Как выстраиваешь работу

Работаю итеративно, разбивая задачу на этапы:

1. Понимание бизнес-цели - уточняю метрики успеха
2. EDA и feature engineering - анализирую данные, проверяю гипотезы
3. Быстрый прототип - строю baseline модель
4. Оптимизация - улучшаю модель, валидирую подход
5. Продакшн и мониторинг - внедряю решение, настраиваю CI/CD

Пример кода для baseline:

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y)
model = RandomForestClassifier()
model.fit(X_train, y_train)
print(f"Baseline accuracy: {model.score(X_test, y_test):.2f}")

Всегда документирую процесс и поддерживаю воспроизводимость через Docker и DVC.