Заметки дата-сатаниста
272 subscribers
43 photos
1 video
31 links
Про повседневность ML инженера, мотивацию, вызовы, работу с данными и истории из жизни.
Download Telegram
Работать в ритейле единственным дата-сатанистом - отдельный вид удовольствия.
Здесь всегда есть те, для кого прогнозы твоей охрененной модели "завышены/занижены/не те"😒.
Когда начинаешь спрашивать "почему?", многие внятно ответить не могут. Хотя на самом деле это всего лишь вопрос бизнес-метрик. И когда бизнес-метрикой выступает "ощущение" директора, то вес реальной бизнес-метрики в глазах руководства сильно падает.

Думаю пробовать подружить эти метрики и перевести ощущение "хорошо/плохо" в какой-то численный порог, может это выход?...
Недавно поймал себя на мысли, что испытываю синдром самозванца. Кажется, что сейчас все поймут твой истинный уровень квалификации и пойдёшь искать другую работу.

Пойду, пожалуй, смотреть доп. курсы по временным рядам
Программист - это сочетание лени и мозгов.

Проджектам хочется запустить проект вчера и без багов.
Из-за этого страдают важные части проекта: тесты, документация, полноценное исследование данных и все то, что не входит в понятие MVP по мнению проджекта. И да, такой подход дает быстрый запуск в тест нужной функциональности, но тянет за собой проблемы в эксплуатации. И если в начале проекта времени на поддержку кода не тратилось (кода просто не было), то в процессе тестовых запусков поддержка и устранение багов может занимать большую часть времени. Нужно сохранять темпы написания функциональности и времени на подумать уже нет.

Хотя бывает, что время на подумать можно найти, но лень останавливает.... Получается, что вместо упорной работы над непростым проектом ты делаешь задачу минимальными усилиями и наиболее простым инструментом.
Поиск курса по временным рядам привел меня на курсеру и, признаться, я немного разочарован. Курс уровня intermediate с нейронными сетями рассказывает про банальные вещи. Посмотрим, что будет в конце.

Хотя может просто перерос уровень и не заметил этого.
Сейчас меня спросили: готов ли я взять ответственность за качество прогнозов модели. И я насторожился.

Во-первых объём последствий непонятен: что будет за ошибку и какова их цена. Во-вторых оценка бизнес-метрик неоднозначна и, видимо, нужно статтестом проверять их изменение. Но вот как объяснить статтесты руководству - вопрос открытый.
Если задаться целью, то можно найти несколько способов быстро собрать MVP для демонстрации проекта. Как же интересно открывать для себя разные библиотеки и фреймворки, которые в 50 строк кода творят магию. Особенно эффектно эта магия смотрится на созвоне с тимлидом, когда ты за три минуты во время созвона поднял сервер с красивым интерфейсом. Все-таки есть маленькие радости)
Интересно, но бизнесу часто не нужна идеальная модель. Скорее нужна инфраструктура, которая работает пусть не идеально, но устойчиво и постоянно
В погоне за качеством разработки и чистотой кода можно упустить сущность данных.

Если преимущественно заниматься разработкой, навык смотреть на данные и чувствовать за ними бизнес-смысл утрачивается. Поэтому важно иметь в команде человека, который посмотрит на результаты и скажет: «ну это что-то странное, нужно проверить».

Тогда из разработки ты возвращаешься в alma mater, запылившуюся классическую аналитику, и в процессе раскопок ловишь драйв познания секретов.
Возможно именно жажда познания бизнес-секретов, неочевидных для всех, толкнула меня в сторону дс.

Чтобы полноценно расти в профессии стоит иногда возвращаться к основам.