サイエンティストとエンジニアでつくるML ワークフロー - スタディサプリ Product Team Blog

こんにちは、データエンジニアの@masaki925 です。 この記事はMLOps Advent Calendar 2020 の19 日目の記事です。 MLOps には、その成熟度に応じて3つのレベルがあると言われています。 MLOps レベル 0: 手動プロセス MLOps レベル 1: ML パイプラインの自動化 MLOps レベル 2: CI / CD パイプラインの自動化 私の所属するチームでは現在ここのレベルを上げるべく取り組んでいますが、その中でデータサイエンティスト(以下、DS) とデータエンジニア(以下、Dev) の協業って難しいよな〜と思う事例があったので紹介したいと思います。 想定読者は以下のような方です。 これからMLOps を始めようとしている方 既存プロジェクトがあり、ML 等を使ってエンハンスしていきたいと考えている方 異文化協業に興味がある方 ML ワークフロー

[masaki925_8107]

書きました

[misshiki]

“データサイエンティスト(以下、DS) とデータエンジニア(以下、Dev) の協業って難しいよな〜と思う事例があったので紹介”

[arrowKato]

DSとEnのインターフェースで決めておくことが参考になる。