Wie ist die Architektur und Zusammensetzung des Teams?

Die Teamarchitektur im Bereich des maschinellen Lernens umfasst in der Regel mehrere Schlüsselrollen:

• Data Engineer: Verantwortlich für die Vorbereitung und Verarbeitung von Daten, Erstellung zuverlässiger Datenpipelines.
• ML Engineer: Beschäftigt sich mit der Entwicklung und Implementierung von Machine-Learning-Modellen in der Produktion.
• Data Scientist: Erforscht Daten, baut Modelle und analysiert die Ergebnisse.
• Produktmanager: Koordiniert Aufgaben und legt Prioritäten fest.

Das Team kann nach dem Prinzip von funktionsübergreifenden Gruppen organisiert werden, in denen Fachleute verschiedener Bereiche eng zusammenarbeiten. Die Architektur der Lösungen basiert häufig auf Microservices oder modularen Komponenten, was es ermöglicht, Modelle zu skalieren und zu aktualisieren, ohne das gesamte System anzuhalten.

Dieser Ansatz bietet Flexibilität, schnelle Anpassung an neue Aufgaben und effiziente Ressourcennutzung.