Сбор признаков для модели машинного обучения для задач прогнозирования действий рабочих неквалифицированного труда из баз SQL (MySQL, PostgreSQL), сторонние API (OpenWeather)Написание логики в Jupyter Notebook. Построение блоков обучения и прогнозирования в виде скриптов на Python (PyCharm, VSCode). Деплой модели на сервере через DAGs в Apache Airflow с автоматической нотификацией в Телеграм возникающих ошибок в скриптах либо на сервере. Дальнейшее поддержание качества модели по оффлайн-метрикам и дебаг возникающих ошибок.