Interview mit einem Data Scientist

In diesem Interview haben wir mit einem Data Scientist eines unserer Kunden gesprochen, um mehr über seine Erfahrungen im Umgang mit Daten zu erfahren – und über seine Einblicke in MLOps sowie die Herausforderungen bei der Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen in produktiven Umgebungen. Wir sprachen über alltägliche Herausforderungen wie unvollständige oder unstrukturierte Daten und die Kommunikation von Analyseergebnissen gegenüber Stakeholdern ohne Data-Science-Hintergrund. Darüber hinaus thematisierten wir auch komplexe Themen wie Data Drift und Model Drift sowie die technischen Herausforderungen beim Aufbau einer skalierbaren und kosteneffizienten Infrastruktur zur Unterstützung von ML-Modellen.

JFrog: Guten Tag! Können Sie uns ein wenig über Ihre Rolle als Data Scientist erzählen?

Data Scientist: Gerne. Ich arbeite mit großen Datenmengen, um daraus Erkenntnisse zu gewinnen und Empfehlungen für mein Unternehmen abzuleiten. Dazu gehören viele statistische Analysen, Programmierung und die Visualisierung von Daten.

JFrog: Was ist Ihrer Meinung nach die größte Herausforderung im Arbeitsalltag?

Data Scientist: Die größte Herausforderung ist der Umgang mit unvollständigen oder fehlerhaften Daten. Es ist schwer, aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen, wenn Werte fehlen, Daten fehlerhaft sind oder das Format nicht stimmt. Besonders schwierig ist das bei Daten aus verschiedenen Quellen, da jede Quelle eigene Qualitätsprobleme mit sich bringt.

JFrog: Wie gehen Sie mit dieser Herausforderung um?

Data Scientist: Der erste Schritt ist, die Daten und ihren Erhebungskontext genau zu verstehen. Dafür arbeite ich eng mit Data Engineers zusammen, um die Daten-Pipelines zu durchdringen und potenzielle Fehlerquellen zu identifizieren. Ich investiere außerdem viel Zeit in die Bereinigung und Transformation der Daten, um sie für die Analyse nutzbar zu machen.

JFrog: Das klingt nach viel Aufwand. Gibt es noch weitere Herausforderungen?

Data Scientist: Ja, definitiv. Eine weitere große Herausforderung ist die Kommunikation meiner Ergebnisse gegenüber Stakeholdern ohne Data-Science-Hintergrund. Es ist entscheidend, komplexe Informationen verständlich und umsetzbar zu präsentieren – mit klaren Visualisierungen, aber auch durch die Erklärung von Unsicherheiten und Einschränkungen der Analyse.

JFrog: Haben Sie Tipps für andere Data Scientists mit ähnlichen Herausforderungen?

Data Scientist: Ja. Man sollte den geschäftlichen Kontext genau verstehen – so erkennt man, welche Erkenntnisse für Entscheidungsträger wirklich relevant sind. Außerdem sollte man lernen, mit Unsicherheit umzugehen und diese auch transparent zu kommunizieren. Und: Der Austausch mit Kollegen und Mentoren ist enorm hilfreich. Im Umgang mit Daten helfen mir persönlich Feature Stores enorm – sie ermöglichen es, Daten zu aggregieren, zu organisieren und zu visualisieren.

JFrog: Vielen Dank für Ihre Einblicke! Zu einem anderen Thema: Können Sie uns etwas über Ihre Erfahrungen mit MLOps und den technischen Herausforderungen beim Deployment von ML-Modellen erzählen?

Data Scientist: Gerne. Ich habe Erfahrung mit MLOps und kann auf einige zentrale Herausforderungen eingehen.

JFrog: Was sind Ihrer Meinung nach die größten Herausforderungen beim Deployment von ML-Modellen?

Data Scientist: Eine der größten ist, sicherzustellen, dass ein Modell auch in der Produktivumgebung zuverlässig und präzise funktioniert. Man muss Data Drift, Model Drift sowie Edge Cases und unerwartete Eingaben berücksichtigen.

JFrog: Wie gehen Sie mit diesen Herausforderungen um?

Data Scientist: Eine bewährte Methode ist der Einsatz von A/B-Tests und Canary-Releases, um Modelle vor dem vollständigen Rollout in der Produktion zu testen. Außerdem sind Monitoring und Alarme wichtig, um Probleme frühzeitig zu erkennen. Auch ein fundierter Test- und Validierungsprozess vor dem Deployment ist unerlässlich.

JFrog: Und was sind die Herausforderungen auf Infrastrukturseite?

Data Scientist: Es ist anspruchsvoll, die passende Infrastruktur für ML-Modelle in der Produktion zu schaffen. Dabei geht es um Datenpipelines, Ressourcenmanagement und Abhängigkeitsverwaltung. Außerdem spielen Skalierbarkeit und Kosten eine wichtige Rolle.

JFrog: Wie gehen Sie diese Infrastrukturthemen an?

Data Scientist: Es ist wichtig, die technische Infrastruktur zu verstehen und eng mit Data Engineers und DevOps-Teams zusammenzuarbeiten. Nur so lässt sich eine skalierbare und kosteneffiziente Lösung entwickeln. Gleichzeitig halte ich mich über neue Technologien und Best Practices auf dem Laufenden.

JFrog: Vielen Dank, dass Sie sich die Zeit genommen haben, Ihre wertvollen Erfahrungen und Einsichten mit uns zu teilen. Ihre Perspektive auf die Herausforderungen in der Arbeit mit Daten und beim Deployment von ML-Modellen war äußerst informativ. Wir wissen Ihre Offenheit sehr zu schätzen und freuen uns auf weitere Einblicke in der Zukunft.