Напомнило мне вот этот ролик
https://youtu.be/UFqXDpMMwtA?si=FKH3We7MX3VomiF1
https://youtu.be/UFqXDpMMwtA?si=FKH3We7MX3VomiF1
Привет, друзья! 🤓
Вот и закончились праздники, и пришло время вернуться к нашим любимым историям. Сегодня хочу поделиться итогами одной из прошлогодних историй
Серия 1
Серия 2
Серия 3
Серия 4
Которая, как ни странно, оказалась настоящим приключением в мире data science и бизнеса.
Итак, начнем с того, что в той истории было слишком много накладок. Представьте себе: усложнение задач с использованием word2vec и NLP там, где это было совершенно не нужно, неправильный выбор метрик и полное непонимание базовых методов машинного обучения, таких как PCA. Да, такое бывает даже у самых опытных!
Почему это важно? Потому что бизнесу редко интересна внутренняя кухня обучения моделей. Начальники спешат отчитаться о завершении задач, и часто нет ни валидации, ни A/B тестов. Когда приходит время разбираться с последствиями, многие уже уволились, и разгребать ошибки приходится тем, кто остался.
В моей истории все вскрылось за месяц до завершения проекта. Времени было мало, и пришлось действовать быстро. Запросил логи посещения страниц, чтобы самостоятельно обучить рекомендательную систему. Вместо этого мне предложили весь дамп базы размером в 30 Мб. Мне стало понятно, почему разработчик был в шоке, когда я пытался впихнуть ему архив с эмбедингами на 10 Гб! 😅
Но в итоге я построил базовое решение, показывающее ранее просмотренные страницы, и более сложное на основе lightfm. Финальное решение состояло из трех сервисов в docker-compose:
1⃣ База Redis для хранения рекомендаций.
2⃣ Сервис, который забирает данные из бэкэнда, рассчитывает рекомендации и кладет оба решения в Redis для честного А/В теста. Всё запускалось с помощью cron.
3⃣ Flask, который отдавал рекомендации и решал, какое решение использовать — lightfm или базовое, по остаточному делению хеша client_id.
И знаете что? Всё развернулось практически с первого раза! 🚀 Конечно, из-за отсутствия интернета пришлось собирать docker-образы локально, что оказалось не всегда так просто, но мы справились.
Если бы было больше времени, возможно, сделал бы что-то иначе. Но учитывая сроки, считаю, что это был успех.
Мы обсуждаем такие истории, чтобы обратить внимание на важные моменты и улучшить нашу работу в data science. Учимся на ошибках и движемся вперед! 🙌
До новых историй, друзья! 💡
Вот и закончились праздники, и пришло время вернуться к нашим любимым историям. Сегодня хочу поделиться итогами одной из прошлогодних историй
Серия 1
Серия 2
Серия 3
Серия 4
Которая, как ни странно, оказалась настоящим приключением в мире data science и бизнеса.
Итак, начнем с того, что в той истории было слишком много накладок. Представьте себе: усложнение задач с использованием word2vec и NLP там, где это было совершенно не нужно, неправильный выбор метрик и полное непонимание базовых методов машинного обучения, таких как PCA. Да, такое бывает даже у самых опытных!
Почему это важно? Потому что бизнесу редко интересна внутренняя кухня обучения моделей. Начальники спешат отчитаться о завершении задач, и часто нет ни валидации, ни A/B тестов. Когда приходит время разбираться с последствиями, многие уже уволились, и разгребать ошибки приходится тем, кто остался.
В моей истории все вскрылось за месяц до завершения проекта. Времени было мало, и пришлось действовать быстро. Запросил логи посещения страниц, чтобы самостоятельно обучить рекомендательную систему. Вместо этого мне предложили весь дамп базы размером в 30 Мб. Мне стало понятно, почему разработчик был в шоке, когда я пытался впихнуть ему архив с эмбедингами на 10 Гб! 😅
Но в итоге я построил базовое решение, показывающее ранее просмотренные страницы, и более сложное на основе lightfm. Финальное решение состояло из трех сервисов в docker-compose:
1⃣ База Redis для хранения рекомендаций.
