Как распределялись задачи в команде

В команде распределение задач обычно строится на основе экспертизы, загруженности и интересов участников.

• Экспертиза: Сложные задачи (например, построение модели) отдаются тем, у кого больше опыта в ML.
• Загруженность: Используем трекер (Jira, Trello) для балансировки нагрузки.
• Гибкость: Иногда задачи ротируются для кросс-обучения.

Пример процесса в Agile:

tasks = ["EDA", "Feature Engineering", "Model Training"]  
assignees = ["Alice", "Bob", "Charlie"]  
assignments = dict(zip(tasks, assignees))  

Важно: регулярные стендапы и ретро для корректировки распределения.