ML в MAGNIT TECH: 17 млрд прогнозов в день

ML в MAGNIT TECH: 17 млрд прогнозов в день

0:00 Максим Покусенко — Head of ML в MAGNIT TECH 1:13 Deep Learning, ML, gen AI — где границы? 3:03 Какие задачи решает ML в MAGNIT TECH? 10:05 Как работает прогнозирование спроса? 23:22 На какой период времени строится прогноз? 24:22 Сколько прогнозов в день? Какая инфраструктура? 25:17 Как устроен MLOps в продуктовых командах? 26:55 Как связать качество ML-модели с бизнес-результатом? 31:34 Как планируется работа над ML-задачами? 35:00 Что делать, если ML-модель не укладывается в SLA? 36:35 Как используют ИИ в разработке? 41:08 Вайбкодинг: что из этого вышло? 45:15 ИИ создал решение уровня junior + — джуны больше не нужны? 48:05 Tabular foundation models — смотрите в эту сторону? 56:23 «Сотруднику должно быть не всё равно на продукт» 58:10 Что почитать про ML начинающим специалистам? 59:30 Как переиспользуются ML-наработки между командами? 1:01:10 Какие модели использованы в MagnitCopilot и MagnitGPT? 1:03:04 Замеряете AI Adoption в командах?