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Lambda3 Podcast 306 – Gerenciamento de Projetos em IA e Dados – Esforço, Escopos e Entregas, como fazer?

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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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