Кадры или, если брать шире, люди по-прежнему решают все, и сфера Machine Learning — не исключение. Но подбор специалистов, поддержание работоспособности команды, отношения с заказчиками — все в этой области имеет определенную специфику.

Как проводить собеседования, что общего между сеньорами и ворами в законе, зачем тимлиду быть еще и психологом, наконец, какие magic tools облегчают жизнь команде? Обо всем этом нам рассказал senior-разработчик и DL-инженер Роман Тезиков, который собаку съел в работе с людьми на ML-проектах. Передаем ему слово.

Иллюстрация Андрея Попова

Наша проектная команда взялась наладить логистику в крупной агрокомпании: заменить старую систему и внедрить новый веб-интерфейс и мобильные приложения для организации работы сотрудников. Сначала нужно было пересобрать сервис, который оптимизирует процесс сбора урожая...

Мы прошли весь исследовательский путь и, кажется, собрали на нем все возможные грабли: заваливали телефонные интервью и в результате много переделывали, исправляли нестыковки и разруливали косяки. Но главное — провели полевые исследования в прямом смысле слова и получили-таки годный результат. Возможно, наш опыт пригодится и поможет другим избежать подобных ошибок.