Consulenti Dataiku DSS e sviluppatori di AI aziendale

I consulenti Dataiku DSS configurano flussi dati quando fogli di calcolo o pipeline separate rallentano le analisi. Esaminano i progetti esistenti e individuano dove usare codice oppure ricette visuali.

• Data engineering: Sviluppano ricette SQL e Python e configurano connessioni ai database. Impostano elaborazioni incrementali con controlli espliciti sulle dipendenze.
• Preparazione dei dati aziendali: Traducono le definizioni della reportistica in dataset riutilizzabili e regole di validazione. Configurano i permessi dei progetti in base alle responsabilità aziendali.

Prima di estendere i flussi, possono individuare query lente e trasferimenti di dati superflui.

Gli architetti di machine learning verificano che il caso d'uso disponga di dati adeguati e di un criterio di accettazione misurabile. Definiscono l'architettura di addestramento e inferenza in base ai requisiti di latenza e ai vincoli infrastrutturali.

I data scientist sviluppano modelli previsionali o di classificazione in Dataiku, con strumenti visuali oppure Python per logiche personalizzate. Verificano il data leakage e confrontano i risultati con un modello di riferimento. Prima dell'investimento in produzione, possono riesaminare gli esperimenti e documentare dove i risultati potrebbero non rappresentare le condizioni operative reali.

Gli sviluppatori di AI aziendale collegano i progetti Dataiku alle applicazioni tramite API di predizione o interfacce batch. Scrivono componenti Python quando le ricette visuali non esprimono la logica richiesta.

• Integrazione applicativa: Implementano chiamate API autenticate e gestione degli errori tra DSS e sistemi aziendali. Validano i contratti delle richieste prima del rilascio.
• AI generativa: Realizzano flussi RAG con Dataiku LLM Mesh, se supportato dalla versione installata. Configurano le connessioni ai modelli e valutano le risposte su casi di test approvati, verificando accessi ai documenti ed esposizione di dati sensibili.

Gli ingegneri Dataiku mantengono i carichi pianificati e analizzano i guasti sui nodi Automation e API. Configurano scenari e avvisi affinché le esecuzioni fallite raggiungano il team responsabile con informazioni diagnostiche utili.

Gli specialisti MLOps preparano i bundle di progetto e validano i rilasci tra ambienti. Impostano controlli sulle prestazioni dei modelli e indagano il drift rispetto a soglie concordate. Per gli aggiornamenti DSS, verificano la compatibilità e testano gli ambienti di esecuzione del codice. Il supporto comprende ripristino dopo incidenti o manutenzione continuativa nell'ambito delle responsabilità operative esistenti.