Вот смотрю на micrograd и думаю — может быть это и есть лучшая задача на собеседовании на MLE?
Сразу и кодинг проверяет и backprop, меньше ста строчек кода
Что думаете?
Для ленивых: 👍 -- хорошая идея, 🤔 -- плохая
UPD: А почему? неужто задачки с литкода лучше?
Сразу и кодинг проверяет и backprop, меньше ста строчек кода
Что думаете?
Для ленивых: 👍 -- хорошая идея, 🤔 -- плохая
UPD: А почему? неужто задачки с литкода лучше?
Дата канальи — про «специалистов» в данных / ML / AI
после того поста вспомнился кейс когда нормальное отношение к мату помогло спасти денег -- учредитель засветился в юр связях с примерно таким ликвидированным ООО (в 2021 создано, в 2023 ликвидировано). прочитайте название наоборот . Словарь названий фирм…
Когда у меня бессоница и закончился Мелаксен, я не считаю овец и не втыкаю в шортсы.
Таймкиллер должен быть каждый раз разный, вот сегодня вернулся к тому посту и поискал еще компаний, они с годами регистрации в ФНС:
ООО «Адзип» 2010
ООО «Онвог» 2003
ООО «Куни» 2005
ООО СПК «Анал» 2009
ООО «Чорт» 2024
ООО «Тудранктуфак» 2008
ООО "Нли Ю" 2016
ООО «Эс как доллар» 2017
ООО "ПОЦ" 2009
ООО "СИК" 2014 (азерб.)
ООО "Сиким" 1999 (азерб.)
а вот другое ООО "Сиким" 2012 года, просуществовавшее меньше суток: дата регистрации 15.10.2012, дата ликвидации 15.10.2012, потому их однодневками и называли
UPD чет вспомнился похожий кейс с физиками, на днях расскажу
Таймкиллер должен быть каждый раз разный, вот сегодня вернулся к тому посту и поискал еще компаний, они с годами регистрации в ФНС:
ООО «Адзип» 2010
ООО «Онвог» 2003
ООО «Куни» 2005
ООО СПК «Анал» 2009
ООО «Чорт» 2024
ООО «Тудранктуфак» 2008
ООО "Нли Ю" 2016
ООО «Эс как доллар» 2017
ООО "ПОЦ" 2009
ООО "СИК" 2014 (азерб.)
ООО "Сиким" 1999 (азерб.)
а вот другое ООО "Сиким" 2012 года, просуществовавшее меньше суток: дата регистрации 15.10.2012, дата ликвидации 15.10.2012, потому их однодневками и называли
UPD чет вспомнился похожий кейс с физиками, на днях расскажу
spark-interfax.ru
ООО АДЗИП, Самарская область, Тольятти (ИНН 7206042751), реквизиты, выписка из ЕГРЮЛ, адрес, почта, сайт, телефон, финансовые показатели
🔎Система СПАРК. ООО АДЗИП, Тольятти, Самарская область (ИНН 7206042751): ✓Риски и надежность компании ✓Выписка из ЕГРЮЛ ✓Финансовые показатели из бухгалтерской отчетности ☎Реквизиты, телефон, почта, адрес и сайт🔎2 арбитражных дела, 0 исполнительных производств…
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
AI-продакты – кто это? 👀
В последние несколько месяцев отовсюду идут запросы на них, от крупных банков, соцсети, финтеха и даже от железячных компаний.
Причем все хотят такого, такого, такого, и чтоб пробивной, и чтоб за бизнес, и чтоб проактивный, и чтоб в деталях понимал реализацию и заодно инженеров учил и сам проектировал и сам бюджет находил. И главное – за результат (продукт) целиком отвечал 🧚♂️. Восьмирукий Громозека, не меньше
Отвечаю обычно рекомендацией знакомых ML-лидов 🧑💻, но чаще всего они “оказываются недостаточно бизнесовыми” 🙅♂️, чего бы это ни значило (хотя обычно значит это примерно так – “сам придумай как нам заработать денег и потом еще докажи что ты их заработал”). И вроде похожая позиция раньше называлось CDO (в чьих обязанностях как раз управление данными и их монетизация), но нет – фокус именно на продукте, просто он может звучать достаточно широко, вроде придумай новый способ монетизации в рекламе 😆.
И вот что-то я в сомнениях, каков же портрет идеального кандидата и из кого такие ребята получаются 🤔.
