Сегодня пост про soft-навыки

Есть у меня странное хобби: я собираю истории провалов ML проектов 😱

В историях успеха на конференциях вы чаще всего слышите про новые архитектуры нейронок, хитрые аналитические приемы и все то, что называется hard skills. Но в извечтных мне историях провалов чаще говорят про soft: не обсудили до конца финальный ml-результат, поехали сроки на полгода, отлично решили не ту задачу - и это еще не полный список 😉

Недавно видел общедоступную историю не успеха в канале "Нескучный data sceince" https://t.me/not_boring_ds
В общем, кейс довольно сильно совпадает с моим опытом. Действительно, стоит заранее убедиться, что:
- бизнес понимает, зачем ему нужна модель
- как ее применять
- какой бизнес-эффект

Помимо этого я бы добавил от себя:
- определены промежуточные и финальный дедлайн, есть роудмап
- проговорили зависимости с соседними командами
- есть человек, который ведет роудмап. Обычно это проджект, но если его нет - то найдите кого-то, кт оисполнит его роль

Всем успешных ML-проектов!)