Tech Mist — Понимание технического долга (для нетехнических) Нетехнические руководители проектов, заинтересованные стороны или члены команды, это для вас. Разработчики, которые боролись за приоритизацию технического долга, надеюсь, вы тоже найдете здесь что-то полезное. Я попытаюсь представить проблему растущего технического долга (технический долг) как недостаток коммуникации, а не как обременительный симптом разработки программного обеспечения. Конечно, технический долг сам по себе..

Как Airbnb использует машинное обучение для выявления интересов гостей на основе неструктурированных текстовых данных и предоставления персонализированных рекомендаций хозяевам Автор: Джой Цзин и Цзин Ся В Airbnb мы стремимся построить мир, в котором каждый может принадлежать кому угодно. Мы стремимся понять, что волнует наших гостей, и подобрать для них Хозяев, которые могут предоставить то, что они ищут. Что может быть лучшим источником сведений о предпочтениях гостей, чем..

Удовлетворять потребности пользователей и ожидания менеджеров будет проще простого В гибкой разработке мы с самого начала не знаем, как будет выглядеть конечный продукт. Итак, мы зависим от наличия последовательной обратной связи. Эта обратная связь может поступать от заинтересованных сторон (в первую очередь от пользователей), телеметрии (автоматически собираемые данные о том, как люди используют продукт, например о кликах или посещениях страниц) или владельцев продукта. Чем..

Как наш отдел Data Science выбирает, что исследовать Одна из самых больших проблем в организации Data Science - это определение и приоритезация наиболее многообещающих направлений. Вот как мы создаем список невыполненных заказов и делаем ставки. В Riskified у нас есть чрезвычайно способный отдел исследований и анализа данных, в который входят более 30 специалистов по обработке данных и аналитиков. Как быстрорастущий стартап, мы применяем практический подход, измеряя себя на основе..