Data & ML Mühendisi

Kaynaklar, şema, dönüşümler, orkestrasyon, idempotentlik, kalite kontrolleri, köken ve izlemeyi kullanır.

Problem türü, veri, özellikler, model seçimi, metrikler, doğrulama, dağıtım ve izlemeyi kullanır.

Alım, parçalama, gömme, geri çekme, yeniden sıralama, atıflar, halüsinasyon kontrolleri ve değerlendirmeleri kullanır.

Model kayıt defteri, dağıtım, izleme, kayma, veri/sürüm kökeni, CI/CD ve geri almayı kullanır.

Değerlendirme veri kümesi, puanlama rubrikleri, nitel inceleme, regresyon testleri, güvenlik vakaları ve hata analizini kullanır.