junior data scientist

С 07.2022 по 09.2022 стажировалась в компании с упором на ML. В основном занималась рефакторингом и отладкой пайплайна для чат-бота на базе RASA. Работала с пет-проектом, целью которого было сделать удобную платформу для шеринга вещей. У нас была команда из 8 человек: один бекендер, два MLщика (включая меня), двое фронтов, дизайнер, проджект, маркетолог. Я отвечала за поиск по товарам. Мне нужно было реализовать поиск, который по запросу выдавал бы список товаров, отсортированный по релевантности. Это была довольно общая задача, на мне было все: продумывание архитектуры, выбор алгоритма, реализация и тестирование. Я решила использовать TF-IDF и косинусное расстояние. Еще пробовала использовать doc2vec, но такой подход работал хуже, так как у нас было не очень много данных. Благодаря точной оценке работы и плану, у меня получилось вовремя реализовать поиск, поэтому я не блочила разработку проекта. Общая оценка качества поиска производилась с помощью эвристики и дополнительных тестов, также я отдельно оценила качество вручную на 100 запросах, оно получилось неплохим: товары, находившиеся по запросам, оказывались вполне релевантными.