Jaka jest architektura i skład zespołu?

Architektura zespołu w dziedzinie uczenia maszynowego zwykle obejmuje kilka kluczowych ról:

• Inżynier Danych: odpowiedzialny za przygotowanie i przetwarzanie danych, tworzenie niezawodnych potoków danych.
• Inżynier ML: zajmuje się rozwojem i wdrażaniem modeli uczenia maszynowego w produkcji.
• Data Scientist: bada dane, buduje modele i analizuje wyniki.
• Menedżer Produktu: koordynuje zadania i ustala priorytety.

Zespół może być zorganizowany na zasadzie grup wielofunkcyjnych, gdzie specjaliści z różnych dziedzin ściśle ze sobą współpracują. Architektura rozwiązań często opiera się na mikroserwisach lub komponentach modułowych, co pozwala na skalowanie i aktualizację modeli bez zatrzymywania całego systemu.

Takie podejście zapewnia elastyczność, szybką adaptację do nowych zadań i efektywne wykorzystanie zasobów.