Как проходит онбординг и обучение новым сотрудникам в проекте?

Онбординг новых сотрудников в ML-проектах обычно включает несколько этапов:

1. Введение в проект и команду: знакомство с бизнес-целями, архитектурой системы, используемыми технологиями и инструментами.
2. Обучение специфике данных: объяснение источников данных, форматов, качества и особенностей обработки.
3. Настройка рабочего окружения: помощь с установкой необходимых библиотек, доступом к репозиториям, вычислительным ресурсам (например, GPU).
4. Обучение процессам разработки и деплоя моделей: знакомство с пайплайнами, CI/CD, мониторингом моделей.
5. Наставничество и практика: назначение ментора, выполнение первых задач с обратной связью.
6. Документация и ресурсы для самообучения: предоставление гайдов, кодстайла, примеров.

Такой подход помогает быстро погрузиться в проект, понять бизнес и технические аспекты, а также эффективно начать вносить вклад.