Тестирование и мониторинг качества, функциональности и доступности поисковых и рекомендательных систем на машинном обучении

Всё развитие продуктов на машинном обучении – это тестирование гипотез. Александр расскажет, что делают в hh.ru, чтобы не просто проверить, но и встроить качество в их системы: от идеи и проработки до функциональности, качества и ресурсоемкости/доступности в оффлайн и онлайн. А также, что нужно, чтобы высоконагруженная, основанная на онлайн-обработке больших данных система с черным ящиком «Стек моделей и код расчета признаков» внутри обладала высокой доступностью и чтобы ее качество и функциональность не деградировали.

Спикер также поговорит о том, как расширяется роль QA-инженера в связи со всем этим.