Чем более инновационный продукт требуется заказчику - тем более глубокое понимание технической составляющей требуется от лида.
CV, NLP, Classic ML, MLOps, AI-agents; архитектура кода, организация workflow команды
- по всем этим хард-скиллам я готов привести десятки технических
и управленческих кейсов.
Как найти точки роста ML? Как владеть бэклогом ML-разработки, собирать требования, считать фин. эффекты? Как спроектировать функциональность и пользовательский путь? Как, в конце концов, управлять ресерчем продуктово?
PrD, CJM, глубинные интервью, Feedback Loops - на собеседовании
с удовольствиям расскажу множество веселых историй.
Продукт никогда не будет готов, если не отладить процессы в разработке. Особенно это важно в наукоемком RnD, где не обойтись без фокуса на стабилизацию процессов.
Agile мышление: открытость информации, поднятие красных флагов, практика парного программирования и people management, - необходимы
для успеха проекта.