Role w MLOps

Koncepcje MLOps

Folkert Stijnman

ML Engineer

Cykl życia uczenia maszynowego

• Role biznesowe
• Role techniczne

Role biznesowe

• Interesariusz biznesowy
• Ekspert merytoryczny

Role biznesowe: interesariusz biznesowy

• Decyzje budżetowe
• Wizja firmy
• Zaangażowany przez cały cykl życia

Role biznesowe: ekspert merytoryczny

• Wiedza domenowa
• Zaangażowany przez cały cykl życia
• Interpretacja i walidacja danych

Role techniczne

• Data scientist
• Inżynier danych
• Inżynier ML

Role techniczne: data scientist

• Analiza danych
• Trenowanie i ewaluacja modeli

Role techniczne: inżynier danych

• Zbieranie, przechowywanie i przetwarzanie danych
• Kontrola i utrzymanie jakości danych

Role techniczne: inżynier ML

• Wszechstronna rola
• Obejmuje cały cykl życia uczenia maszynowego

Dodatkowe role w ML

• Analityk danych, deweloper, inżynier oprogramowania, inżynier back-endu
• Zakres odpowiedzialności zależy od zastosowania uczenia maszynowego
• Startup różni się od dużego przedsiębiorstwa

Czas na praktykę!

Koncepcje MLOps