2⃣ Сервис, который забирает данные из бэкэнда, рассчитывает рекомендации и кладет оба решения в Redis для честного А/В теста. Всё запускалось с помощью cron.
3⃣ Flask, который отдавал рекомендации и решал, какое решение использовать — lightfm или базовое, по остаточному делению хеша client_id.
И знаете что? Всё развернулось практически с первого раза! 🚀 Конечно, из-за отсутствия интернета пришлось собирать docker-образы локально, что оказалось не всегда так просто, но мы справились.
Если бы было больше времени, возможно, сделал бы что-то иначе. Но учитывая сроки, считаю, что это был успех.
Мы обсуждаем такие истории, чтобы обратить внимание на важные моменты и улучшить нашу работу в data science. Учимся на ошибках и движемся вперед! 🙌
До новых историй, друзья! 💡
Telegram
Sberloga
Короч история длинная, сегодня будет первая серия 😁
Когда только в сбер устроился, дали задание поставить в прод рекомендательную систему для дочерней компании, которая с юл работает. Были артефакты, код для инференса, описание как поставить модель и сам…
Когда только в сбер устроился, дали задание поставить в прод рекомендательную систему для дочерней компании, которая с юл работает. Были артефакты, код для инференса, описание как поставить модель и сам…
Forwarded from Из коммерса в е-коммерса
Ну и карьерная новость №1 на сегодня: тим лид продуктовой аналитики в Lamoda Tech Анжелика Шахурина стала порноакртисой под ником Lika Blackberry. Точнее она ей была, просто об этом никто не знал, а сейчас узнали. А Lamoda Tech зачем-то начал удалять все посты с упоминанием Анжелики, хотя могли бы наоборот поддержать, зарплату повысить, накинуть новый функционал по организации тим билдингов, или еще как-то...
с кем не бывает, однажды вы найдете и мои видео…….
с кем не бывает, однажды вы найдете и мои видео…….
Forwarded from Maxim.ML - канал
Подготовил для вас актуальные идеи pet-проектов в ML на 2025 год
Всем data-привет! 🚀
Новый 2025 год уже начался, а значит самое время взяться за реализацию (и довести до конца😬 ) крутого pet-проекта, который бустанёт ваши навыки и карьеру в сфере ML.
На карточках ниже перечислил проекты, за которые я и сам бы взялся, честно говоря, настолько они интересные и актуальные. Все они, очевидно, связаны с использованием нейронных сетей, а большинство - с большими языковыми моделями.
Выберите один проект, и начните его прорабатывать. Уверяю вас, что навыки, которые вы приобретете в процессе создания проекта, вам пригодятся в для текущей или будущей работы.
Чуть более детальное описание можно найти на habr
#pet_проект
#карьера
Всем data-привет! 🚀
Новый 2025 год уже начался, а значит самое время взяться за реализацию (и довести до конца
На карточках ниже перечислил проекты, за которые я и сам бы взялся, честно говоря, настолько они интересные и актуальные. Все они, очевидно, связаны с использованием нейронных сетей, а большинство - с большими языковыми моделями.
Выберите один проект, и начните его прорабатывать. Уверяю вас, что навыки, которые вы приобретете в процессе создания проекта, вам пригодятся в для текущей или будущей работы.
Чуть более детальное описание можно найти на habr
#pet_проект
#карьера
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
История о том, как неудачный джойн чуть не испортил всё
Привет, друзья! Сегодня расскажу вам одну историю из жизни, которая случилась со мной на работе. Она о том, как важно иметь опыт работы с базами данных и почему критическое мышление и ответственность — это не просто слова, а жизненно необходимые навыки.
Итак, работал я в компании, где мы решили начать использовать данные из Бюро Кредитных Историй (БКИ). Если вы не в теме, это такие данные, которые помогают моделям кредитного скоринга стать почти волшебными. Они дают около 95% всей силы модели, и это намного лучше, чем универсальные модели, которые продаёт БКИ.
