MLOps/機械学習インフラ構築について話せます

■背景
Googleでの大規模な機械学習を中心に置いたシステムの刷新に携わり、その後チームの責任者として多岐にわたるユースケースや新たなモデリングアプローチへの対応、システムの信頼性・応答速度の向上、運用面での自動化、MLインフラに特化したSLOを策定しそれに伴う監視ポリシーの策定などを行う。そこでの経験を踏まえ、当時の上司が企業したシリコンバレーに本社を置くスタートアップにて大手Tech企業のスケール、クオリティのMLOpsインフラとそれを利用したプロダクトをその他多くの企業や団体に提供すべくシステム開発に従事している。

■話せること
機械学習をプロダクションで運用するためのシステムの構築について
分散データ処理
バックエンドシステムの遅延マネージメント
など