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#35 MLOpsエンジニアって何やるの?(後編)

12:15
 
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山野さんをゲストに迎え、MLOpsエンジニアの仕事について伺いました!後編です。

【話したトピック】

  • 実運用フェーズでMLOpsエンジニアがやること
  • モデル精度を監視する目的
  • 世の中の変化に合わせたモデル精度監視
  • インフラエンジニアからMLOpsエンジニアに転向したきっかけ
  • AIに興味を持ったときに学んだこと
  • 自分で組んでみたモデルについて
  • MLOpsエンジニアのやりがい
  • E2Eで関わることができてうれしい
  • 技術領域も広くてうれしい
  • MLOpsエンジニアとして悩ましいポイント
  • AIが育っていくフェーズを見守りたい
  • MLOpsの重要性は引き続き高まっていく
  • MLOpsのチームをもっと進化させていきたい

未来報 | note

ITコンサル企業のAIチームでMLOpsをすることの面白みと今後の展望

ゲスト:山野 光太郎

パーソナリティ/編集:村田 靖拓

レビュアー:真野 隼記

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【話したトピック】

  • 実運用フェーズでMLOpsエンジニアがやること
  • モデル精度を監視する目的
  • 世の中の変化に合わせたモデル精度監視
  • インフラエンジニアからMLOpsエンジニアに転向したきっかけ
  • AIに興味を持ったときに学んだこと
  • 自分で組んでみたモデルについて
  • MLOpsエンジニアのやりがい
  • E2Eで関わることができてうれしい
  • 技術領域も広くてうれしい
  • MLOpsエンジニアとして悩ましいポイント
  • AIが育っていくフェーズを見守りたい
  • MLOpsの重要性は引き続き高まっていく
  • MLOpsのチームをもっと進化させていきたい

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ITコンサル企業のAIチームでMLOpsをすることの面白みと今後の展望

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