TGViewer
ML for Value / Ваня Максимов ML for Value / Ваня Максимов @ml4value · 5.69K subscribers
Post #306 5.59K
В чем моя суперсила в ML?

Смотрю аниме Blue lock. Там топ-300 футбольных нападающих тренируются вместе и соревнуются между собой, чтобы остался один лучший. Главный герой задумывается, как определить свою суперсилу (дрибблинг, скорость, точный удар, ...) и возвести ее в абсолют, чтобы победить

И вот я задумался, а в чем моя суперсила в ML?
Не то чтобы я самый мощный кодер, или читаю SOTA на следующий день после ее выхода
Но в чем я точно хорош - это ML system design (эго распирает, да 👑)

ML system design состоит из нескольких кусочков - попробую описать, что помогает мне в каждом

🎯 Понимание, чего хочет бизнес + перевод этого в метрики
Тут конечно бэкграунд в экономике здорово помогает. Довольно хорошо разбираюсь в юнит экономике, моделях монетизации и P&L
Если не знаете, что это - мой настоятельный рекомендасьон ознакомиться)
Одержимость метриками бизнеса даже привела к тому, что я строил несколько АВ-платформ и не раз спорил с фин директором про метрики 😅

💡Навык разглядеть потенциал в данных
Как-нибудь надо записать курс про то, что можно творить простейшими преобразованиями данных
В Лавке, например, нам удалось достичь очень многого... упрощением данных. Перешли от прогноза спроса на склад-час-товар к прогнозу на город-день-товар. Очевидные зависимости (типа в следующий понедельник продадим +- столько же, сколько в прошлый) учли эвристикой, а катбустом прогнозировали уже ее ошибки. Подробнее я рассказывал на ML Conf

🦾 Модель в моменте и потенциал ее развития
Тут играет на руку опыт в разных сферах: от классических прогноза спроса и оптимизации цен до рекомендаций, uplift-моделей и NLP
Если долго смотреть в бездну, то она взглянет на тебя делать разные модели, то начинаешь видеть очень много общих кусков. Например, рекомендации, uplift и оптимизация цен - невероятно похожие задачи по своей сути. В них даже ключевой подводный камень одинаковый: каннибализация. Про нее, кстати, аж 4 года назад рассказывал на конфе от Х5

Ну и удается продумывать не только как построить модель сейчас, но и как сделать ее улучшаемой и масштабируемой. Как-то даже с лидом поиска в Delivery Сlub залетели на Highload++ с рассказом про применение одной ML-модельки в поиске, которая изначально вообще была не для него. Но легко масштабировалась и в итоге применялась в поиске, рекомендациях, маркетинге и аналитике

🪄 Вжух, вжух и в продакшен
Довелось и батч джобы обвешивать мониторингами с алертами, а сервисы на fastapi писать, и даже вместе с mlops продумывать архитектуру go-шного риалтайма
Но все это обьединяла идея: давайте научимся катить в прод очень быстро и надежно. И получалось же!)

Тут описал далеко не все, но, пожалуй, хватит сегодня ссылок на мои выступления 😊
#personal
YouTube Иван Максимов | 13 способов ускорить А/В тест, или "Не CUPED-ом единым" ML in Marketing hub: https://ods.ai/hubs/ml-in-marketing Телеграм-канал https://t.me/mlinmarketing Спикер: Иван Максимов, Data Science Team Lead at Delivery Club Многие аналитики для ускорения А/В тестов в первую очередь используют достаточно сложные статистические…
  • 👍 39
  • 🔥 16
  • ❤ 7
  • 🤔 2
  • 😱 1
More from @ml4value
  1. Sep 17, 2026Post #496
  2. Sep 14, 2026ML вообще работает? (эпизод 1) Давно не писал в канал. Понял, что сейчас сфокусирован на д…
  3. Jun 12, 2026The art of a strong baseline За последнее время все чаще понимаю, что создать сильный бейз…
  4. May 2, 2026Начинать писать после перерыва всегда непросто, поэтому пока легкий пост про мои новости)…
  5. Mar 29, 2026LLM - велосипед в новой обертке Холиварный пост выходного дня) Доля правды в этом есть - и…
  6. Mar 27, 2026LLM долгосрочные интересы пользователя Понемногу LLM-ки находят полезное применение в реко…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →