Какие проекты для тебя интересны?

Какие проекты интересны для Data Scientist

Это хороший вопрос — показывает мотивацию и стратегию развития. После 10 лет в industry я чётко знаю, что мне интересно.

1. Projects с реальным impact на бизнес

Я ищу проекты, где ML решение:

• Напрямую влияет на KPI: Revenue, retention, cost reduction
• Масштабируется: На миллионы пользователей/событий
• Требует инноваций: Не просто apply-by-numbers

Пример: Система рекомендаций, которая добавила 150M revenue (мой проект выше) — вот это интересно!

Не интересно: Простая классификация на 50K примеров без A/B теста или метрик успеха.

2. Infrastructure & MLOps challenges

Мне интересны технические вызовы:

• Real-time predictions: 100K+ RPS, P99 latency < 50ms
• Feature engineering at scale: Обработка петабайтов данных
• Model serving: Как обслуживать 1000+ моделей в production
• Data pipelines: ETL, streaming, data quality

3. LLM & Generative AI

Сейчас это самая интересная область:

• RAG: Retrieval-Augmented Generation — как эффективно искать в документах
• Fine-tuning: Адаптация моделей к специфическому домену
• Cost optimization: Как получить качество GPT-4 за цену GPT-3.5
• Multimodal models: Комбинирование текста, изображений, видео

4. Causal Inference & Experimentation

Мне нравятся проекты, где нужно понять причинно-следственные отношения:

• A/B Testing: Как правильно тестировать гипотезы
• Causal Discovery: Какие переменные влияют на результат
• Heterogeneous Treatment Effects: Как разные сегменты отвечают на изменения

5. Computer Vision problems

Если это не простая классификация, то интересно:

• Object Detection: Real-time detection на edge devices
• 3D Vision: Реконструкция, SLAM, AR/VR
• Video Understanding: Анализ действий в видео

6. Natural Language Processing

Интересные вызовы:

• Named Entity Recognition в новых языках/доменах
• Semantic Search: Поиск по смыслу, а не по ключевым словам
• Information Extraction: Извлечение структурированных данных из текста

7. Time Series & Forecasting

Недооценённый, но сложный раздел:

• Anomaly Detection: Обнаружение аномалий в production
• Demand Forecasting: Прогноз спроса для supply chain
• Stock Price Prediction: Хотя это сложная финансовая задача

Чего я избегаю

• Academic papers без production context: Хороший Paper, но нет бизнес-value
• Toy projects: Kaggle competitions ради рейтинга без смысла
• Outdated stacks: TensorFlow 1.x, Spark 1.x — лучше новые технологии
• Одиночная работа: Я люблю работать в команде с backend/product/analytics
• No metrics: Если нет KPI для измерения успеха — нет интереса

Идеальный проект

Компания с:

• Большими данными (миллиарды событий)
• Четким бизнес-метриком (Revenue, retention, cost)
• Опытной ML/Data командой
• Инвестицией в инфраструктуру
• Культурой экспериментирования (A/B tests)
• Финансированием для инноваций

Почему я ищу новый проект

После успешного recommendation engine я хочу:

1. Расти дальше: Узнать новые области (LLMs, causal inference)
2. Расширить impact: Влиять на стратегию компании
3. Менторить: Помогать junior data scientists развиваться
4. Work-life balance: Сложный проект, но не startup режим 24/7