?מה באמת נדרש כדי להפוך אתגר ⁦ML⁩ מהשטח לארכיטקטורה יציבה שמשרתת מיליוני משתמשים

בפרק הפרקטי הזה של ⁦Tech⁩ ⁦Radar⁩ ⁦Voice,⁩ שני כהן, ⁦Senior⁩ ⁦ML⁩ ⁦Engineer⁩ ב־⁦Tikal,⁩ מארחת את ישראל סופר, ⁦Principal⁩ ⁦ML⁩ ⁦Engineer,⁩ ב־⁦Remitly,⁩ לסשן ⁦hands-on⁩. הם מנתחים יחד ⁦Use⁩ ⁦case⁩ של פייפליין מלא.

השיחה נוגעת באתגרים הייחודיים של תעשיית הפינטק ⁦–⁩ איזון בין דיוק בזיהוי הונאות לבין שמירה על חוויית משתמש, ניהול סיכונים עסקיים, ואינטגרציה של רכיבי תשתית כמו מנועי חוקים, ⁦feature⁩ ⁦stores⁩ עם ניהול גרסאות, ומערכות ⁦labeling⁩ משולבות אדם.

אם אתם מתכננים את מערכת ה־⁦ML⁩ הראשונה שלכם או בונים תשתית סקיילבילית בעולם עתיר רגולציה ונתונים ⁦–⁩ הפרק הזה ייתן לכם כלים, תובנות ונקודת מבט אמיתית מהשטח על איך עושים את זה נכון.