[קישור לקובץ mp3]פרק מספר 450 של רברס עם פלטפורמה - אורי ורן מארחים מהצד השני של כנס העשור (יש תמונות, בקרוב ההקלטות!) את אור מחברת Superwise.[01:29](רן) אז אור -שתי מילים עליך?(אור) אז אני אור, CTO בחברת Superwise - סטארטאפ שקיים סדר גודל של שלוש שניםאני העובד הראשון שם - בניתי את ה-MVP של המוצרהיום אנחנו כבר יותר בוגרים ובשלים - מתעסקים ב-Monitoring של מערכות Machine Learning ב-Production, במשפט אחד . . . (אורי) כ-CTO ל-CTO: יש את השלב שבו הקוד שלך - אתה כבר מאוד רוצה שהוא לא יהיה במוצר . . . . הוא עוד שם? או ש . . . .(אור) שרידים אחרונים . . . .בהתחלה זה היה קצת קשה לשחרר את הקוד שלי, הייתי מאוד חרד לקוד שנכנסאבל היום, אני חושב שכבר 90% ממנו לא שם.(אורי) אני חושב שכבר 10 שנים אני מנסה שהקוד שלי ימחק - וזה לא קורה . . . נשאר השם של ה-Class.(רן) תקים מצבה סביבו . . . .(רן) כמה מפתחים אתם, ב-Superwise?(אור) אנחנו 20 איש, כרגע מרביתם ב-R&Dממש בימים אלה אנחנו בונים את ה-Core Capability של Superwise, של המוצרעם Design Partners טובים, לקוחות טובים, משלמים, שאיתנו מתחילת הדרך.בינתיים, טפו-טפו-טפו, הולך טוב.(רן) אז מערכת Monitoring ל-Machine Learning, בגדול - אוקיי. . . . גם אני בתחום, אז אולי יצא לנו לדבר קצת . . .[03:06](רן) בעצם, מה שאנחנו רוצים לדבר עליו היום זה על מה המשמעות של Machine Learning Engineering - MLE.אני זוכר את היום שבו בכח-אדם שאלו אותי “מה זה התפקיד החדש הזה שהמצאת פה לאנשים שלך? . . . . “MLE” - מה זה אומר?”אז מה זה MLE? מה זה Machine Learning Engineer, בעולם של היום?(אור) אז זו שאלה טובה - ובאמת הדגש זה על הנקודה של “היום”, מה המשמעות היום.אני אלך טיפה אחורה בהיסטוריה - לא המאוד רחוקה, שנתיים-שלוש אחורה - בעצם איך היה נראה תהליך פיתוח מודל של Machine Learning ולקיחה שלו ל-Production?היה יושב Data Scientist עם ה-Jupyter Notebook שלו, במקרה הטובבמקרה הפחות-טוב - עם ה-RStudio שלו . . . פותח את המודל ובאיזשהו שלב מחליטים ש . . . “ראה כי טוב” והמודל צריך להגיע ל-Productionאז באותו שלב, היו בעצם מדברים על זה עם איזשהו Software Engineer, שיקח את הקוד ויהפוך אותו להרבה יותר רובסטי ו . . . .(רן)  . . . “שיעשה ממנו בנאדם” . . . .(אור) ” . . . . שיעשה ממנו בנאדם” . . . . לגמרי - שיעטוף אותו בטסטים, יכניס כל מיני מושגים של Scalable-יות ו-Reproducible-יות וכו’.וזה, בעצם, ה-Machine Learning Engineer הקלאסי - הבנאדם שהיה לוקח את המודל והופך אותו ל”מתאים ל-Production”.עכשיו, כמו בכל תהליך ידני - התהליך הזה הוא ידני, הוא לא Scalable-יהוא מועד לטעויות, לבאגים . . . .מה שה-Data Scientist התכוון זה לא מה שה-Data Engineer התכוון . . . .(אורי) . . . . ובטח לא מה שהלקוח התכוון . . . .(אור) . . . בטוח לא מה שהלקוח התכוון . . . . זה Given  . . . (רן)  . . . זה כבר לא מנסים - ויתרנו על זה מזמן . . . .(אור) . . . . והתו