Но что таких вакансий с каждым днем будет все больше, по крайней мере в этом году, сомневаться не приходится. 💯
А у вас есть знакомые AI-продакты?
Чем они занимаются?
Как доросли до позиции такой?
UPD только что в личку прислали в качестве примера ссылу на такую вакансию
В последние несколько месяцев отовсюду идут запросы на них, от крупных банков, соцсети, финтеха и даже от железячных компаний.
Причем все хотят такого, такого, такого, и чтоб пробивной, и чтоб за бизнес, и чтоб проактивный, и чтоб в деталях понимал реализацию и заодно инженеров учил и сам проектировал и сам бюджет находил. И главное – за результат (продукт) целиком отвечал 🧚♂️. Восьмирукий Громозека, не меньше
Отвечаю обычно рекомендацией знакомых ML-лидов 🧑💻, но чаще всего они “оказываются недостаточно бизнесовыми” 🙅♂️, чего бы это ни значило (хотя обычно значит это примерно так – “сам придумай как нам заработать денег и потом еще докажи что ты их заработал”). И вроде похожая позиция раньше называлось CDO (в чьих обязанностях как раз управление данными и их монетизация), но нет – фокус именно на продукте, просто он может звучать достаточно широко, вроде придумай новый способ монетизации в рекламе 😆.
И вот что-то я в сомнениях, каков же портрет идеального кандидата и из кого такие ребята получаются 🤔.
Но что таких вакансий с каждым днем будет все больше, по крайней мере в этом году, сомневаться не приходится. 💯
А у вас есть знакомые AI-продакты?
Чем они занимаются?
Как доросли до позиции такой?
UPD только что в личку прислали в качестве примера ссылу на такую вакансию
Дата канальи — про «специалистов» в данных / ML / AI
Сегодня 31 декабря. Поэтому расскажу кейс о работе 31 декабря много лет назад. Горел флагманский и достаточно сложный и в плане бизнеса и плане инфры (первое внедрение в пром на спарке за историю банка, причем на паре десятков источников и с кучей моделей…
Все-таки немного тот коллега публичен (напомню, что это самый синьорный DS из тех кого я встречал или про кого когда-нибудь слышал), почти случайно нашел лекцию с ним -- очень прям рекомендую -- квинтессенция опыта как раз для "пользователей AI/ML" и где подстелить соломки в AI-проектах
YouTube
Лекция AI/ML - Вредные советы⚡️⚡️Лев Темин ⚡️⚡️ СБЕР
Чего не стоит делать при разработке ML продуктов, и как зафейлить даже более ли менее летающий продукт? Рассказывает Лев Темин, Исполнительный директор управления развития компетенций по исследованию данных, СБЕР ⚡️
Оператором конкурса выступает президентская…
Оператором конкурса выступает президентская…
Дата канальи — про «специалистов» в данных / ML / AI
🔥 МТС BIG DATA X Лаборатория Машинного обучения 🤩 На фото запечатлены два довольных парня из красных компаний, офисы которых находятся через дорогу, которые только что провели совместный митап. Процесс организации был настолько нативным и синергичным, что…
Отличные новости 🥳
Готовы записи выступлений ребят с нашего митапа!
Горжусь спикерами -- доклады реально были интересные 😎, причем для многих это один из первых опытов публичных выступлений, причем не на маленькую аудиторию -- человек 70-80 в зал поместилось 😊
Спасибо спикерам за доклады, гостям за классную дискуссию и команде организаторов за душевную атмосферу! 👏
UPD: Меня только что поправили -- было 105 человек оффлайн! 🔥
Готовы записи выступлений ребят с нашего митапа!
Горжусь спикерами -- доклады реально были интересные 😎, причем для многих это один из первых опытов публичных выступлений, причем не на маленькую аудиторию -- человек 70-80 в зал поместилось 😊
Спасибо спикерам за доклады, гостям за классную дискуссию и команде организаторов за душевную атмосферу! 👏
UPD: Меня только что поправили -- было 105 человек оффлайн! 🔥
VK Видео
True Tech DS | ВКонтакте
Когда на собеседованиях спрашивают про сильные стороны -- честно отвечаю что прокрастинация это моя сильная сторона.
Вот неделю откладывал добить текст статьи, а тут как раз свежий обзор вышел -- 22 часа назад. Не прошло и полгода 😆
Для тех кто далек от рекомендашек -- классический сюжет про здоровую прокрастинацию.
