Привет, Хабр! Сегодня делимся историей нашего коллеги из партнерской компании о том, как он занимался внедрением машинного обучения в свою команду. Передаю слово автору.
Я работаю тимлидом во внутренней техподдержке — мы поддерживаем внутренних пользователей, и соответственно внутренние системы.
Ежедневно через нашу первую линию проходит порядка 200 обращений. Пользователь может обратиться к нам двумя способами — через портал, либо через почту. В нашей команде 7 человек, двое на первой линии, пятеро на второй. Одна из обязанностей ребят на 1 линии — классификация и маршрутизация заявок на 2 линию (к которой помимо наших 5 ребят инженеров относятся множество команд и подразделений). При этом цифра в 200 обращений, о которой я говорил выше, такой была не всегда — около года назад обращений было значительно меньше, но уже тогда цифра заметно начала расти, вместе с новыми сервисами и усложнением существующих. И в тот момент перед нами вставал вопрос — текущим составом первой линии (2ч) классифицировать и маршрутизировать 200 обращений становится всё сложнее, на это уходит как минимум больше времени.
При этом ребята на 1 линии, помимо классификации и маршрутизации, занимаются множеством других верхнеуровневых вопросов — например, выдача прав во внутренние системы, мониторинг и реагирование на алерты внутренних систем, и прочие штуки, которые не требуют крайне глубокого погружения в предмет. Расширение штата первой линии — самый простой вариант, который можно использовать, но он, разумеется, требует инвестиций, как денежных, так и человеческих — новых ребят нанимать и обучать. Мы оставили этот вариант как план B, или даже C — быть уверенными, в том, что количество заявок стабилизируется мы не можем, а значит и видеть конца расширению штата тоже. И разумеется, в 2019 году мы не могли не рассмотреть такой вариант, как Machine Learning, и всё, что из него вытекает.
