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使用机器学习进行欺诈预测项目中的关键角色
机器学习欺诈预测项目中的关键角色开发欺诈预测的 ML 模型涉及哪些类型的角色？照片由 Marvin Meyer 在 Unsplash 上拍摄在行业中开发机器学习项目时，数据科学家和 ML 工程师通常是主要角色。然而，实际上，交付产品需要一个村庄的共同努力。在之前的一篇文章中，我们讨论了使用机器学习开发欺诈预测产品所涉及的步骤。在本文中，我们将探讨此类项目中的各种角色以及每个角色如何为其成功做出贡献。免责声明：并非所有项目都一定会有具有下面列出的确切头衔的团队或个人；根据公司结构，一个人可能会身兼数职并履行多个角色。在这里，我根据我使用 ML/AI 处理不同欺诈预测项目的经验概述了结构。项目经理项目经理的角色既关键又具有挑战性。他们负责项目的计划及其执行。在项目开始时，他们帮助定义计划并根据利益相关者的要求和技术团队的能力设定截止日期。在整个项目过程中，他们不断监控进度。如果任务或交付的实际状态与计划有偏差，他们需要提出警告并与团队协调。因此，他们大部分时间都在与不同的团队、高层管理人员和业务部门沟通
来源:走向数据科学项目经理
项目经理的角色既重要又具有挑战性。他们负责该项目的计划及其执行。在项目开始时，他们根据利益相关者的要求和技术团队的能力来定义计划并设定截止日期。在整个项目中，他们不断监视进度。如果任务或交付的实际状态偏离了计划，则需要举起旗帜并与团队协调。结果，他们将大部分时间都与不同的团队，高级经理和业务利益相关者进行沟通。他们工作的两个主要挑战是：
- 技术团队之间的相互依赖性：这使角色具有挑战性，因为一个团队的输出（例如，摄入数据的数据工程师）是向另一个团队的输入（例如，数据科学家消耗数据）。第一步的任何延迟或变化都会影响第二步。项目经理虽然通常不是超级技术，但仍需要意识到这些变化并确保团队之间的正确沟通。提出业务优先事项：业务利益相关者通常会更改优先事项，或者可能需要对需要保持一致的不同团队的优先级。项目经理必须浏览这些更改，并将各个团队保持一致，以保持项目的正轨。
通过有效地管理这些挑战，项目经理在成功交付机器学习项目中发挥了关键作用。