Зачем нужен продакт менеджер в ML-проектах?
Много кто спрашивал в комментариях к прошлым постам об этом. Поэтому решил сделать отдельный пост на эту тему

Вообще, ML product manager - довольно редкий человек на рынке, особенно в России. И я очень рад, что мне с такими продактами удалось поработать. Сразу оговорюсь, что я в основном встречал продакт менеджеров, которые выполняют сразу 2 роли: продакта и проджекта (то есть формируют видение продукта и помогают вести проект) - дальше речь пойдет именно о таких людях. Итак, что же делает ML product manager?

1. Формирует бизнес-требования к ML-модели
В общем-то это тот человек, который должен разобраться, на какую бизнес-метрику мы хотим повлиять ML-проектом, и какие есть ограничения

Пример
Классика: вы оптимизировали в рекомендациях кол-во кликов (оно даже и в А/В выросло!), но что-то бизнес не очень рад: ведь заказы упали

2. Собирает всех вовлеченных в проект
Если вы думаете, что "все вовлеченные" - это data scientist, data engineer и еще пара data-***, то вы глубоко ошибаетесь)
Внезапно, практически на любой ML-проект нужны:
- Классические бэк/фронт разработчики
- UX-рисерчеры, чтобы хотя бы на макетах финального продукта (спойлер: это НЕ ml-модель) понять, нужно ли пользователям именно это
- Дизайнеры, чтобы нарисовать эти макеты и финальный продукт
- Аналитики, которые помогут найти "слабые места" в продукте, где будет больше всего выхлопа от ML
- Список может продолжиться еще дальше

Примеры
Согласитесь, будет неприятно узнать на этапе выкатки в прод, что бэкенд разработчики были не в курсе всего происходящего, и что бэкенд не способен сейчас поддерживать ваше ML-решение?

Или что ваше мега-решение по рекомендациям фильмов с precision@5 = 90% (что вы и оптимизировали) вдруг окажется не слишком хорошим, потому что дизайнеры нарисовали карточку рекомендаций с всего 2 фильмами вместо ожидаемых вами 5?

3. Помогает формировать гипотезы ДО начала разработки
Как же много ML-моделей не доходит до прода, потому что оказываются ненужными конечному пользователю. Поэтому важно собрать всех вместе и понять, на какие метрики мы должны влияеть (продакт), в какие точки продукта стоит приложить усилия (тут помогут аналитики), каким должен быть дизайн и еще бы проверить это все хотя бы на UX-макетах

Пример
Непопсовая классика: вы вырастили конверсию из показа блока "Похожие товары" в заказ на 20%! Ну круто же! Но этими рекомендациями пользуются <1% пользователей, потому что они расположены на далеееком и никому неизвестном экране приложения

4. Помогает формировать бэклог "широкой" команды проекта
Не нуждается в представлении, поэтому сразу:

Пример
Сформировать бэклог всех вовлеченных супер важно, иначе вы можете выкатить свой мега крутой ML-микросервис, но бэк сможет с ним интегрироваться через 2 месяца, а фронты отрисовать - через 3

5. И еще бесконечно много вещей!
Цените ваших продактов - они решают миллион маленьких сложностей, о которы вы даже не догадываетесь. Неплохой список таких сложностей/рисков можно почитать вот тут