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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 Marketing

Robert Glaser verantwortet das Marketing bei INNOQ, war vorher selbst Consultant und beschäftigt sich bis heute mit der Entwicklung von ergonomischen Webanwendungen. Produktentwicklung, User Experience, Commodity AI und kulinarische Genüsse zählen zu seinen besonderen Interessen.

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.