Желаю вам спокойных выходных без суеты🐳
Вот неделю откладывал добить текст статьи, а тут как раз свежий обзор вышел -- 22 часа назад. Не прошло и полгода 😆
Для тех кто далек от рекомендашек -- классический сюжет про здоровую прокрастинацию.
Желаю вам спокойных выходных без суеты🐳
В комментах под постом про связь оптимизации BCE и ростом NDCG меня попросили рассказать про связь минимизация логлосс и максимизация ROCAUC 🤓
Начну издалека и разобью ответ на несколько постов.
Не из вредности, а из-за того что в ROCAUC как правило, не углубляются и оттого возможны оптические иллюзии (назовем пока так)🌈
Не верите?
Ну вот для разминки 🏋♂️ пара задачек от Александра Дьяконова
Раз
Два
И одна прямиком из статьи:
Если ваш алгоритм максимизирует ROCAUC, максимизирует ли он одновременно площадь под кривой Precision-Recall (AUCPR или AP == average precision)?
Короткий ответ — нет
Хотя кривые из пространства (FPR, TPR) однозначно переводятся в кривые из пространства (Recall, Precision), более того, если одна ROC-кривая везде лучше (или равна) другой (слева-вверху, в литературе называют dominate 🥊) то и в координатах (Recall, Precision) это сохранится, причем наоборот тоже работает.
Пример двух пересекающихся ROC-кривых, в которых при переводе в (Recall, Precision) радикально меняется соотношение площадей под графиками в статье The Relationship Between Precision-Recall and ROC Curves (2006)
Конечно, таких фокусов хочется избежать 🧙♂️, для этого все же нужно вспомнить про задачу — редко когда нам надо одинаково хорошо уметь ранжировать по всей выборке, чаще именно ранжировать нужно уметь в каком-то регионе (например по FPR), поэтому у ROCAUC множество модификаций — PAUC (Partial AUC), TPAUC, OPAUC, SAUC, gAUC (generalised AUC), GAUC (group AUC), GAUC@k, LAUC@k (limited AUC) и всякие другие.
Здесь снова вспоминается тезис Александра Дьяконова из неопубликованного (а мб он уже опубликовал?) учебника о том что все банки используют GINI (он же ROCAUC) в задаче PD (определения вероятности наступления дефолта), а ROCAUC не то чтобы в этом случае сильно подходит — IMHO, ровно потому что ранжирование интересно уже выше отсечки одобрения кредита (и там калиброванный PD войдет уже в EL).
Но не скорингом единым — PAUC и другие модификации широко используются в рекомендашках и в поиске (да, и в RAG тоже -- на этапе retrieval).
Если хотите с азов 💾, то про сами сами ROC-кривые, их доверительные интервалы, обобщения на мульткласс можно почитать здесь а про связь ROCAUC с вероятностью корректно ранжировать — в журнале по радиологии за 1982 год.
PS: Если с researchgate сложности - маякните единорожкой, выложу pdf’ки в комментариях
PPS: про связь ROCAUC и логлосс уже в следующем посте, пока лишь намекну статьей про DeepFM (таб. 2)
PPPS: уже почти не удивляюсь когда вижу статью с названием Deep ROC analysis <...> в приличном журнале за 2021 год 😱, вот и вы не удивляйтесь этому посту 😆
Начну издалека и разобью ответ на несколько постов.
Не из вредности, а из-за того что в ROCAUC как правило, не углубляются и оттого возможны оптические иллюзии (назовем пока так)
Не верите?
Ну вот для разминки 🏋♂️ пара задачек от Александра Дьяконова
Раз
Два
И одна прямиком из статьи:
Если ваш алгоритм максимизирует ROCAUC, максимизирует ли он одновременно площадь под кривой Precision-Recall (AUCPR или AP == average precision)?
Хотя кривые из пространства (FPR, TPR) однозначно переводятся в кривые из пространства (Recall, Precision), более того, если одна ROC-кривая везде лучше (или равна) другой (слева-вверху, в литературе называют dominate 🥊) то и в координатах (Recall, Precision) это сохранится, причем наоборот тоже работает.
Пример двух пересекающихся ROC-кривых, в которых при переводе в (Recall, Precision) радикально меняется соотношение площадей под графиками в статье The Relationship Between Precision-Recall and ROC Curves (2006)
Конечно, таких фокусов хочется избежать 🧙♂️, для этого все же нужно вспомнить про задачу — редко когда нам надо одинаково хорошо уметь ранжировать по всей выборке, чаще именно ранжировать нужно уметь в каком-то регионе (например по FPR), поэтому у ROCAUC множество модификаций — PAUC (Partial AUC), TPAUC, OPAUC, SAUC, gAUC (generalised AUC), GAUC (group AUC), GAUC@k, LAUC@k (limited AUC) и всякие другие.
Здесь снова вспоминается тезис Александра Дьяконова из неопубликованного (а мб он уже опубликовал?) учебника о том что все банки используют GINI (он же ROCAUC) в задаче PD (определения вероятности наступления дефолта), а ROCAUC не то чтобы в этом случае сильно подходит — IMHO, ровно потому что ранжирование интересно уже выше отсечки одобрения кредита (и там калиброванный PD войдет уже в EL).
Но не скорингом единым — PAUC и другие модификации широко используются в рекомендашках и в поиске (да, и в RAG тоже -- на этапе retrieval).
Если хотите с азов 💾, то про сами сами ROC-кривые, их доверительные интервалы, обобщения на мульткласс можно почитать здесь а про связь ROCAUC с вероятностью корректно ранжировать — в журнале по радиологии за 1982 год.
PS: Если с researchgate сложности - маякните единорожкой, выложу pdf’ки в комментариях
PPS: про связь ROCAUC и логлосс уже в следующем посте, пока лишь намекну статьей про DeepFM (таб. 2)
PPPS: уже почти не удивляюсь когда вижу статью с названием Deep ROC analysis <...> в приличном журнале за 2021 год 😱, вот и вы не удивляйтесь этому посту 😆
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
На днях поменяли программу ШАД
Аналитики попросили
Дерево метрик? — очевидное
Универсальный пайп аналитика???
Redash?
Искали в общем что-то полезное.
Без чего аналитик не сможет?
У нас-таки нашелся ответ
Решили добавить колористику а-ля
А что — слайды они рисуют часто
Тем паче чувство прекрасного
И еще же фронты
Набросали примерно структуру
Осталось найти преподавателя
В личке отвечу, пишите
Аналитики попросили
Дерево метрик? — очевидное
Универсальный пайп аналитика???
Redash?
Искали в общем что-то полезное.
Без чего аналитик не сможет?
У нас-таки нашелся ответ
Решили добавить колористику а-ля
А что — слайды они рисуют часто
Тем паче чувство прекрасного
И еще же фронты
Набросали примерно структуру
Осталось найти преподавателя
В личке отвечу, пишите
Занесло вчера в жюри хакатона.
Как всегда — 10 финалистов, комиссия из таких же как я случайных людей (как правило даже дальше от DS чем сами участники — студенты-младшекуры), есть лидерборд с результатами модели на прайвате, и настает время защит.
Ребята рассказывают свои решения, каждый свой кусочек командной презентации, какой-то анализ, файндинги если есть, как модель выбирали, что в итоге получилось. Потом вместе отбиваются от вопросов 💪.
Есть команды посильнее, есть послабее (не поняли что оверфитнулись имея 99,6% «точности»?! в регрессии — на прайвате закономерно оказались последними 😆), но не суть.
Главное наблюдение — комиссии почти параллельно какой у вас результат на лидерборде.
Потому как метрики — это что-то заумное, а вот понятные графики 🤓, уверенный тон 😎 (!!!), хоть какая-то структура презентации, желательно создающая ощущение понятности для члена комиссии 🤡 — прям ключевое.
Скажу, что корреляция (ранговая, для душнил) лидерборда и итогового результата — очень маленькая, а первое место на лидерборде не гарантирует попадание даже в топ-3 по итоговому рангу 🤷♂️.
Ладно, это игрушечный (почти) пример, мб на работе по-другому?
держи карман шире, ага
Хотя счет же не в DS-метриках, а в конкретных заработанных рублях.
Вспомнился случай.
Нанял я как-то к нам толкового парня — выпускника мехмата и MADE (Макс, привет тебе в твоей Канаде! 🇨🇦) с нулевым опытом.
Попросил лида его покурировать на несложной задаче — классификации обратной связи в кампейнинге.
