✅ Голощапова Ирина, Head of Data Science, Lenta

Вступительное слово о продвинутой аналитике в Ленте

Как устроена работа в Big Data Ленты: ключевые направления работы, команды и роли.  

✅ Юрченко Максим, Разрабочик, Big Data Lenta

Как структурировать зоопарк моделей в облаке

Обсудим то, как собирать, деплоить, поддерживать несколько версий моделей одновременно. Поговорим также об архитектуре, CI/CD и оптимизации костов на облачную инфраструктуру.

✅ Аникин Иван, Team Lead ML Engineering, Big Data Lenta

FeatureStore — откуда берутся фичи для моделей

Расскажем, зачем делать свой фичерстор, а также расскажем о нашем опыте его реализации: архитектуре, возможностях решения и организации бесшовного перехода между экспериментами и продуктивом.

✅ Петров Иван, ML Engineer, Big Data Lenta

Model Perfomance Monitoring — как сделать полезный мониторинг

Расскажем, зачем нужен мониторинг модельного риска и почему пока не получится использовать готовые решения. Поделимся опытом разработки собственной системы: что может сломаться в модели и как это отследить (метрики, подходы), как выстроить архитектуру, чтобы иметь возможность мониторить модели с высокой ценой ошибки.