Pavel Kostikov

Работа с машинным обучением в промышленной среде зачастую воспринимается через призму самих моделей: их архитектуры, алгоритмов и метрик качества. Однако успешное внедрение ML в продакшен требует куда более комплексного подхода. В реальности ML-система — это сложный инженерный продукт, где модель составляет лишь небольшую часть общей картины.

Я делюсь своим опытом управления кросс-функциональными проектами в рамках крупного продукта, где ключевыми факторами успеха стали чёткая постановка целей, проработка архитектуры и регулярная синхронизация команд. Мы трезво оцениваем сроки, заранее планируем тестирование и готовим систему к сопровождению ещё до релиза. Такой подход помогает минимизировать риски, поддерживать стабильность и эффективно реализовывать даже самые сложные инициативы.

В крупных проектах архитектурное ревью становится критически важным для согласования технических решений, предотвращения ошибок и обеспечения устойчивости системы. Оно помогает выявлять дублирующие решения, повышать гибкость архитектуры и контролировать технологическую энтропию. Ревью также служит инструментом согласования новых инициатив с общей технологической стратегией и позволяет заранее учитывать эксплуатационные метрики.

После внедрения ML-модели важно продолжать отслеживать её качество, так как данные и поведение пользователей могут изменяться. Эффективными мерами контроля являются мониторинг метрик, A/B-тесты и система алертов. При ухудшении результатов необходим анализ причин и готовность к переобучению модели на новых данных.

A/B-тесты давно стали основой продуктовой аналитики. Они помогают принимать решения, опираясь на данные, а не на интуицию. Однако за их точностью стоит важное предположение — пользователи должны вести себя независимо друг от друга.