„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.
Robert Glaser ist Head of Data and AI bei INNOQ 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 Künstliche Intelligenz. Sein besonderes Interesse gilt den Use Cases für generative KI und der Integration von AI in Softwareprodukte. In seinem Podcast „AI und jetzt“ diskutiert er Chancen von KI in verschiedenen Kontexten. Als Brückenbauer zwischen Technologie und Geschäftswelt liegt ihm nutzerzentrierte Digitalisierung am Herzen. Kulinarische Genüsse sind darüber hinaus seine große Passion.
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.
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