Podcast

MLOps

Entwurf, Entwicklung, Betrieb

„Sobald Machine Learning ins Projekt kommt, verfallen alle in die wüsten 80er.“ Sind nun wieder Spaghetti-Code und Frickelbetrieb angesagt, nur weil auf einmal eine ML-Komponente unsere Architektur ergänzt? Larysa behauptet: nein! Wie machen wir es besser? Und wie hilft dabei MLOps? Darüber sprechen Robert und Larysa in dieser Folge.
Weitere Episoden anhören

Shownotes & Links

Diese Folge gibt es auch als Video!

An dieser Stelle möchten wir Dir gerne ein YouTube Video anzeigen. Um es zu sehen, musst Du dem Laden von Fremdinhalten von youtube.com zustimmen.

Head of Marketing

Robert Glaser ist Head of Marketing bei INNOQ, agiert als Emerging Technology Strategist und blickt auf eine langjährige Erfahrung als Senior Consultant zurück. Mit seinem Hintergrund in Software-Engineering und seiner Expertise in der Entwicklung ergonomischer Webanwendungen berät er Unternehmen bei der Gestaltung zukunftsfähiger IT-Strategien mit Fokus auf aufkommende Technologien. Sein besonderes Interesse gilt der Produktentwicklung, User Experience und der Integration von AI in Softwareprodukte. Als Brückenbauer zwischen Technologie und Geschäftswelt liegt ihm die nutzer*innenzentrierte Digitalisierung am Herzen. Kulinarische Genüsse sind darüber hinaus seine große Passion.

Head of Data and AI

Larysa Visengeriyeva hat im Bereich Augmented Data Quality an der TU Berlin promoviert. Bei INNOQ beschäftigt sie sich mit der Operationalisierung von Machine Learning (MLOps), Daten Architekturen wie Data Mesh und Domain-Driven Design.