Видео недоступно для предпросмотра
Смотреть в Telegram
Мой опыт собеса на продакта ИИ-Ассистента. Часть 1.
Названия и все NDA штуки убрал, но примерный посыл оставил.
Крупная компания развивает ИИ-ассистента и ищет продакта на один из стримов. А я уже давно посматривал в сторону ML/AI — совпадение, которое нельзя было упускать.
Правда, был нюанс: в ИИ-домене я пока не шарю. Поэтому собес прошёл предельно жёстко.
Кейс, чуть измененный, звучит примерно так:
Далее был час душного диалога, где проверялись нюансы моего понимания: осознаю ли я, что цикл доставки у ИИ-фичи отличается, что сначала нужно понять, как именно дообучить модель, и потестить на оффлайн-данных, что метрики у модели отличаются от обычных продуктовых и т.д. и т.п.
В общем, мне понравилось 🤓
Но я зафакапил метрики успеха и выбор того, как лучше подмешивать промотируемые товары 🥺
Завтра расскажу детальнее про то, какие выводы сделал и как провел "работу над ошибками".
Названия и все NDA штуки убрал, но примерный посыл оставил.
Крупная компания развивает ИИ-ассистента и ищет продакта на один из стримов. А я уже давно посматривал в сторону ML/AI — совпадение, которое нельзя было упускать.
Правда, был нюанс: в ИИ-домене я пока не шарю. Поэтому собес прошёл предельно жёстко.
Кейс, чуть измененный, звучит примерно так:
CPO приходит с задачей: запускаем СТМ-линейку, поддержи её промо в ИИ-ассистенте (подними в выдаче на релевантных запросах). Контекст: ассистент раскатан на 10% аудитории, 30% ответов считаются успешными.
Далее был час душного диалога, где проверялись нюансы моего понимания: осознаю ли я, что цикл доставки у ИИ-фичи отличается, что сначала нужно понять, как именно дообучить модель, и потестить на оффлайн-данных, что метрики у модели отличаются от обычных продуктовых и т.д. и т.п.
В общем, мне понравилось 🤓
Но я зафакапил метрики успеха и выбор того, как лучше подмешивать промотируемые товары 🥺
Завтра расскажу детальнее про то, какие выводы сделал и как провел "работу над ошибками".