1 Анализ предметной области
2 Сбор и фиксация требований
3 Проектирование архитектуры решения
4 Документирование сценариев использования и логики работы модели
5 Подготовка оценки трудозатрат и ресурсов
На первом этапе мы погружаемся в бизнес-контекст клиента. Исследуем текущие технологии и алгоритмы, существующие в области машинного и глубокого обучения, а также анализируем потребности пользователя. Параллельно выполняем исследование конкурентов, чтобы выявить успешные решения и актуальные тренды в данной области.
3-5 днейМенеджер проектаАналитикСпециалисты по MLДалее производим оценку требований к инфраструктуре для запуска целевого решения, показатели нагрузки с учетом одновременного количества пользователей, а также оценка требований к качеству работы моделей машинного обучения.
2-3 дняАналитикАрхитекторРуководитель проектаПроектирование архитектуры сервисов с учетом оценки уровня критичности разрабатываемого сервиса и требований к масштабированию решения в процессе эксплуатации.
7-10 днейАналитикАрхитекторРуководитель проектаОформление проектного решения на основе собранных требований в наглядной структуре, если ГОСТ не требуется, то собираем в понятном для всех участников формате и вносим правки в несколько этапов.
3-5 днейАналитикТех.писательРуководитель проектаНа последнем этапе оцениваем требуемые ресурсы технической команды для реализации описанного технического задания и составление план-графика работ в виде диаграммы Ганта для понимания сроков реализации полного проекта.
2-3 дняАналитикТех.писательРуководитель проекта
Item 1 of 5
