Лучше всего представит митап и тему сам спикер:

 «Всем привет! Меня зовут Максим, и я расскажу о том, как мы делали хранилище фичей в проекте лояльности торговой сети “Пятерочка” в Х5 Retail Group.

Не секрет, что сбор, предобработка данных и генеерация признаков занимает довольно значительную часть проекта по разработке моделей машинного обучения. Зачастую в проекте разрабатываются несколько моделей и для всех них нужны данные. 

На митапе я затрону темы, на которые мало говорят: о продакшене, о том, что происходит после разработки моделей, когда они уже регулярно запускаются, но еще силами дата-сайентиста. 

Я покажу на примере, как сделать единую платформу сбора данных и подготовки признаков для нескольким моделей, как перейти от полуручного и ручного запуска к автоматическому, как это оркестрируется в airflow и как построить такой процесс на действительно больших данных: для ~50М гостей "Пятерочки"».

Прийти на митап будет полезно дата-аналитикам и дата-сайентистам: чтобы больше понимать в архитектуре и писать код с прицелом на работу в продакшене, чтобы не пришлось потом всё переписывать (а так, к сожалению, бывает). А дата-инженеры, которые любят порядок, увидят как простыми способами перейти от "собирать таблички" к написанию масштабируемого и гибкого инструмента по сбору данных.

Спикер:
Максим Керемет – Ведущий Data-engineer @ X5Retail Group

Ведущая:
Аня Плоткина – DevRel @ SkillFactory