Что хотят услышать интервьюеры:

Интервьюерам важно понять, что есть опыт работы в команде с понятным разделением ролей и понимание типовой архитектуры ML/AI-проекта. Обычно ожидают услышать, кто отвечает за данные, разработку модели, инфраструктуру, интеграцию и поддержку. Также важно показать, что вы умеете взаимодействовать с соседними командами и понимаете, как устроен процесс от данных до продакшена.

Определение:

Архитектура ML/AI-проекта — это набор компонентов и процессов, которые обеспечивают сбор данных, подготовку, обучение модели, валидацию, деплой, мониторинг и последующее улучшение. Состав команды — это распределение ролей между людьми, которые закрывают эти этапы: от data engineering и ML-разработки до DevOps/MLOps, аналитики и продуктового управления.

Пример использования:

В типичном проекте по прогнозированию спроса команда может выглядеть так: data engineer собирает данные из CRM и DWH, ML engineer строит и обучает модель, backend engineer встраивает сервис в продукт, DevOps/MLOps настраивает CI/CD и деплой, аналитик помогает с метриками, а product manager формулирует бизнес-требования.

Источники данных -> ETL/ELT -> хранилище -> feature pipeline -> обучение модели
-> валидация -> деплой в сервис -> мониторинг качества -> дообучение

Пояснение кода:

Код не требуется, так как вопрос про организацию команды и архитектуру. Пример выше можно разложить так: сначала данные забираются из систем-источников, затем очищаются и приводятся к нужному виду, после этого формируются признаки для обучения. Модель обучается и проверяется на тестовых данных, далее разворачивается в сервис, после чего её качество и стабильность постоянно мониторятся.

Ключевые моменты:

Архитектура должна покрывать весь цикл: данные, обучение, деплой, мониторинг.
В команде важно разделение ответственности, а не один человек “за всё”.
Для ML-проекта часто нужны как минимум data engineer, ML engineer, backend/DevOps и бизнес-роль.
Хороший ответ показывает понимание взаимодействия команды, а не только технических компонентов.
Уместно упомянуть, что состав команды зависит от зрелости продукта и сложности модели.

Какова архитектура и состав команды?