Nesse episódio do podcast, Ahirton Lopes, Chief Data Officer da Lambda3, trás os convidados Bianca Ximenes, head de IA na Gupy, e Filipe Dornelas, cientista de dados com vasta experiência, para uma discussão sobre débito técnico, estimativas e prazos, provas de conceito, feedback e tudo o mais que está envolvido quando o assunto é projetos ágeis em ciência de dados.
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Lambda3 · #306 – Gerenciamento de Projetos em IA e Dados – Esforço, Escopos e Entregas, como fazer?
Pauta:

Quanto tempo dura uma PoC de um projeto de DS? Existe um mínimo e máximo tempo aceitável?
Gerenciando crises em um projeto, o que observar? Como agir?
Como criar um espaço seguro para o time falar das suas vulnerabilidades e débitos técnicos? Débito técnico deve entrar nas fases de planejamento e definição de requisitos?
Quando priorizar débitos ou lançamentos de features novas?
Estratégias de resolução para quando existe um débito técnico muito grande, como resolver sem impactar a continuidade de novos desenvolvimentos?
Como organizar o time de forma a ter tarefas bem distribuídas?
Como se dá a finalização de um projeto? O que é ter um modelo em produção?
Como mostrar resultados dos projetos de DS para os Gestores e Diretores?

Links:

Machine Learning Canvas (Louis Dorard)
Pratica-se agilidade somente implementando Scrum ou Kanban? (Blog Lambda3)
Painel Codecon – Gerenciamento de times de engenharia: carreira, performance e feedback (Ahirton Lopes, Kete Rufino e Jessica Zanelato)

Participantes:

Ahirton Lopes – @ahirton
Bianca Ximenes – @biancaxis
Filipe Dornelas – @fillipedornelas

Edição:

Compasso Coolab

Créditos das músicas usadas neste programa:

Music by Kevin MacLeod (incompetech.com) licensed under Creative Commons: By Attribution 3.0 – creativecommons.org/licenses/by/3.0

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