Jak robić machine learning w dużym software house'ie ? Łukasz Grzybowski - STX Next

Rozmawimy m.in o:- skali w jakiej działa STX NEXT - w jakim modelu działa software house w projekach z komponentami machine learning- jak rozwiązać dostęp do poufnych danych klienta- jaka ścieżki masz do wyboru kiedy staniesz się już senior developerem- jakich ludzi szuka software house do data science- o tym jak "tworzyć machine learningowych unicornów"- na jakim poziomie jest zwykle wiedza klienta na temat AI- jak  z klientami  rozliczać czas potrzebny na research - jak zarządzać pracami ML z poziomu manageraJako gość wystąpił Łukasz Grzybowski - Head of Machine Learning and Data Engineering ( STX Next)Rozmowę prowadził Michał DulembaChcesz zostać podcasterem - zajrzyj do książki "Jak zacząć podcast" - Michał DulembaPosłuchaj więcej odcinków na:nieliniowy.pl - podcast na temat data science, machine learning i sztucznej inteligencjiNapisz do mnie:Michal Dulemba | LinkedInSubskrybuj podcast:Apple PodcastsSpotifyGoogle PodcastsPodcast AddictRSSKorzystam z: Buzzsprout (hosting odcinków):https://www.buzzsprout.com/?referrer_id=1783532Riverside (aplikacja do zdalnego nagrywania):https://www.riverside.fm/?via=dulemba