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Machine Learning Engineering in Finance - Nemanja Radojkovic

53:10
 
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We talked about:

  • Nemanja’s background
  • When Nemanja first work as a data person
  • Typical problems that ML Ops folks solve in the financial sector
  • What Nemanja currently does as an ML Engineer
  • The obstacle of implementing new things in financial sector companies
  • Going through the hurdles of DevOps
  • Working with an on-premises cluster
  • “ML Ops on a Shoestring” (You don’t need fancy stuff to start w/ ML Ops)
  • Tactical solutions
  • Platform work and code work
  • Programming and soft skills needed to be an ML Engineer
  • The challenges of transitioning from and electrical engineering and sales to ML Ops
  • The ML Ops tech stack for beginners
  • Working on projects to determine which skills you need

Links:

Free Data Engineering course: https://github.com/DataTalksClub/data-engineering-zoomcamp Join DataTalks.Club: https://datatalks.club/slack.html Our events: https://datatalks.club/events.html

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176 episodi

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