Работа Data Science-специалистов в промышленных компаниях строится по своим правилам и требует специфических навыков: нужно не только любить математику, но и дружить с физикой, и разбираться в технологии. Кроме того, работа DS-команд вплотную связана с людьми и процессами на производстве. Есть и особенности в работе с данными: всевозможные промышленные агрегаты оставляют огромный цифровой след в системах, и тем самым создают почву для внедрения ИИ-продуктов. При этом «все, что можно сделать без искусственного интеллекта, надо делать без искусственного интеллекта», – уверен гость выпуска, директор департамента технологий ИИ «Русала» Михаил Граденко. Ищем сходства и различия в задачах DS-команд в финтехе и промышленности, обсуждаем проблемы и решения, выделяем главные направления развития ML в этих сферах. Ведущие выпуска: Юлий Шамаев, начальник управления моделирования партнерств и ИТ-процессов ВТБ, и Марина Эфендиева, технологический обозреватель. Подкаст доступен в видео-версии на платформе VK Видео и на всех популярных аудио-платформах. Подпишитесь, чтобы поддержать нас и не пропустить новые эпизоды сезона Data Science.

Ask this episode

“What did the council decide on item 42?” — answered with the speaker and the moment.

Transcript

Related