Спроектировал разделы публикации датасетов и моделей
для
Платформы AI
За месяц спроектировал каталоги моделей и датасетов, которые должны были обеспечить обмен данными и моделями между командами и партнёрами Сбера и подготовить платформу к монетизации. Провёл конкурентный анализ сервисов и 5 интервью с ML/DS-специалистами, чтобы понять критерии поиска и приоритеты в фильтрации
500 — 1000
Активных пользователей в месяц
50 — 150
Опубликованных датасетов
30 — 80
Опубликованных моделей
Контекст и задача
Каталоги моделей и датасетов на Платформе AI — инструмент публикации для внутренних и внешних ML-специалистов
Бизнес-цель первой версии — обеспечить обмен данными и моделями между внутренними командами и партнёрами Сбера. Переиспользование моделей между командами и монетизация были частью более широкой стратегии продукта, но выходили за рамки MVP. Нужен был инструмент, который позволит специалистам находить нужные данные и модели по релевантным критериям, а владельцам — публиковать их с гибкими настройками доступа (публично или ограниченному кругу)
Первая версия сознательно ограничивала scope: публикация доступна только пользователям с ролью «Партнёр», без монетизации и без сценария переиспользования моделей — команда двигалась небольшими итерациями, чтобы избежать ошибок на проде при высокой технической сложности
Конкурентный анализ
На рынке уже существовали похожие решения, поэтому начал с анализа аналогов
Интервью
Провёл 5 интервью с ML и DS-специалистами, чтобы понять, как они на самом деле ищут модели и датасеты
Методология
Тип исследования
Экспресс-интервью
Формат
Онлайн-встречи на 30 минут
Респонденты
Data Science специалисты Сбера
Количество
5 человек
Ключевые инсайты
#1
Пользователи ищут датасеты и модели как через поисковик, так и на специализированных сервисах
#2
При поиске датасетов обращают внимание на количество файлов и количество строк в нем. Самые часто-используемые фильтры: тип данных, решаемая задача, наличие разметки
#3
При поиске моделей обращают внимание на тип решаемой задачи, могут отфильтровать по фреймворку
Финальное дизайн-решение
На основе инсайтов из интервью и конкурентного анализа спроектировал ключевые разделы и сценарий публикации
Результат
Спроектировал каталоги моделей и датасетов для Платформы AI
Каталоги и страницы датасетов и моделей вышли в продакшн и рассчитаны на сценарии внутренних и внешних ML/DS-специалистов. Будучи единственным дизайнером на разделе, провёл весь цикл самостоятельно за месяц — от конкурентного анализа и интервью до финальных макетов и коридорных тестов, подтвердивших, что сценарий публикации и поиска понятен целевым пользователям
Продукт заморозили на стороне бизнеса до накопления данных по использованию — фактическую статистику собрать не успели. Ниже — расчётные показатели
500 — 1000
Активных пользователей в месяц
50 — 150
Опубликованных датасетов
30 — 80
Опубликованных моделей