Как планировались сроки на последнем проекте

Сроки планировались с использованием Agile-подхода (Scrum). Разбили проект на спринты (2 недели каждый), оценивали задачи в story points через покер планирования. Учитывали:

1. Сложность задач (ML-модели vs ETL)
2. Риски (качество данных, инфраструктура)
3. Буфер (+20% времени на непредвиденное)

Пример оценки для NLP-фичи:

# Оценка времени (в днях)
data_cleaning = 2  
feature_engineering = 3  
model_tuning = 5  # +2 дня буфер
total = data_cleaning + feature_engineering + model_tuning
print(f"Total: {total} дней")  # Output: Total: 10 дней

Регулярные митинги (daily standups) помогали корректировать сроки. Использовали Jira для трекинга прогресса.