Бизнес может жить без машинного обучения | Подкаст Кирилл Малков часть 1

Кирилл Малков — Chief Data Scientist в Россельхозбанке. За карьеру работал в Сбере, Билайне, Росбанке и МТС, прошёл путь от Data Scientist до руководителя крупных Data Science-команд и директора по монетизации данных. Входил в лонг-лист Forbes «30 до 30». В этом выпуске говорим о Data Science не столько с точки зрения моделей и алгоритмов, сколько с точки зрения бизнеса, карьеры и реального эффекта. Как ML приносит бизнесу сотни миллионов рублей? Почему GenAI пока сложно сделать прибыльным? Сколько на самом деле стоит ChatGPT? И почему, несмотря на карьерный рост, Кирилла всё сильнее тянет обратно к инженерной работе? Обсудили карьерный путь Кирилла, переход от физики к машинному обучению, роль образования и наставников, баланс везения и упорного труда, а также новую специализацию MLinside по AI и анализу данных и модуль по Deep Learning, который Кирилл подготовил для курса. Таймкоды: 0:00 — Представление Кирилла и его текущая роль 1:49 — Как ML приносит бизнесу сотни миллионов рублей 5:05 — Как развивался классический ML и что изменил GenAI 9:08 — Почему GenAI пока сложно сделать прибыльным 10:05 — Сколько на самом деле стоит ChatGPT 13:19 — Путь от Data Scientist до Chief Data Scientist и CDO 18:49 — Почему Кирилла всё сильнее тянет к инженерной работе 21:23 — Forbes «30 до 30» и карьерный рост 26:22 — Сколько в успехе везения и упорного труда 28:29 — Почему важно постоянно расширять свой технический стек 32:06 — Может ли бизнес жить без машинного обучения 34:46...