Jak Robić Machine Learning W Dużym Software House'ie ? Łukasz Grzybowski

Treść dostarczona przez Michał Dulemba. Cała zawartość podcastów, w tym odcinki, grafika i opisy podcastów, jest przesyłana i udostępniana bezpośrednio przez Michał Dulemba lub jego partnera na platformie podcastów. Jeśli uważasz, że ktoś wykorzystuje Twoje dzieło chronione prawem autorskim bez Twojej zgody, możesz postępować zgodnie z procedurą opisaną tutaj https://pl.player.fm/legal.

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

2+ y ago 51:13

Udostępnij

MP3•Źródło odcinka

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

86 odcinków

#Technologie #Michał Dulemba #Machine Learning #Uczenie Maszynowe #Uczenie Głębokie #Programowanie #Python #Deep Learning #Biznes #Nauka #Sztuczna inteligencja #artificial Intelligence