Наша задача была начать собирать эти данные и складывать их в хранилище. Но сначала нужно было убедиться, что данные корректные, чтобы через несколько месяцев можно было строить фичи и потом саму модель. Данные эти, скажу я вам, хранятся в очень странной структуре — около 40 таблиц, и джойнить их между собой — это квест, которому позавидует любой ролевик.
У меня уже был опыт работы с этими данными, поэтому я знал, как их джойнить. Описал всё в задаче, приложил примерный код. Инженеры начали загружать данные, а я поручил коллеге проверить, всё ли ок. Ответ был: всё ОК. Мы начали копить данные. Копили их полгода, и вот настало время строить модель.
Что-то меня насторожило — может, объём данных был в 10 раз больше ожидаемого, или что-то ещё. В общем, решил я уточнить, что же именно проверял мой коллега. Оказалось, что в моём скрипте был джойн нескольких таблиц. В каждой таблице был serial key (Hijid) — просто последовательные цифры 1, 2, 3, ... А чтобы джойнить, нужно было использовать foreign key из таблицы 1 (поле называлось похожим образом как название таблицы 2) с serial key (Hijid) из таблицы 2
Коллега мой взял скрипт, воспроизвёл его на Spark, но ничего не заджойнилось. Он подумал, что скрипт фигня, и решил джойнить по своему - все таблицы по полю Hijid, которое было во всех таблицах. И это у него прекрасно получилось, потому что во всех были значения от 1 до N. В итоге он проджойнил все 5 таблиц по этому полю и получил не пустые результаты. Раз данные собрались то все ОК, так ведь?🤣
Вывод из этой истории такой: важно иметь опыт работы с базами данных и понимать, хотя бы что такое serial key и foreign key. А ещё самостоятельность — это не просто делать всё самому, а критически относиться к своей работе и задавать вопросы, если есть сомнения. В итоге мы потеряли около 2 месяцев на то, чтобы прогрузить корректные данные и получить правильные результаты. И хорошо, что мы вовремя заметили ошибку, ведь могли бы обучить модель на неправильных данных и получить "не те" результаты.
Так что, друзья, не забывайте задавать вопросы и проверять свою работу. Удачи вам в ваших проектах!
Привет, друзья! Сегодня расскажу вам одну историю из жизни, которая случилась со мной на работе. Она о том, как важно иметь опыт работы с базами данных и почему критическое мышление и ответственность — это не просто слова, а жизненно необходимые навыки.
Итак, работал я в компании, где мы решили начать использовать данные из Бюро Кредитных Историй (БКИ). Если вы не в теме, это такие данные, которые помогают моделям кредитного скоринга стать почти волшебными. Они дают около 95% всей силы модели, и это намного лучше, чем универсальные модели, которые продаёт БКИ.
Наша задача была начать собирать эти данные и складывать их в хранилище. Но сначала нужно было убедиться, что данные корректные, чтобы через несколько месяцев можно было строить фичи и потом саму модель. Данные эти, скажу я вам, хранятся в очень странной структуре — около 40 таблиц, и джойнить их между собой — это квест, которому позавидует любой ролевик.
У меня уже был опыт работы с этими данными, поэтому я знал, как их джойнить. Описал всё в задаче, приложил примерный код. Инженеры начали загружать данные, а я поручил коллеге проверить, всё ли ок. Ответ был: всё ОК. Мы начали копить данные. Копили их полгода, и вот настало время строить модель.
