Continuous Delivery of ML Pipelines to Production
Презентація доповіді
В DS команді у WIX ми прагнемо допомогти створити приголомшливі сайти, застосувавши останні досягнення AI досліджень. Оскільки Data Science engineering практика ще не до кінця сформована, ми з’ясували, що дуже важливо передати найкращі практики з інженерії програмного забезпечення - дати можливість Data Scientist швидко постачати моделі без втрат якості та ефективності обчислень, щоб залишатися конкурентоспроможними на цьому насиченому ринку. Для цього ми розробляємо власну інфраструктуру для створення pipelines та деплоя їх у виробництві з мінімальним (жодним) залученням інженера.
Ця доповідь стосуватиметься початкової мотивації, яка вирішує технічні питання та уроків, вивчених під час створення ML delivery system.
Олексій Москаленко
Wix
- Lead Algorithm Engineer в Data Science команді Wix
- Має більш ніж 10-річний досвід роботи в галузі програмного забезпечення та в останні 4 роки впроваджує перехід до Data Engineering та Data Science Engineering
- Раніше працював в американських стартапах People.ai та Healthjoy, зосереджуючись на архітектурі big-data pipelines
- Нещодавно отримав ступінь магістра з Data Science в Українському Католицькому Університеті
- Основні сфери інтересів: практичне застосування Machine Learning, Graph Algorithms, Sublinear Algorithms, Distributed Systems