Управление модельного риска
Разрабатываем инструменты автоматической валидации моделей машинного обучения
Мы создаём и развиваем
Евгений Чипизубов
Лидер направления
Sberbank Data Science
Наша команда создаёт удобные инструменты для управления модельным риском на всех этапах жизненного цикла модельной инициативы: от подготовки данных и внедрения в промышленную эксплуатацию до последующего контроля качества моделей и их дообучения.
Платформа Sber.DS позволяет накапливать всю необходимую информацию о моделях Сбера и предоставляет пользователям удобный сервис по автоматической проверке качества работы и мониторингу моделей, а также альтернативному моделированию и финансовой оценке.
Вопросы о команде
Конечно сможете! Относитесь к разработке моделей машинного обучения как к предметной области. Если бы мы разрабатывали программы для бухгалтерии, разработчики знали бы бухгалтерию на уровне терминов, понятий и процессов. Так же и с AI — нужно знать процессы и задачи.
И, конечно, разрабатывать для датасайнтистов гораздо интереснее!
Сейчас у нас релизы каждую неделю. Планируем релизить еще чаще.
У нас кросс-функциональная команда. Есть backend, frontend-разработчики, аналитики и QA. Есть отдельная команда DevOps. Разработчики занимаются только задачами разработки.