Anhören "#47 MLOps = DevOps + Engineering + Machine Learning?"
Zusammenfassung der Folge
Den Anlass lassen wir uns nicht nehmen und beleuchten das Feld genauer: Wie sieht zum Beispiel ein typischer Tag als MLOps Engineer aus und wie kann man diesen Weg eigentlich einschlagen?
Links und genannte Quellen:
- Blogbeitrag zu Optimieren von Recommendations durch den Umzug zu Cloud Run: https://cloud.google.com/blog/topics/developers-practitioners/opinary-generates-recommendations-faster-cloud-run
- Website, die wir für den Gehaltsvergleich genutzt haben: https://www.gehalt.de/
- ML-Lebenszyklus: https://www.databricks.com/de/glossary/mlops