Was ist das?
Zwei Tracks:
- ML Discovery: Problem-Framing, Baselines, Evaluationsdesign
- ML Engineering: Pipelines, Deployment, Monitoring, Governance
Für wen ist das?
- Produkt-Teams mit einer neuen ML-Idee aber unklarem ROI
- Bestehende ML-Systeme mit instabiler Performance
- Teams, die reproduzierbare Pipelines brauchen (Compliance, Audits)
- Engineering-Teams, die ML in Produktionsdienste integrieren
Typische Engagements
ML-Machbarkeit & Experiment-Sprint (2–4 Wochen)
- Ziel und Evaluationsmethodik definieren
- Baseline-Modelle + Fehleranalyse
- Empfehlung: bauen/nicht bauen + Roadmap
Produktions-ML-Pipeline (4–12 Wochen)
- Training/Evaluation/Scoring-Pipeline-Design
- Automatisierte Evaluation und Monitoring
- Versionierung + Rollback-Strategie
- Integration mit Services/Datenplattform
Betrieb & Verbesserung (monatlich)
- Regressionstests der Modellqualität
- Drift-Untersuchung und Behebung
- Periodische Re-Training-Entscheidungen
Deliverables
- Experiment-Bericht (Discovery) mit Empfehlung
- Produktionspipeline (Engineering) + Monitoring + Runbook
- Dokumentation: Inputs/Outputs, Evaluation, bekannte Limitierungen
- Übergabe: “Das Modell betreiben” Workshop
Für technische Leser
- Experimentdesign (Train/Test-Splits, Leakage-Checks)
- Robustheitstests über Accuracy hinaus
- Feature-Drift-Monitoring zwischen Training und Scoring
- Pipeline-Komponenten (Preprocess/Train/Evaluate/Score)
- Modellversionierung, Rollback, Reproduzierbarkeit
- Monitoring-Dashboards und Alerting
- Datenschutz/Governance-Kontrollen bei sensiblen Daten
Warum ich gut darin bin
- ML-Pipelines (Training/Evaluation/Scoring) mit modernem Tooling gebaut und gewartet
- Experimente durchgeführt, um Geschäftsfragen über Accuracy hinaus zu beantworten
- Drift-Monitoring und kontinuierliche Evaluation implementiert
- Erfahrung bei der Integration von ML in Produktions-Workflows und Ergebniskommunikation
Wie ich arbeite
- Mit Discovery starten, um das Falsche nicht zu bauen
- Akzeptanzkriterien früh definieren
- ML als Produkt behandeln: Monitoring, Ownership, Iterationskadenz