Как мы с нуля построили Data Science в стартапе-единороге BigData и машинное обучение
Data science занимаюсь 4.5 года, до этого 5 лет был разработчиком, в основном на Java. Участвовал в разработке систем для эстонского е-государства, телекомов и банков. Data science поначалу занимался в сервисных/проектных компаниях, а также был ко-фаундером стартапа, после чего пришёл в продуктовую компанию - Bolt (на тот момент Taxify), где сейчас и нахожусь.
Около года назад райдшейринг-платформа Bolt (тогда Taxify) достигла статуса единорога (стоимость 1 млрд долларов), увеличив бизнес за год в 10 раз. Незадолго до этого было принято решение создавать data science команду, так как возникла необходимость принимать решения исключительно на основании данных, а также автоматизировать их. Историю развития нашей команды можно условно разделить на эпоху прототипирования, эпоху продуктизации и эпоху стратегии.
Темы доклада:
- Как в быстрорастущей компании была создана принципиально новая команда, которая сразу же начала приносить пользу через быстрое прототипирование и тесное общения с бизнесом.
- Многие компании технически не готовы к data science. Инструментах и методы, которых не хватает в самом начале пути.
- Решение проблем с данными, моделями и организацией работы, котрые возникают потом, когда команда уже есть, а работа идёт как по маслу.
- Как с ростом data science и компании растёт data engineering, который помогает справляться с любыми данными.
