在本次議程中,我們將分享玉山銀行智能金融處如何透過 Centralized CI/CD Pipeline 的架構,協助組織內的資料科學家及資料工程師以自動化方式交付機器學習服務。
由於缺乏量化指標評估內部開發者的使用情況,維運及優化 CI/CD Pipeline 變得困難。因此,我們嘗試以開發者的資料作為出發點,從組織的版本控制系統中收集相關數據,透過分析資料來掌握產品現況並探索精進項目,藉此優化 CI/CD Pipeline,提升組織的自動部署效率與穩健性。
報告內容包括:
目前任職於玉山銀行智能金融處,負責規劃及維運 Centralized CI/CD Pipeline,提供 Machine Learning Engineer 及 Data Engineer 部署機器學習相關服務。曾擔任資料科學家,在醫療場域導入機器學習服務,在過程中受到自動化吸引,一腳踏入 DevOps 的世界。期許能結合過往資料分析的經驗,優化組織的 DevOps 文化與流程。
通識
ROOM大廳 F棟
FORM現場演講
LANGUAGE中文
TAGSCI/CD (持續整合部署)
適合聽眾 DevOps 新手 (Newbie)
DevOps 老司機 (DevOps Veteran)
IT 人員 / 偏開發 (IT / DEV)
IT 人員 / 全都做 (IT / I have to do everything)
經營決策者 (Decision makers)