Как вы взаимодействовали с ML/AI-инженерами и какую модель или AI-решение внедряли?

Опишите реальную совместную задачу: границу между моделью и сервисом, формат входа/выхода, критерии качества и вашу зону ответственности. Название модели само по себе не показывает опыт.

Расскажите, кто готовил данные, кто оценивал качество, а кто отвечал за API, deployment и мониторинг. Полезен пример компромисса между задержкой, стоимостью и точностью. Упомяните обработку ошибок и откат версии. Если внедрения не было, честно отделите эксперимент или учебный прототип от эксплуатации.