Чем предстоит заниматься
Вести релизный процесс вывода ML-моделей в промышленную эксплуатацию: координировать команду дата-сайентистов по срокам и этапам, поддерживать актуальные версии и статусы моделей во внутреннем инструменте (библиотеке моделей)
Развивать систему контроля качества: формировать и вести бэклог, актуализировать статусы, организовывать встречи и вести протоколы, отвечать за сроки и вывод решений в промт (фокус на внедрении сценариев автоматического реагирования на выявленные ошибки)
Участвовать в задачах развития технических средств контроля качества: помогать с постановкой требований, координировать доработки и сопровождать их внедрение
Наводить порядок в задачах направлений: структурировать бэклог, обеспечивать прозрачность статусов
Готовить отчётность по статусу, срокам и рискам