В посте расскажу о моем успешном взаимодействии с некоммерческим проектом ЗабастКом, который поддерживает наемных работников в отстаивании своих трудовых прав и интересов. Моя цель была реализовать что-то похожее на ML4SG проект, где волонтеры-специалисты по анализу данных направляют свою энергию на пользу обществу. Например, применяют алгоритмы искусственного интеллекта для спасения потерявшихся людей, для мониторинга качества воздуха или для анализа новостного потока.

Для Забасткома получилось улучшить систему автоматической обработки новостей с помощью алгоритмов машинного обучения. Это привело к увеличению охвата важных событий и уменьшению ручного труда редакторов. Добавлю, что работа с ребятами была похожа на мечту любого DS специалиста: "заказчик" легко шел на контакт; присутствовала заинтересованность и неплохое понимание ML алгоритмов; некоторая продакшн-система уже функционировала; данные для обучения алгоритмов легко собирались. А под катом — поделюсь подробностями и кодом.

Под последними днями я, конечно же, имею в виду последние этапы сотрудничества демотивированного сотрудника с компанией.

В эти “дни” все мысли сотрудника направлены не на решение бизнес задач и не на качественное выполнение своих функций. Он обижен, он задумывается об уходе, он занят поиском работы… . Вы и ваша компания его не интересует. Вы для него становитесь временным источником доходов.

Глобально, я выделяю 3 этапа, через которые проходит каждый такой сотрудник. Во всех примерах я описываю усредненный вариант сотрудника: не сильно деструктивный и не сильно лояльный. Я, конечно же, понимаю, что каждый отдельный сотрудник может по разному проживать эти этапы, но, глобально, это выглядит именно так.