Какие рабочие цели стояли за последние три месяца?

Q1 2026 — Мои основные цели

Цель 1: Улучшение качества модели рекомендаций (Impact: High)

• Текущая baseline: precision@10 = 0.42, recall@10 = 0.38
• Целевой метрик: precision@10 >= 0.48, recall@10 >= 0.45
• Подход: A/B тестирование двух архитектур — LightGBM с новыми признаками vs. lightweight нейросеть
• Статус: В тестировании, ожидается +15% улучшение CTR

Цель 2: Автоматизация pipeline обработки данных (Impact: Medium)

• Текущее состояние: 40% времени уходит на ручную очистку и feature engineering
• Целевой результат: настроить автоматический Airflow DAG с валидацией данных
• Ожидаемый результат: экономия 10 часов в неделю, возможность быстрее реагировать на дрейф данных
• Технология: Airflow + Great Expectations для data quality checks

Цель 3: Исследование причин data drift (Impact: Medium)

• Заметили падение точности моделей на -8% за месяц
• Требуется провести анализ: что изменилось в распределении данных?
• Инструменты: Statistical tests (KS-test, Jensen-Shannon divergence), SHAP для анализа важности признаков
• Результат: документ с findings и рекомендациями по переобучению моделей

Цель 4: Развитие навыков и вклад в команду (Impact: Low, но важно)

• Провести 2 internal workshop на темы: Causal Inference для ML и Production Testing Strategies
• Менторить одного junior Data Scientist
• Составить документацию лучших практик работы с временными рядами

Почему такие цели?

1. Баланс между техническим развитием и бизнес-импактом — модель рекомендаций напрямую влияет на выручку
2. Оптимизация процессов — автоматизация повышает velocity всей команды
3. Проактивность — анализ дрейфа предотвращает будущие проблемы
4. Растущая роль в организации — mentoring и знание-шеринг создают культуру

Такой подход показывает, что я работаю стратегически, учитываю impact моей работы и фокусируюсь на результатах, видимых компании.