Что-то меня насторожило — может, объём данных был в 10 раз больше ожидаемого, или что-то ещё. В общем, решил я уточнить, что же именно проверял мой коллега. Оказалось, что в моём скрипте был джойн нескольких таблиц. В каждой таблице был serial key (Hijid) — просто последовательные цифры 1, 2, 3, ... А чтобы джойнить, нужно было использовать foreign key из таблицы 1 (поле называлось похожим образом как название таблицы 2) с serial key (Hijid) из таблицы 2
Коллега мой взял скрипт, воспроизвёл его на Spark, но ничего не заджойнилось. Он подумал, что скрипт фигня, и решил джойнить по своему - все таблицы по полю Hijid, которое было во всех таблицах. И это у него прекрасно получилось, потому что во всех были значения от 1 до N. В итоге он проджойнил все 5 таблиц по этому полю и получил не пустые результаты. Раз данные собрались то все ОК, так ведь?
Вывод из этой истории такой: важно иметь опыт работы с базами данных и понимать, хотя бы что такое serial key и foreign key. А ещё самостоятельность — это не просто делать всё самому, а критически относиться к своей работе и задавать вопросы, если есть сомнения. В итоге мы потеряли около 2 месяцев на то, чтобы прогрузить корректные данные и получить правильные результаты. И хорошо, что мы вовремя заметили ошибку, ведь могли бы обучить модель на неправильных данных и получить "не те" результаты.
Так что, друзья, не забывайте задавать вопросы и проверять свою работу. Удачи вам в ваших проектах!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Дата канальи — про «специалистов» в данных / ML / AI
В комментариях к этому посту попросили поделиться ссылками на антифрод, их есть у меня
Прям в цельную картинку вместе они собраны в курсе ML в бизнесе, но здесь поделюсь кусочками, из которых она состоит.
А для совсем начинающих – хендбук
Как вообще устроен антифрод (на примере фин. мониторинга):
1. Правила (известные схемы, например из профильных обнальных тг-чатов -- для обнала: распыление, слом назначения платежа, вексели, слом ндс, транзит и пр) и экспертные модели (регрессии на известных фичах -- доли контрагентов, коэффициента налоговой нагрузки, корп карты, учредитель - подставное лицо и пр.). Известные фичи "ломаются" уже со стороны нарушителя -- например, КНН можно увеличить отправляя ошибочные платежки в налоговую и получая возвраты
2. Модели (supervised модели, построенные по отловленным правилами и руками кейсам). Здесь тоже работает PseudoLabelling. Но и фродеры не стоят на месте, на это намекал в самом первом начале канала https://yangx.top/datarascals/3
Кейс-менеджмент и эксперты (разбор найденных примеров, новых схем, мотивированное суждение). Разбор кейса может занимать, например, 2 недели, включая запрос документов от клиента
3. Exploration -- unsupervised -- outlier detection -- наша задача найти несколько десятков примеров, передать их на разбор, сделать supervised модель
4. Мониторинг качества работы и схем и отдельных фичей, симуляции новых схем атак
Мониторинг мошеннических заявок на кредит, определение компаний, искажающих финансовую отчетность -- все это тоже про антифрод.
На Forex вообще фродовыми считаются клиенты, которые выживают и выводят деньги.
Таргетом может быть как компания / физик так и конкретная сомнительная транзакция.
Итак, сами материалы
Поиск аномалий в табличках (для того чтобы быстро разные алгоритмы перебрать):
1. PYOD – база, даже вариационный автоэнкодер включили (вообще автоэкнодеры в разных формах полезны в этих задачах)
2. PYTOD – ускоренная версия (за счет использования GPU) – вообще большинство классических алгоритмов редко применяют из-за того что они очень медленные, мне нравится Isolation Forest из всех, но перебирать всегда приходится несколько
Здесь важно сделать отступление – что для многих классических алгоритмов придется как-то умозрительно задать ожидаемую долю аномалий, что не очень удобно. По факту нам интереснее ранжирование на более аномальные и менее – а дальше сколько мы возьмем будет зависеть от цены ошибки в каждом кейсе и мощности офицеров чтобы эти кейсы руками разобрать и подтвердить.
