Quando le pipeline smettono di funzionare bene
Un sistema di data engineering funziona bene fino a quando i volumi crescono, i formati cambiano o i requisiti aziendali si moltiplicano. A quel punto, l'architettura progettata inizialmente mostra i suoi limiti.
Questo coaching nasce da un problema specifico: come si aggiunge intelligenza artificiale a un sistema dati che già esiste, senza riscrivere tutto da zero.
Orchestrazione e monitoraggio dei modelli AI
Si lavora con Apache Airflow per l'orchestrazione, MLflow per il tracciamento degli esperimenti e strumenti come Great Expectations per la validazione automatica dei dati in input ai modelli.
Una parte rilevante del percorso riguarda il monitoraggio dei modelli in produzione: drift dei dati, degradazione delle performance, gestione dei fallback.
Casi affrontati nelle sessioni
- Integrazione di un modello di anomaly detection in una pipeline Kafka
- Gestione del versioning dei dataset con DVC
- Automazione dei test su trasformazioni dati complesse
- Configurazione di alert su metriche di qualità dei dati
Aggiungere un modello di ML a una pipeline mal progettata non risolve il problema: lo complica.
Le sessioni sono tecniche e presuppongono familiarità con Python, SQL avanzato e almeno un orchestratore. Si lavora direttamente sul codice del partecipante quando possibile.
Lavorare con i dati aziendali richiede metodo e strumenti adeguati. Questo percorso mi ha aiutato a capire dove concentrare l'attenzione senza perdere tempo in configurazioni inutili.