Как интересные задачи затягивают в Data Science

Деньги любят техно

Использовать машинное обучение везде, где это возможно и целесообразно — и в пользовательских сервисах, и во внутренних процессах. Такую парадигму развития ML в компании озвучил Андрей Рыбинцев, старший директор по данным и аналитике «Авито». Обсудили, с чего начинается путь в Data Science, какие задачи кажутся самыми интересными и в каких процессах без ML уже не обойтись – а также то, как из гипотезы рождается продукт и какие «созидательные кейсы», позволяющие улучшить клиентский опыт, особенно важны IT-компаниям.

Ведущие эпизода: Юлий Шамаев, начальник управления моделирования партнерств и ИТ-процессов ВТБ, и Марина Эфендиева, технологический обозреватель.

Этот выпуск — «пилот» пятого сезона, который мы запускаем и в уже привычном формате аудио, и в новом для нашего подкаста формате видео. Слушайте и смотрите нас на удобных вам площадках и поддержите подкаст, если считаете, что он приносит пользу!