Comments 2
В ML все работает иначе. Команда включается уже на этапе исследования, погружается в бизнес-цели и техническую постановку задачи.
Подумалось, что дело не столько в ML, сколько в уровне неопределённости. Раньше вотерфол работал, потому что задачи были +/- понятные, с низкой неопределённостью.
Сейчас в ML уровень неопределённости высок по умолчанию, поэтому и вылезли гибкие методологии. Но это не значит, что через пару лет в ML нельзя будет вотерфолить — как только уровень неопределённости снизится, предсказуемый результат станет важнее гибкости.
...как ML-метрики будут связаны с продуктовыми и бизнес-метриками
А можете подробнее рассказать? Можно даже очередную статью на эту тему, настолько интересно.
Я не продакт, но МЛ со знаниями продакта
Ощущаю себя вот так если честно
А если серьезно с точки зрения мл разраба: у меня был опыт команды с продуктом и проджектом и команда без них. И вот команда без как будто анархия и самоуправление, а когда у вас есть те же usm cjm design doc у тебя как будто третий глаз открывается на то чем вообще ты занимаешься
Нужен ли продакт в ML-команде? Мнение изнутри