То есть причины отказа клиентского менеджера от отработки лида (либо отказа уже клиента от предложения) распределять по категориям (для этого правда сначала нужно понять что за категории, как они могут быть устроены, мб создать иерархию) — но это все достаточно проходная задача:
⁃ Разобраться с категориями по историческим данным
⁃ Попросить фронтов сделать возможность категории отмечать галочку
⁃ Обработку поля с комментарием все равно оставить — но повесить модель-классификатор.
Не без приключений (детали для краткости опущу), за пару-тройку итераций, парни справились и мы включили этот проект в ближайшее демо 🏆.
На демо всем манагерам интерактивность прям очень понравилась — а давайте напишем в комментарий к лиду «пиво, чипсы, воды» — какая будет причина отказа? Ну и прочие «смешные» 🙄варианты комментариев.
Проходит месяц, премирование тогда было квартальным и наставала пора расставлять оценки ребятам в моем кластере (а там, кроме DS, инженеры, аналитики, сопровожденцы, девопсы, mlопсы, PO, ораклисты и BIщики и тд).
Прошло лет пять, но я до сих пор помню какой разнос я получил за то что поставил «недостаточно высокую» оценку тому «умному DS, который сделал классную модель», при том что в том квартале были реально крутые результаты и по сложности и по фин эффектам 😰.
Поэтому вместо банального «рисуйте классную презентацию» дам чуть менее банальный совет — делайте интерактив, чтобы ваш каналья-манагер что-то осмысленное мог руками поменять (инфляцию, прогнозную цену на продукцию и пр и пр) и получить сиюминутный результат -- в общем, почувстввал себя ребенком и поиграл в новую игрушку 🥁.
Успех DS в бизнесе — к сожалению, гораздо чаще про сторителлинг и игрушки-поделия чем реально трансформация бизнес-линий / процессов с большими эффектами. Увы
Как всегда — 10 финалистов, комиссия из таких же как я случайных людей (как правило даже дальше от DS чем сами участники — студенты-младшекуры), есть лидерборд с результатами модели на прайвате, и настает время защит.
Ребята рассказывают свои решения, каждый свой кусочек командной презентации, какой-то анализ, файндинги если есть, как модель выбирали, что в итоге получилось. Потом вместе отбиваются от вопросов 💪.
Есть команды посильнее, есть послабее (не поняли что оверфитнулись имея 99,6% «точности»?! в регрессии — на прайвате закономерно оказались последними 😆), но не суть.
Главное наблюдение — комиссии почти параллельно какой у вас результат на лидерборде.
Потому как метрики — это что-то заумное, а вот понятные графики 🤓, уверенный тон 😎 (!!!), хоть какая-то структура презентации, желательно создающая ощущение понятности для члена комиссии 🤡 — прям ключевое.
Скажу, что корреляция (ранговая, для душнил) лидерборда и итогового результата — очень маленькая, а первое место на лидерборде не гарантирует попадание даже в топ-3 по итоговому рангу 🤷♂️.
Ладно, это игрушечный (почти) пример, мб на работе по-другому?
Хотя счет же не в DS-метриках, а в конкретных заработанных рублях.
Вспомнился случай.
Нанял я как-то к нам толкового парня — выпускника мехмата и MADE (Макс, привет тебе в твоей Канаде! 🇨🇦) с нулевым опытом.
Попросил лида его покурировать на несложной задаче — классификации обратной связи в кампейнинге.
То есть причины отказа клиентского менеджера от отработки лида (либо отказа уже клиента от предложения) распределять по категориям (для этого правда сначала нужно понять что за категории, как они могут быть устроены, мб создать иерархию) — но это все достаточно проходная задача:
⁃ Разобраться с категориями по историческим данным
⁃ Попросить фронтов сделать возможность категории отмечать галочку
⁃ Обработку поля с комментарием все равно оставить — но повесить модель-классификатор.
Не без приключений (детали для краткости опущу), за пару-тройку итераций, парни справились и мы включили этот проект в ближайшее демо 🏆.
На демо всем манагерам интерактивность прям очень понравилась — а давайте напишем в комментарий к лиду «пиво, чипсы, воды» — какая будет причина отказа? Ну и прочие «смешные» 🙄варианты комментариев.
Проходит месяц, премирование тогда было квартальным и наставала пора расставлять оценки ребятам в моем кластере (а там, кроме DS, инженеры, аналитики, сопровожденцы, девопсы, mlопсы, PO, ораклисты и BIщики и тд).
