#корпжиза
Напишу свой ответ на:
Осторожно, длиннопост (1/2)
Но сначала – кейс с собеседования, который, кмк, очень показателен.
Приходит девушка, говорит что занимается антифродом. Тема мне очень интересна и сделать можно много всего – там есть место и unsupervised задачам – завести автоэнкодер (в тч и графовый) чтобы выявить нетипичные ноды, и semi-supervised (потому как разметки мало здесь вполне на практике работает pseudolabelling), и supervised задачи тоже не тривиальные, особенно, если схем фрода много, а емкость проверки / доразметки ограничена.
Про pseudolabbeling в антифроде видимо надо отдельно будет писать – для меня это был переломный момент моего отношению к кагглу, хорошо что в моей команде был мастер на тот момент – и вот его прямые руки заставили этот прием нам здорово помочь (Азат, привет).
И вот она говорит – ну мне давали выборку с фичами, давали таргеты, я делала фит-предикт и отдавала. Тем и жили.
Спрашиваю – ну ок, вы два года вроде как занимались антифродом как вы утверждаете, по факту фит-предикт потому как вы работаете не inhouse, а в конторе, которая делает такие модели на заказ. Но мб вы знаете как вообще задачи антифрода решаются? Какие есть проблемы и приемы?
Итогом стала жалоба в HR на меня за то что я “подверг сомнению компетенции”. Но неудивительно, ведь девушка и правда была о себе высокого мнения – успела пару месяцев где-то в Европе поработать (аж за 800 евро / мес).
Почему сложилась такая ситуация?
Потому что ее компания (а в случае корпорации это был бы “продукт”) не имел запроса что-то менять. Бизнес есть, он отлажен, бери больше, кидай дальше.
В таких условиях вряд ли стоит ожидать какого-то ресурса и искреннего интереса компании в RnD или тестировании сложных решений. Не сформулирована такая бизнес-потребность.
Итого, мы имеем:
▪️ задачи атомарные и однотипные, их трудоемкость можно точно оценить
▪️ требования к квалификации исполнителя никакие, поэтому запросы легко параллелятся (хоть для 10 заказчиков строй модель – просто запускай пайп подставляя свои данные)
▪️ это Run в конце концов!
Можно ли вырасти в ML в таком продукте, да еще и получить промо? Ответ очевиден. Да и не нужен здесь даже мидл.
Итак, вывод 1:
В монопродуктовой компании вы в своем росте ограничены уровнем компетенций, который требуется на этом продукте. Расти == менять продукт / компанию.
Что если это не единственный продукт в компании?
Надо менять продукт на тот где ваши компетенции б дут востребованы.
Только вот как? Откуда такой вот кандидат узнает про потребности того продукта? Поймет в какую сторону развиться чтобы там составить конкуренцию внешним соискателям (а переход между продуктами может как минимум включать в себя пару собеседований, а иногда и сопротивление отдающего канальи-манагера)?
И здесь внезапно выясняется что в чистом виде продуктовая компания не работает – требуется как минимум матричная структура, выравнивать компетенции, помогать специалистам развиваться и ротироваться, добавлять в продукты RnD и расширять им сознание vision. Из такой структуры заметят ваш возросший уровень тех компетенции и придумают как вас сохранить в компании по схеме вин-вин.
Даже в продуктовой компании может так выйти что работает гибридная модель – структура с DSами вынесена отдельно и делает для продуктов проекты с четким скоупом (и вы растете от проекта к проекту по уровню решаемых задач) или работает по сервисной модели, направляя ресурсы в приоритетные продукты – во всех этих случаях вас будет оценивать и растить DS-менеджер, у которого хватит компетенций вас оценить и выбрать вам интересные и релевантные развивающие задачи.
Напишу свой ответ на:
Итак, что делать если ты в продуктовой компании, хочешь расти по карьере, но в ML а не в продакта? (а случаи когда DS был вынужден перейти в PO у меня перед глазами)
Осторожно, длиннопост (1/2)
Но сначала – кейс с собеседования, который, кмк, очень показателен.
Приходит девушка, говорит что занимается антифродом. Тема мне очень интересна и сделать можно много всего – там есть место и unsupervised задачам – завести автоэнкодер (в тч и графовый) чтобы выявить нетипичные ноды, и semi-supervised (потому как разметки мало здесь вполне на практике работает pseudolabelling), и supervised задачи тоже не тривиальные, особенно, если схем фрода много, а емкость проверки / доразметки ограничена.
Про pseudolabbeling в антифроде видимо надо отдельно будет писать – для меня это был переломный момент моего отношению к кагглу, хорошо что в моей команде был мастер на тот момент – и вот его прямые руки заставили этот прием нам здорово помочь (Азат, привет).
И вот она говорит – ну мне давали выборку с фичами, давали таргеты, я делала фит-предикт и отдавала. Тем и жили.
Спрашиваю – ну ок, вы два года вроде как занимались антифродом как вы утверждаете, по факту фит-предикт потому как вы работаете не inhouse, а в конторе, которая делает такие модели на заказ. Но мб вы знаете как вообще задачи антифрода решаются? Какие есть проблемы и приемы?
Итогом стала жалоба в HR на меня за то что я “подверг сомнению компетенции”. Но неудивительно, ведь девушка и правда была о себе высокого мнения – успела пару месяцев где-то в Европе поработать (аж за 800 евро / мес).
Почему сложилась такая ситуация?
Потому что ее компания (а в случае корпорации это был бы “продукт”) не имел запроса что-то менять. Бизнес есть, он отлажен, бери больше, кидай дальше.
В таких условиях вряд ли стоит ожидать какого-то ресурса и искреннего интереса компании в RnD или тестировании сложных решений. Не сформулирована такая бизнес-потребность.
Итого, мы имеем:
▪️ задачи атомарные и однотипные, их трудоемкость можно точно оценить
▪️ требования к квалификации исполнителя никакие, поэтому запросы легко параллелятся (хоть для 10 заказчиков строй модель – просто запускай пайп подставляя свои данные)
▪️ это Run в конце концов!
Можно ли вырасти в ML в таком продукте, да еще и получить промо? Ответ очевиден. Да и не нужен здесь даже мидл.
Итак, вывод 1:
В монопродуктовой компании вы в своем росте ограничены уровнем компетенций, который требуется на этом продукте. Расти == менять продукт / компанию.
Что если это не единственный продукт в компании?
Надо менять продукт на тот где ваши компетенции б дут востребованы.
Только вот как? Откуда такой вот кандидат узнает про потребности того продукта? Поймет в какую сторону развиться чтобы там составить конкуренцию внешним соискателям (а переход между продуктами может как минимум включать в себя пару собеседований, а иногда и сопротивление отдающего канальи-манагера)?
И здесь внезапно выясняется что в чистом виде продуктовая компания не работает – требуется как минимум матричная структура, выравнивать компетенции, помогать специалистам развиваться и ротироваться, добавлять в продукты RnD и расширять им сознание vision. Из такой структуры заметят ваш возросший уровень тех компетенции и придумают как вас сохранить в компании по схеме вин-вин.
Даже в продуктовой компании может так выйти что работает гибридная модель – структура с DSами вынесена отдельно и делает для продуктов проекты с четким скоупом (и вы растете от проекта к проекту по уровню решаемых задач) или работает по сервисной модели, направляя ресурсы в приоритетные продукты – во всех этих случаях вас будет оценивать и растить DS-менеджер, у которого хватит компетенций вас оценить и выбрать вам интересные и релевантные развивающие задачи.