Jak robić machine learning w dużym software house'ie ? Łukasz Grzybowski - STX Next

Nieliniowy

Polish - October 17, 2021 20:00 - 51 minutes - 35.2 MB
Technology machine learning uczenie maszynowe uczenie głębokie programowanie python deep learning biznes nauka sztuczna inteligencja artificial intelligence Homepage Download Apple Podcasts Google Podcasts Overcast Castro Pocket Casts RSS feed

Previous Episode: Odcinek 7 - Norbert Ryciak - data scientist, trener machine learning

Next Episode: Praktyczny machine learning w Capgemini - Ruslan Korniichuk

Rozmawimy m.in o:

- skali w jakiej działa STX NEXT
- w jakim modelu działa software house w projekach z komponentami machine learning
- jak rozwiązać dostęp do poufnych danych klienta
- jaka ścieżki masz do wyboru kiedy staniesz się już senior developerem
- jakich ludzi szuka software house do data science
- o tym jak "tworzyć machine learningowych unicornów"
- na jakim poziomie jest zwykle wiedza klienta na temat AI
- jak z klientami rozliczać czas potrzebny na research
- jak zarządzać pracami ML z poziomu managera

Jako gość wystąpił Łukasz Grzybowski - Head of Machine Learning and Data Engineering ( STX Next)
Rozmowę prowadził Michał Dulemba

Chcesz zostać podcasterem - zajrzyj do książki "Jak zacząć podcast" - Michał Dulemba

Posłuchaj więcej odcinków na:
nieliniowy.pl - podcast na temat data science, machine learning i sztucznej inteligencji

Napisz do mnie:
Michal Dulemba | LinkedIn

Subskrybuj podcast:
Apple Podcasts
Spotify
Google Podcasts
Podcast Addict
RSS

Korzystam z:
Buzzsprout (hosting odcinków):
https://www.buzzsprout.com/?referrer_id=1783532

Riverside (aplikacja do zdalnego nagrywania):
https://www.riverside.fm/?via=dulemba