И для начала небольшое резюме того, что я понял за эти полгода:

1. Вдруг осознал, что на своем опыте смог проследить, зачем действительно нужны все best practice в техническом плане ⚙️
За 2 года в деливери мы прошли крутое путешествие от PostgreSQL --> python + jenkins --> metabase до всех современных buzzwords: зоопарк apache, poetry, docker, автотесты, микросервисная архитектура, Golang и много всего еще! Прямо на моих глазах поменялась бОльшая часть технического стека. И самое главное - я четко понимаю, почему и зачем мы его меняли

Если вкратце, то best practice в долгосрочной перспективе сильно упрощают жизнь и позволяют в целом масштабировать data science в компании. 1 DS может и в ноутбуке крутить ML, а вот 10 DS уже должны обзавестить всеми best practices

2. Agile работает
Спринты, планирование, задачи в jira, документация в конфлюенс и все-все и правда делает вашу жизнь проще и эффективнее в среднесрочной перспективе. Но сначала будет немного больно

3. Планировать нужно
Еще раз убедился, что лучше потратить 2 недели на брейншторм и планирование DS проекта, чем потом 2 месяца менять все на ходу

4. 💪Сильный продакт в DS проекте - ваш главный друг и залог успеха проекта
Одна и та же ML-модель (в моем случае recsys) может выглядеть и влиять на пользователя совершенно по-разному. Это очень сильно зависит от того, как ее результаты будут представлены пользователям

5. Вокруг очень много крутых ребят, у которых есть чему поучиться
Даже если вы Ян Лекун в ML, то всегда можно научиться хорошим практикам кода у разработчиков, продуктовому видению у менеджеров, пониманию метрик у аналитиков