Արհեստական բանականության ինտերն

Պրակտիկա Megafon-ում Մոսկվայում․ կառավարել ML արտադրանքները, անցկացնել A/B թեստեր, աշխատել տվյալների գիտնականների հետ։

— Մասնակցել ML արտադրանքների կառավարմանը․ վերլուծել տեխնիկական և արտադրանքային ցուցանիշները, առաջարկել վարկածներ, գտնել աճի կետեր — Մասնակցել A/B թեստերի պլանավորմանը և գործարկմանը, կարողանալ մեկնաբանել արդյունքները — Աշխատել տվյալների գիտնականի, տվյալների վերլուծաբանի հետ․ հավաքել պահանջներ, ձևավորել և բաժանել առաջադրանքները, համաժամեցնել թիմի կարգավիճակները — Պատրաստել արտադրանքային նյութեր, մասնակցել արդյունքների ներկայացմանը

— Հիմնական փորձ արտադրանքային փաստաթղթերի հետ (Notion, Confluence կամ նմանատիպ) և առաջադրանքների հետևման համակարգերի հետ — Վերլուծական և կառուցվածքային մտածողություն, տվյալների հետ աշխատելու ունակություն (աղյուսակներ, SQL - առավելություն) — Հետաքրքրություն տվյալների և մեքենայական ուսուցման նկատմամբ, ML մոդելների սկզբունքների ընկալում — Արտադրանքային շրջանակների իմացություն և արտադրանքի կյանքի ցիկլի ընկալում (դրանց հետ փորձը - առավելություն)