Поиск аномалий на транзакциях:
1. PYGOD– смотрим на задачу как на поиск аномалий в графах (и то, насколько аномалия должна быть более структурной чем контекстной – необучаемый параметр в лоссе), здесь в основном графовые автоэнкодеры
Но это прям затравочка, тема популярная, плюс графы меняются по времени (и структура и свойства вершин / ребер), даже на последнем NIPS (а это декабрь) показали новый алгоритм поиска аномалий на графах UniGAD. И еще на KDD’24 (сам еще не успел прочесть читал, но denoising диффузионка звучит как что-то интересное)
Подборка актуальных статей по теме
2. PTLS от Sber AI лабы сначала ssl-эмбеддим транзакции, потом закидываем в табличные методы
Если уже нашли и даже добились какой-то разметки, но единичек не очень много сотни), то помогает pseudolabelling– строите график того как метрика (обычно recall) зависит от того, с какого порога предикты единичек первой моделью досыпать в трейн второй. Выбираете порог, максимизирующий recall -- не панацея конечно, но до +10% полноты получалось выжимать.
Ну и supervised – здесь относительно понятно, кроме того на какой event rate калиброваться, да и надо ли )
Прям в цельную картинку вместе они собраны в курсе ML в бизнесе, но здесь поделюсь кусочками, из которых она состоит.
А для совсем начинающих – хендбук
Как вообще устроен антифрод (на примере фин. мониторинга):
1. Правила (известные схемы, например из профильных обнальных тг-чатов -- для обнала: распыление, слом назначения платежа, вексели, слом ндс, транзит и пр) и экспертные модели (регрессии на известных фичах -- доли контрагентов, коэффициента налоговой нагрузки, корп карты, учредитель - подставное лицо и пр.). Известные фичи "ломаются" уже со стороны нарушителя -- например, КНН можно увеличить отправляя ошибочные платежки в налоговую и получая возвраты
2. Модели (supervised модели, построенные по отловленным правилами и руками кейсам). Здесь тоже работает PseudoLabelling. Но и фродеры не стоят на месте, на это намекал в самом первом начале канала https://yangx.top/datarascals/3
Кейс-менеджмент и эксперты (разбор найденных примеров, новых схем, мотивированное суждение). Разбор кейса может занимать, например, 2 недели, включая запрос документов от клиента
3. Exploration -- unsupervised -- outlier detection -- наша задача найти несколько десятков примеров, передать их на разбор, сделать supervised модель
4. Мониторинг качества работы и схем и отдельных фичей, симуляции новых схем атак
Мониторинг мошеннических заявок на кредит, определение компаний, искажающих финансовую отчетность -- все это тоже про антифрод.
На Forex вообще фродовыми считаются клиенты, которые выживают и выводят деньги.
Таргетом может быть как компания / физик так и конкретная сомнительная транзакция.
Итак, сами материалы
Поиск аномалий в табличках (для того чтобы быстро разные алгоритмы перебрать):
1. PYOD – база, даже вариационный автоэнкодер включили (вообще автоэкнодеры в разных формах полезны в этих задачах)
2. PYTOD – ускоренная версия (за счет использования GPU) – вообще большинство классических алгоритмов редко применяют из-за того что они очень медленные, мне нравится Isolation Forest из всех, но перебирать всегда приходится несколько
Здесь важно сделать отступление – что для многих классических алгоритмов придется как-то умозрительно задать ожидаемую долю аномалий, что не очень удобно. По факту нам интереснее ранжирование на более аномальные и менее – а дальше сколько мы возьмем будет зависеть от цены ошибки в каждом кейсе и мощности офицеров чтобы эти кейсы руками разобрать и подтвердить.
Поиск аномалий на транзакциях:
1. PYGOD– смотрим на задачу как на поиск аномалий в графах (и то, насколько аномалия должна быть более структурной чем контекстной – необучаемый параметр в лоссе), здесь в основном графовые автоэнкодеры
Но это прям затравочка, тема популярная, плюс графы меняются по времени (и структура и свойства вершин / ребер), даже на последнем NIPS (а это декабрь) показали новый алгоритм поиска аномалий на графах UniGAD. И еще на KDD’24 (сам еще не успел прочесть читал, но denoising диффузионка звучит как что-то интересное)
Подборка актуальных статей по теме
2. PTLS от Sber AI лабы сначала ssl-эмбеддим транзакции, потом закидываем в табличные методы
Если уже нашли и даже добились какой-то разметки, но единичек не очень много сотни), то помогает pseudolabelling– строите график того как метрика (обычно recall) зависит от того, с какого порога предикты единичек первой моделью досыпать в трейн второй. Выбираете порог, максимизирующий recall -- не панацея конечно, но до +10% полноты получалось выжимать.
