Как всё начиналось
В Сбере каждый год создаются тысячи ML-моделей. И всё бы хорошо, но многие команды регулярно тратили время на разработку решений, которые уже существовали. Одни и те же задачи решались снова и снова, теряя ценные ресурсы. Причина была проста: не было единой платформы, где можно быстро найти, протестировать и использовать уже готовые ML-модели
Что мне предстояло сделать
Команде поставили цель создать удобную платформу-маркетплейс, аналог Hugging Face, где дата-сайентисты и разработчики смогут легко находить нужные модели, тестировать их прямо на месте и интегрировать в свои продукты через API.
Я понимал, что проект будет непростым, но именно такие вызовы мне и нравятся
Что именно я сделал
На старте проекта я и аналитик провели серию интервью с 30 пользователями: дата-сайентистами, разработчиками, валидаторами. Это помогло мне чётко понять их ежедневные задачи, боли и ожидания от будущей платформы. Также я изучил опыт ведущих игроков рынка, таких как Hugging Face и Kaggle, чтобы понять, как сделать продукт по-настоящему удобным
Я создал подробную карту пользовательского пути (CJM) и на её основе разработал интерактивный прототип, который мы постепенно довели до MVP. Среди моих предложений было внедрение простой возможности запуска и тестирования моделей прямо в интерфейсе платформы, а также максимально прозрачное отображение ключевых метрик эффективности каждой модели. Это значительно сократило путь от поиска модели до её запуска в продакшн
Когда мы показали альфа-версию пользователям, я активно собирал и анализировал их обратную связь. Именно это помогло довести продукт до ума и сделать интерфейс интуитивно понятным и действительно полезным
Какие результаты мы получили
Самый крутой результат — время на поиск подходящей модели сократилось на 90%)). Всего за полгода число опубликованных моделей выросло на треть, а по результатам опросов платформа оказалась удобной и понятной для 85% наших пользователей.
Пожалуй, лучший показатель успешности проекта — это то, что пользователи сами стали активно рекомендовать платформу коллегам
Что важного я вынес для себя
В этом проекте я в очередной раз убедился, насколько важна обратная связь и реальная эмпатия к пользователям. Самые крутые решения появлялись не тогда, когда мы просто следовали плану, а когда внимательно слушали людей и адаптировали продукт под их реальные потребности.
Также я научился лучше работать с метриками и наглядно показывать эффективность своих решений команде и заказчикам.
Получилось классно — платформа уже приносит реальную пользу, и я горжусь, что именно мои решения помогли пользователям сделать свою работу проще и быстрее
Инструменты и методики, которые я использовал
Pixso, Доска, ClickStream, CJM, User Flow, пользовательские интервью и юзабилити-тестирование