MLOps-Rollen

MLOps-Konzepte

Folkert Stijnman

ML Engineer

Lebenszyklus des maschinellen Lernens

• Geschäftliche Rollen
• Technische Rollen

Geschäftliche Rollen

• Business-Stakeholder
• Fachpersonen

Geschäftliche Rollen: Business-Stakeholder

• Budgetentscheidungen
• Vision des Unternehmens
• In gesamten Lebenszyklus involviert

Geschäftliche Rollen: Fachpersonen

• Fachwissen
• In gesamten Lebenszyklus involviert
• Auswerten und Validieren der Daten

Technische Rollen

• Data Scientists
• Data Engineers
• ML-Engineers

Technische Rollen: Data Scientists

• Datenanalyse
• Trainieren und Evaluieren von Modellen

Technische Rollen: Data Engineers

• Sammeln, Speichern, Verarbeiten von Daten
• Überprüfen und Aufrechterhalten der Datenqualität

Technische Rollen: ML-Engineers

• Vielseitige Rolle
• Speziell für den kompletten Lebenszyklus des maschinellen Lernens

Weitere ML-Rollen

• Data Analysts, Entwickler:innen, Software Engineers, Backend Engineers
• Verantwortung der Rollen je nach Anwendung des maschinellen Lernens unterschiedlich
• Startups anders als größere Unternehmen

Lass uns üben!

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