Ну и supervised – здесь относительно понятно, кроме того на какой event rate калиброваться, да и надо ли )
Forwarded from KNADCORE (Max Kreslavsky)
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Собеседование в Яндекс
Forwarded from Maxim.ML - канал
ML-архитектор: кто это и зачем он нужен в эпоху автоматизации кода
С появлением инструментов для автоматизации кода (например, GitHub Copilot, Cursor) роль ML-архитектора становится критически важной. ИИ генерирует фрагменты кода, но пока что плохо проектирует системы целиком, не способен предвидеть все скрытые риски и обеспечивать устойчивость решений. Архитектор здесь — тот, кто превращает разрозненные компоненты в надежный продукт.
Кто такой ML-архитектор?
Официально: Специалист, проектирующий структуру ML-систем, от выбора алгоритмов до интеграции с инфраструктурой.
По-простому: Человек, который отвечает за каждую будущую проблему — от падения accuracy модели до сбоев в продакшене. Если система «упала» через полгода после релиза — это его зона ответственности.
Чем конкретно занимается:
⚡️ Проектирование сценариев failure: предсказывает, что может сломаться, и встраивает защитные механизмы (например, автоматический откат моделей).
⚡️ Оптимизация trade-off: баланс между скоростью инференса, точностью и стоимостью инфраструктуры.
⚡️ Стандартизация процессов: как данные поступают в модель, как мониторится её работа, как обновляется pipeline.
Отдельная роль или навык разработчика?
Идеальный мир: ML-лид совмещает архитектурные компетенции с управлением командой. Он понимает, как технические решения влияют на бизнес-метрики (например, задержка предсказания может стоить потерей клиентов).
Реальность: В крупных компаниях (например, банки, маркетплейсы) ML-архитектор — отдельная позиция.
Почему?
⚡️ Масштаб: Системы с сотнями моделей требуют единой стратегии развертывания и мониторинга.
⚡️ Специализация: Лид фокусируется на управлении и бизнес-метриках, архитектор — на широте технической экспертизы в проекте и принимаемых архитектурных решениях.
Как развивать архитектурное мышление: 5 шагов
1️⃣ Рисуйте схемы — но правильно
Используйте различные стандарты: C4-моделирование, UML для ML (Data Flow Diagrams, Deployment Diagrams).
Практика: Возьмите любой open source проект (например, TensorFlow Extended) и визуализируйте его компоненты.
2️⃣ Рефлексируйте над ошибками — своими и чужими
Свои проекты: Ведите «журнал архитектурных решений» (ADR — Architecture Decision Record). Пример записи:
Чужие проекты: Анализируйте кейсы на Kaggle или открытые проекты в github. Спрашивайте:
- Почему автор выбрал PyTorch, а не TensorFlow для этого NLP-проекта?
- Как система масштабируется при росте данных в 10 раз?
3️⃣ Стройте «гибридные» системы
Пример задачи: спроектируйте pipeline, где модель на PyTorch интегрирована с FastAPI-бэкендом, а логирование ошибок идет через Elasticsearch.
Совет: используйте Docker и Kubernetes даже для пет-проектов — это научит вас думать о масштабируемости.
4️⃣ Изучайте смежные области
- DevOps для ML: CI/CD пайплайны для моделей (например, gitlab + DVC).
- ETL и стриминг данных: как настроить spark-стриминг / kafka в kubernetes.
