Verstehen des Geschäftsproblems
Als Machine Learning-Techniker bei Proseware arbeiten Sie mit vielen technischen Projektbeteiligten zusammen. Neben der Arbeit mit dem Data Science-Team, das ein Diabetesklassifizierungsmodell trainiert hat, arbeiten Sie auch mit den Softwareentwicklern zusammen, die für die (von praktischen Ärzten verwendete) Webanwendung verantwortlich sind, in der das Modell genutzt werden soll.
Um sich an neue Anforderungen anzupassen, wird die Web-App regelmäßig aktualisiert, und entsprechend wird sich auch das Modell im Laufe der Zeit ändern. Wenn Datendrift auftritt oder die Modellleistung sich verschlechtert, wird das Data Science-Team aufgefordert, das Modell zu überarbeiten und den Code entsprechend zu aktualisieren.
Ist eine Änderung des Modells erforderlich, muss das Data Science-Team experimentieren und das Modell testen und verpacken. Während an einem neuen und verbesserten Modell gearbeitet wird, soll das in der Produktion befindliche Modell unverändert bleiben, um für die praktischen Ärzte, die mit der Web-App arbeiten, eine stabile Funktionalität sicherzustellen.
Als Machine Learning-Techniker*in möchten Sie die featurebasierte Entwicklung für das Data Science-Team einrichten. Durch die Arbeit mit Branches in Ihrer Quellcodeverwaltung schützen Sie den Hauptbranch mit dem Produktionscode und ermöglichen dem Data Science-Team das sichere Experimentieren in ihren eigenen Branches.
Um die featurebasierte Entwicklung einzurichten, möchten Sie Folgendes ausführen:
- Blockieren Sie direkte Pushes an den Hauptbranch.
- Arbeiten Sie mit Pull Requests, wenn eine Aktualisierung des Codes erforderlich ist.
- Lösen Sie bei Erstellung eines Pull Requests Codequalitätsprüfungen aus, um den Code automatisch zu überprüfen.
- Mergen Sie einen Pull Request nur dann, wenn Änderungen manuell genehmigt werden.