Как договориться с аналитиком если ты инженер в Data-мире

Актуальное

Доклад принят в программу конференции

Тезисы

В области Data Science, Machine Learning и даже Data Engineering нет таких устойчивых традиций разработки, как в других областях. При этом конечно же есть свои сложности и проблемы. Новички приходят в эту область быстро понимают что всё совсем не так как они себе представляли, а те кто пока к ней приглядываются часто имеют довольно искажённое представление о том, как выстраивается типичный цикл разработки и какие там есть неожиданные неприятности. В ситуации когда ты приходишь в аналитическую команду инженером или работаешь с соседней командой дата-сайнтистов это взаимодействие часто приводит к склокам и недопониманию. В докладе мы обсудим возможные причины почему такое может происходить и что можно сделать чтобы этого не было. Я поделюсь соображениями о том как можно сделать так чтобы дата сайнтисты и дата инженеры выполняли свои задачи без ощущения что это их убивает.

Data Platform Engineer в команде Data Insights and Analytics Platforms в финтех-компании.
Прошёл путь Computer Science -> Science -> Data Science -> Data. Насмотрелся всякого, набил шишек, сделал пару диссертаций. Люблю разбираться в сложных штуках и думать о том как их улучшить

Видео