Artwork

Innhold levert av Øystein Lorentzen Vesth. Alt podcastinnhold, inkludert episoder, grafikk og podcastbeskrivelser, lastes opp og leveres direkte av Øystein Lorentzen Vesth eller deres podcastplattformpartner. Hvis du tror at noen bruker det opphavsrettsbeskyttede verket ditt uten din tillatelse, kan du følge prosessen skissert her https://no.player.fm/legal.
Player FM - Podcast-app
Gå frakoblet med Player FM -appen!

13 - MLOps og Odas data science platform med Kjetil Åmdal-Sævik

43:01
 
Del
 

Manage episode 302925920 series 2934717
Innhold levert av Øystein Lorentzen Vesth. Alt podcastinnhold, inkludert episoder, grafikk og podcastbeskrivelser, lastes opp og leveres direkte av Øystein Lorentzen Vesth eller deres podcastplattformpartner. Hvis du tror at noen bruker det opphavsrettsbeskyttede verket ditt uten din tillatelse, kan du følge prosessen skissert her https://no.player.fm/legal.
I denne episoden prater jeg med Kjetil Åmdal-Sævik i Oda (tidligere kolonial.no) om operasjonalisering av maskinlæring gjennom MLOps og deres data science platform. Kjetil forteller om hva data science temaet i Oda jobber med, og hvordan Data Science Platform teamet prøver å gjøre livet deres enklere.
Ukas gjest:
Kjetil Åmdal-Sævik - Data Science Manager/Machine Learning Engineer i Oda
LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/kjetilamdal/
Temaer i episoden:
- Hva driver en data scientist i Oda med?
- Hva som skiller MLOps fra DevOps
- Obligatorisk klaging på YAML
- Continuous training
- Live oppdateringer av kubernetes containere med Okteto
- Orkestrering av operasjoner med Argo Workflows
- Feature stores
Ressurser:
Empowering end-to-end data science at Oda: https://medium.com/oda-product-tech/empowering-end-to-end-data-science-at-oda-dd3acd8a37c7
Odas teknologi og produkt blogg: https://medium.com/oda-product-tech

  continue reading

17 episoder

Artwork
iconDel
 
Manage episode 302925920 series 2934717
Innhold levert av Øystein Lorentzen Vesth. Alt podcastinnhold, inkludert episoder, grafikk og podcastbeskrivelser, lastes opp og leveres direkte av Øystein Lorentzen Vesth eller deres podcastplattformpartner. Hvis du tror at noen bruker det opphavsrettsbeskyttede verket ditt uten din tillatelse, kan du følge prosessen skissert her https://no.player.fm/legal.
I denne episoden prater jeg med Kjetil Åmdal-Sævik i Oda (tidligere kolonial.no) om operasjonalisering av maskinlæring gjennom MLOps og deres data science platform. Kjetil forteller om hva data science temaet i Oda jobber med, og hvordan Data Science Platform teamet prøver å gjøre livet deres enklere.
Ukas gjest:
Kjetil Åmdal-Sævik - Data Science Manager/Machine Learning Engineer i Oda
LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/kjetilamdal/
Temaer i episoden:
- Hva driver en data scientist i Oda med?
- Hva som skiller MLOps fra DevOps
- Obligatorisk klaging på YAML
- Continuous training
- Live oppdateringer av kubernetes containere med Okteto
- Orkestrering av operasjoner med Argo Workflows
- Feature stores
Ressurser:
Empowering end-to-end data science at Oda: https://medium.com/oda-product-tech/empowering-end-to-end-data-science-at-oda-dd3acd8a37c7
Odas teknologi og produkt blogg: https://medium.com/oda-product-tech

  continue reading

17 episoder

Alle episoder

×
 
Loading …

Velkommen til Player FM!

Player FM scanner netter for høykvalitets podcaster som du kan nyte nå. Det er den beste podcastappen og fungerer på Android, iPhone og internett. Registrer deg for å synkronisere abonnement på flere enheter.

 

Hurtigreferanseguide

Copyright 2024 | Sitemap | Personvern | Vilkår for bruk | | opphavsrett