5️⃣ Участвуйте в Code Review
Задавайте вопросы не только «как работает этот код», но и:
- Что произойдет, если входные данные увеличатся в 100 раз?
- Как система восстановится при падении GPU-сервера?
Карьерный путь: когда вы готовы стать архитектором?
⚡️ Junior: решаете локальные задачи (написание модели, фича-инжиниринг).
⚡️ Middle: видите связь между своей задачей и всей системой (например, как ваша модель влияет на нагрузку API).
⚡️ Senior/Architect: можете спроектировать систему с нуля, включая точки отказа и план миграции на новые технологии.
Заключение
ML-архитектор — это не про рисование схем в вакууме. Это про умение видеть систему на 5 шагов вперед и принимать решения, которые сэкономят компании тысячи часов на исправление костылей. Инструменты автоматизации кода не заменят эту роль — они лишь увеличат спрос на людей, которые могут ими грамотно управлять.
(мемы для привлечения внимания)
С появлением инструментов для автоматизации кода (например, GitHub Copilot, Cursor) роль ML-архитектора становится критически важной. ИИ генерирует фрагменты кода, но пока что плохо проектирует системы целиком, не способен предвидеть все скрытые риски и обеспечивать устойчивость решений. Архитектор здесь — тот, кто превращает разрозненные компоненты в надежный продукт.
Кто такой ML-архитектор?
Официально: Специалист, проектирующий структуру ML-систем, от выбора алгоритмов до интеграции с инфраструктурой.
По-простому: Человек, который отвечает за каждую будущую проблему — от падения accuracy модели до сбоев в продакшене. Если система «упала» через полгода после релиза — это его зона ответственности.
Чем конкретно занимается:
Отдельная роль или навык разработчика?
Идеальный мир: ML-лид совмещает архитектурные компетенции с управлением командой. Он понимает, как технические решения влияют на бизнес-метрики (например, задержка предсказания может стоить потерей клиентов).
Реальность: В крупных компаниях (например, банки, маркетплейсы) ML-архитектор — отдельная позиция.
Почему?
Как развивать архитектурное мышление: 5 шагов
Используйте различные стандарты: C4-моделирование, UML для ML (Data Flow Diagrams, Deployment Diagrams).
Практика: Возьмите любой open source проект (например, TensorFlow Extended) и визуализируйте его компоненты.
Свои проекты: Ведите «журнал архитектурных решений» (ADR — Architecture Decision Record). Пример записи:
- Выбор базы данных для метаданных моделей
- Проблема: Нужно хранить версии моделей и их параметры.
- Варианты: PostgreSQL vs ML Metadata от TFX.
- Решение: TFX, так как интеграция с пайплайнами проще.
- Последствия: Придется мигрировать при переходе на Kubeflow.
Чужие проекты: Анализируйте кейсы на Kaggle или открытые проекты в github. Спрашивайте:
- Почему автор выбрал PyTorch, а не TensorFlow для этого NLP-проекта?
- Как система масштабируется при росте данных в 10 раз?
Пример задачи: спроектируйте pipeline, где модель на PyTorch интегрирована с FastAPI-бэкендом, а логирование ошибок идет через Elasticsearch.
Совет: используйте Docker и Kubernetes даже для пет-проектов — это научит вас думать о масштабируемости.
- DevOps для ML: CI/CD пайплайны для моделей (например, gitlab + DVC).
- ETL и стриминг данных: как настроить spark-стриминг / kafka в kubernetes.
Задавайте вопросы не только «как работает этот код», но и:
- Что произойдет, если входные данные увеличатся в 100 раз?
- Как система восстановится при падении GPU-сервера?
Карьерный путь: когда вы готовы стать архитектором?
Заключение
ML-архитектор — это не про рисование схем в вакууме. Это про умение видеть систему на 5 шагов вперед и принимать решения, которые сэкономят компании тысячи часов на исправление костылей. Инструменты автоматизации кода не заменят эту роль — они лишь увеличат спрос на людей, которые могут ими грамотно управлять.
(мемы для привлечения внимания)
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM