Problem solving & decision making, часть 2

А теперь давайте поговорим о Decision making.

❤️Контекст. Решение не существует в вакууме. Лучшие универсальные советы — "хорошо высыпаться, правильно питаться, заниматься спортом". Всё остальное требует уточнений.

При решении ML System Design не просто так в начале нужно уточнить у интервьюера вводные. Бизнесу не нужно лучшее универсальное решение. Ему нужно лучшее решение для него. "Сколько обращений в день приходит на сервисы? Какими вы располагаете мощностями CPU/GPU? Насколько просто можно будет собрать данные?" - это очень правильные вопросы.

Я прекрасно стал понимать боль всех финансистов, когда к ним приходят их друзья/родственники/клиенты с вопросом - "А куда вложить деньги?". Встречные вопросы "Какой у вас горизонт накопления? Для чего именно вы инвестируете?" вызывают скорее недоумение и разочарование, хотя как раз с них и начинается грамотное инвестирование.

❤️Диапазоны вероятностей. Люди/процессы - это не конкретные переменные, а распределения вероятностей по нескольким пунктам. Когда вы строите процесс или делегируете задачи, важно учитывать этот разброс: скорость, устойчивость к нагрузке, внимательность к деталям. И не полагаться на самый оптимистичный сценарий.

Любой пайплайн разметки данных стоит проектировать несколько избыточно, чтобы минизировать ошибки . Несколько разметчиков, валидация результатов, отсеивание плохих примеров по порогу качества. Разметки с 10 и 20 процентами ошибок - это абсолютно две разные модели на выходе.

Особенно сильно этот навык начинает влиять, когда вы становитесь руководителем.

❤️Асимметрия результатов. Выбираем варианты с большим потенциальным выигрышем и низким потенциальным риском. И избегаем обратного.

😍: нетворкинг, эксперименты с технологиями, прохождение релевантных курсов, запросы на менторство, развитие личного бренда. Небольшие регулярные вложения денег/времени/фокуса могут потенциально принести много выигрыша. В худшем случае, вы потеряете немного ресурсов, получите обратную связь и сможете предпринять более успешную попытку.

☹️: токсичная работа/проекты за "чуть выше рынка", отсутствие автоматизаций для регулярных процессов, "велосипедостроение", бездумная погоня за хайпом. В лучшем случае, вы заработаете чуть больше денег или погладите своё эго. В худшем, выгорите и потеряете эффективность.

❤️Отделяйте решение от результата. Можно учесть контекст, просчитать диапазоны, но в конечном итоге получить отрицательный результат. Так бывает, это не всегда значит, что решение было плохим. Всё как в покере: вы хорошо отыграли свою руку, но потерпели неудачу. Отпускаем ситуацию и идём дальше.

Что думаете насчёт этих пунктов? Какие вопросы вы задаёте себе, когда принимаете решения? 👇👇👇