Структура и построение ML команды // Демо-занятие курса «ML Team Lead»

На занятии вы узнаете про композицию ML команды, различные роли в ней и их зоны ответственности. Поговорим о том, что такие и зачем нужны Data Scientist, Data Analyst, BI Analyst, ML Engineer, Data Engineer, и другие роли. Как организовать работу команды и взаимодействие внутри нее. Кому подходит этот урок: - Data Scientists’ам и ML-инженерам, которые готовятся перейти на Team Lead позиции - Руководителям и менеджерам с техническим бэкграундом, желающим углубить свои знания об организации команды - Руководителям стартапов и предпринимателям, которые хотят построить эффективную ML команду Результаты урока: Вы познакомитесь с различными ролями и задачами в ML команде и узнаете об эффективной организации работы в ней. «ML Team Lead» - Преподаватель: Дмитрий Сергеев - Data Science Manager, Staff Data Scientist в ŌURA Пройдите опрос по итогам мероприятия - Следите за новостями проекта: - Telegram: - ВКонтакте: - LinkedIn: - Хабр:
Back to Top