Как бы вы прошли путь от POC до production, если вы единственный ML-инженер и данные уже есть в базе?

Идите небольшими проверяемыми шагами: задача и метрика, корректная выборка, baseline, воспроизводимый pipeline, ограниченный запуск и мониторинг. Для одного ML-инженера простота эксплуатации особенно важна.

Зафиксируйте версии данных, кода и модели, разделите train/test, проверьте доступность признаков в production. Начните с batch или простого сервиса согласно требованиям, добавьте тесты входов, fallback и откат. Не стройте всю платформу заранее; согласуйте поддержку и пределы нагрузки до передачи решения пользователям.