Entender o problema de negócios
Como engenheiro de machine learning na Proseware, você colabora com muitos stakeholders técnicos. Além de trabalhar com a equipe de ciência de dados que treinou um modelo de classificação de diabetes, você também colabora com os desenvolvedores de software responsáveis pelo aplicativo Web (usado por profissionais de saúde) que consumirão o modelo.
Para se adaptar aos novos requisitos, o aplicativo Web será atualizado ao longo do tempo e, da mesma forma, o modelo também deverá ser alterado ao longo do tempo. Sempre que houver descompasso de dados ou diminuição no desempenho do modelo, a equipe de ciência de dados precisará revisar o modelo e atualizar o código adequadamente.
Sempre que uma alteração no modelo for necessária, a equipe de ciência de dados precisará experimentar, testar e empacotar o modelo. Enquanto eles estão trabalhando em um modelo novo e aprimorado, o modelo em produção deve permanecer inalterado para garantir uma experiência estável para os profissionais de saúde que trabalham com o aplicativo Web.
Como engenheiro de machine learning, você deseja configurar o desenvolvimento baseado em recurso para os cientistas de dados. Ao trabalhar com ramificações no controle do código-fonte, você protegerá a ramificação principal, que contém o código de produção, e permitirá que os cientistas de dados experimentem com segurança nos próprios branches.
Para configurar o desenvolvimento baseado em recurso, você deseja:
- Bloquear pushs diretos para a ramificação principal.
- Trabalhar com solicitações de pull sempre que uma atualização para o código for necessária.
- Disparar verificações de qualidade do código sempre que uma solicitação de pull é criada para verificar automaticamente o código.
- Mesclar uma solicitação de pull somente quando as alterações forem aprovadas manualmente.