Бугайченко Дмитрий

Тема доклада:
Демистифицируем машинное обучение - из разработчика в ML-инженеры

Тезисы доклада:
Доклад ориентирован на разработчиков, которым интересна тема машинного обучения, но они либо еще не погружались в неё, либо сделали самые первые шаги. Разберем общие понятия (data mining, machine learning, artificial intelligence, big data), посмотрим на основные принципы на примере. Поговорим про инструментарий, который используется в промышленном МЛ и плавно перейдем к главной части - про новую востребованную специализацию ML инженера: кто это такой, какие задачи решает и что нужно чтобы в эту нишу войти.

О себе:
Большой фанат практического машинного обучения. Начал заниматься этой историей в 2011-м году в компании Мэйл,ру (ныне VK), где разрабатывал платформу анализа больших данных и машинного обучения для соцсети Одноклассники, обучал и внедрял модели для рекомендательных систем, амбасадорил практику А/Б тестирования. С 2019 года присоединился к команде Сбера, где продолжил тему - MLOps, big data, рекомендательные системы на практике :)