MLモデルのプロダクション化、MLOps、スケーラブルなMLシステム構築のための世界クラスのMLエンジニアリングスキル。PyTorch、TensorFlow、モデルデプロイ、フィーチャーストア、モデルモニタリング、MLインフラストラクチャの専門知識。LLMの統合、ファインチューニング、RAGシステム、エージェンティックAIが含まれます。MLモデルのデプロイ、MLプラットフォームの構築、MLOpsの実装、またはLLMのプロダクションシステムへの統合に使用します。
あなたが手に入れるもの
これらのシナリオに最適
大規模なエピックを迅速に分解し、5〜10個の実行可能なストーリー(コンテキスト付き)を作成します
スコープが変更されたり、スプリントの途中で新しい要件が出現したりした場合に、ストリーセットを再計画する
チームの能力と発見されたエピックのコンテキストに基づき、ストーリーを自動でマッチングさせる
自動化されたリサーチ委任を通じて、物語が組織基準に準拠していることを確保します
測定された効果
実証済みのメリットと測定可能な影響
各Epicのマニュアルでのストーリー分解時間を数時間から数分へ短縮
サイズが均一で、十分に調査されたストーリーによってスプリントの実行を加速させます
ストーリーが最初に組織の要件を満たすようにすることで、手戻り作業をなくします。
装備内容
ファイル・タグ・3ステップのインストール
ヒント: 初回使用の前にドキュメントとコードを読み、機能と必要な権限を確認してください。
次のスクリプト
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