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Yuval Fernbach

CTO, JFrog ML

Yuval is the co-founder and CTO of Qwak and currently serves as CTO of JFrog ML following Qwak’s acquisition by JFrog. In his role, he pioneers a fully managed, user-friendly ML Platform, enabling creators to reshape data, construct, train, and deploy models, and meticulously oversee the complete Machine Learning lifecycle.

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  • Von Shai‑Hulud zu LiteLLM: Supply‑Chain‑Angreifer haben es auf Ihre Agents abgesehen
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    Der Supply-Chain-Angriff auf LiteLLM vom 24. März 2026 war ein Einzelfall. Er ist das bislang gefährlichste Kapitel in einem sich ständig weiterentwickelnden Angreifer‑Playbook, das das JFrog Security Research Team seit Jahren verfolgt. Das Ziel hat sich verschoben: von Entwicklern hin zu den KI-Agenten, auf die sich Entwickler heute beim Bau von Software immer mehr verlassen.…

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  • Silos aufbrechen: DevOps und MLOps zu einer einheitlichen Software-Lieferkette vereinen – Teil 3
    | 8 min read

    Die Synergie zwischen DevOps und MLOps ist heute wichtiger denn je. Doch die Verschmelzung dieser beiden Paradigmen zu einer kohärenten Software Supply Chain bringt eine Reihe spezifischer Herausforderungen mit sich – von der komplexen Verwaltung von Modellabhängigkeiten bis zur Anpassung klassischer CI/CD-Tools an moderne Machine-Learning-Workflows. Kein Wunder also, dass sich viele Teams von diesem Integrationsprozess…

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  • Silos aufbrechen: DevOps und MLOps zu einer einheitlichen Software-Lieferkette vereinen – Teil 2
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    Silos aufbrechen: DevOps und MLOps zu einer einheitlichen Software-Lieferkette vereinen – Teil 2 In dieser Blogserie beleuchten wir die Bedeutung der Verschmelzung bewährter DevOps-Praktiken mit MLOps, um bestehende Lücken zu schließen, die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen zu stärken und datengestützte Entscheidungsfindung zu fördern. Teil 1 behandelte die Herausforderungen getrennter DevOps- und MLOps-Pipelines und zeigte auf, warum…

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  • Silos aufbrechen: DevOps und MLOps zu einer einheitlichen Software Supply Chain vereinen – Teil 1
    | 10 min read

    Als Unternehmen das Potenzial von Künstlicher Intelligenz (KI) erkannten, begann ein Wettlauf, um Machine Learning Operations (MLOps) in ihre Geschäftsstrategien zu integrieren. Doch die Implementierung von Machine Learning (ML) in der Praxis stellte sich als äußerst anspruchsvoll heraus – die große Kluft zwischen Entwicklung und produktivem Einsatz wurde schnell deutlich. Laut Gartner schaffen es 85 %…

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