Прошло лет пять, но я до сих пор помню какой разнос я получил за то что поставил «недостаточно высокую» оценку тому «умному DS, который сделал классную модель», при том что в том квартале были реально крутые результаты и по сложности и по фин эффектам 😰.
Поэтому вместо банального «рисуйте классную презентацию» дам чуть менее банальный совет — делайте интерактив, чтобы ваш каналья-манагер что-то осмысленное мог руками поменять (инфляцию, прогнозную цену на продукцию и пр и пр) и получить сиюминутный результат -- в общем, почувстввал себя ребенком и поиграл в новую игрушку 🥁.
Успех DS в бизнесе — к сожалению, гораздо чаще про сторителлинг и игрушки-поделия чем реально трансформация бизнес-линий / процессов с большими эффектами. Увы
Хотя у меня уже давно поменялась фотография и должность, все равно стараюсь не пропускать Data Fusion (разве что в том году наложилось с MachinesCanSee). В этом году думал отсидеться в панели, но в итоге втянули в дебаты, узнаем какой из меня спорщик 😂
А с докладом за BigData МТС будет отдуваться Серега Кузнецов — это CTO нашей гордости — RecSys платформы. Думаю оба дня буду на конфе, про интересное здесь напишу. Если кто хочет очно пересечься / познакомиться — буду рад, приходите 🍺
PS: Если кто потеряется / стесняется — орги поддались общему тренду и запилили бота для знакомств — потестим )
А с докладом за BigData МТС будет отдуваться Серега Кузнецов — это CTO нашей гордости — RecSys платформы. Думаю оба дня буду на конфе, про интересное здесь напишу. Если кто хочет очно пересечься / познакомиться — буду рад, приходите 🍺
PS: Если кто потеряется / стесняется — орги поддались общему тренду и запилили бота для знакомств — потестим )
Data Fusion
Никита Зелинский
RnD директор, Центр BigData
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Пример «делайте интерактив» вместо «рисуйте презентацию» от Миши Степнова
Парни занимались бесчисленной сборкой PoC на модном тогда направлении GenAI (в 20-21 годах, на минуточку) — немного музыку погенерить, где-то голову на изображении пересадить, помощника канальи сделать (который вместо манагера в почте будет отвечать либо «спасибо» либо «проработайте вопрос» 😂😂😂).
Как подвести итоги года работы команды, если весь год состоял из спринтов в разные стороны, конференций, презентаций, лихих кавалерийских наскоков?
Желательно чтобы после этого премии полились как комменты под постом про AI-продактов ?
Все любят подарки, а манагеры особенно, если это не дежурная бутылка / мерч / книжка из библиотеки большого банка(одной я палочку из Гарри Поттера подарил -- но то совсем другая история) .
И вот Миша с парнями дарят своему шефу телефон(ибо нужен андроид, а у шефа айфон) , а на телефоне файтер.
И в файтере шеф — читерский перс 💪, который раздает 🥊 другим топам 🤡 сериями до самого фаталити ☠️.
Естественно, в противники шефу выбрали его начальников и оппонентов 😁, добившись узнаваемости персов по лицу 🫣
Вот и догадайтесь, у кого в департаментебыла годовая премия x2.
Растите продуктовые метрики и прокрашивайте A/B, коллеги 🤓😆🏋♂️
А на видео -- битва двух непримиримых противников -- CDS (AI) vs CTO
Парни занимались бесчисленной сборкой PoC на модном тогда направлении GenAI (в 20-21 годах, на минуточку) — немного музыку погенерить, где-то голову на изображении пересадить, помощника канальи сделать (который вместо манагера в почте будет отвечать либо «спасибо» либо «проработайте вопрос» 😂😂😂).
Как подвести итоги года работы команды, если весь год состоял из спринтов в разные стороны, конференций, презентаций, лихих кавалерийских наскоков?
Желательно чтобы после этого премии полились как комменты под постом про AI-продактов ?
Все любят подарки, а манагеры особенно, если это не дежурная бутылка / мерч / книжка из библиотеки большого банка
И вот Миша с парнями дарят своему шефу телефон
И в файтере шеф — читерский перс 💪, который раздает 🥊 другим топам 🤡 сериями до самого фаталити ☠️.
Естественно, в противники шефу выбрали его начальников и оппонентов 😁, добившись узнаваемости персов по лицу 🫣
Вот и догадайтесь, у кого в департаменте
Растите продуктовые метрики и прокрашивайте A/B, коллеги 🤓😆🏋♂️
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM