С каждым днём данных становится всё больше, а DS — всё нужнее. Медицина, финансы, ритейл — везде нужны люди, которые умеют из цифр извлекать смысл. А ещё это одна из самых динамичных областей, где постоянно появляются новые инструменты и методы, поэтому спрос на хороших специалистов будет только расти.

Я всегда любила собирать информацию по крупицам, находить инсайты и объединять всё в единый пазл. А ещё ML для меня про людей — мы сами создаём данные, а значит, через алгоритмы я могу делать продукты удобнее для реальных пользователей.

Мы помогаем бизнесу принимать решения на основе данных, а не интуиции. Ключевой проект — AutoOrderService. Наша цель, чтобы товары всегда были в наличии, а складские запасы — оптимальными. Кроме того, мы предсказываем отток пользователей, классифицируем отзывы, строим рекомендательные системы и предлагаем оптимальные промо-прогнозы. Отдельное направление — разработка ИИ-агентов для автоматизации процессов. Всё это снижает риски, увеличивает выручку и помогает лучше понимать клиентов.

Мы превращаем данные в работающие решения, задаём data-driven стандарты и масштабируем ИИ. Помогаем компаниям принимать верные решения и работать эффективнее.

ИИ-агенты. Эта тема сейчас на пике, и мы готовы. Уже была попытка — не взлетела из-за нехватки ресурсов. Но мы не сдаёмся, сейчас делаем новую разработку. Очень надеюсь, что на этот раз она дойдёт до релиза, и мы сможем закрыть этот гештальт.

Моя любимая тема)) У нас есть факап под кодовым названием "проблема вторников", я про него уже рассказывала на технической конференции.

Кратко: не всегда хорошие метрики говорят о прекрасных результатах, которые могут сломаться о внутренние процессы компании.

Урок: метрики — это не истина в последней инстанции. Нужно тесно общаться с бизнесом, делать аудиты в полях и смотреть на прогнозы с разных стороны.

Доверяй команде, не бойся ошибок и чаще общайся с бизнесом — они помогут разобраться с обнаруженными инсайтами и усилить их.