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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.
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Head of Data and AI

Robert Glaser ist Head of Data & AI bei INNOQ. Mit einem Hintergrund im Software Engineering und einer Leidenschaft für benutzerfreundliche Webanwendungen begleitet er heute Unternehmen durch die KI-Landschaft. Dabei unterstützt er sie bei der Entwicklung von Strategien und Produkten für schwierige technische Herausforderungen. Fasziniert von der Vielseitigkeit generativer KI, moderiert er den Podcast “AI und jetzt”. Ihm ist die Brücke zwischen Technologie und Business ein Herzensanliegen. In seiner Freizeit erkundet er die lokale Food Szene.

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.