Въведи своя e-mail и парола за вход, ако вече имаш създаден профил в DEV.BG/Jobs
Въведи своя e-mail и ще ти изпратим твоята парола
Job Board за 
Това събитие е част от потребителската група Machine Learning.
ПРОГРАМА:
Creating a workflow engine from scratch requires extensive planning and the dedication of valuable internal resources. Several commercial and open-source workflow engines are readily available, so why would a company that’s not in the business of making workflow engines decide to do so? Is the effort—and the associated costs—worth it?
In this presentation, we’ll explore:
>>> A concrete production use case – IDP (Intelligent Document Processing)
>>> What is a workflow engine
>>> How is it useful for orchestrating an ML platform
>>> „Behind the curtains“ of how we ended up writing our own instead of using an off-the-shelf solution
>>> Q&A част
Събитието е безплатно, но със задължителна предварителна регистрация.
ПОТРЕБИТЕЛСКА ГРУПА: Machine Learning
Събитието е част от потребителската група за Machine Learning. Всеки месец организираме събития на тема свързана с Machine Learning. За да не изпускате интересна информация по темата – абонирайте се.
ОРГАНИЗАТОР: DEV.BG е специализиран Job Board за IT обяви.
Machine Learning обяви: Ако си търсиш работа свързана с Machine Learning технология, разгледай обявите тук.
КОГА: 04.04.2024 г., 19:30 ч.
Очакваме ви!
Виктор е стаф инженер в Hyperscience, където през последните три години работи в платформен екип разработващ вътрешен workflow engine.
Професионално се занимава с back-end разработка, но извън работата си разнообразява с всякакви проекти от web и мобилни приложения до микроконтролери и edge ML.
През годините е преподавал програмиране и е водил лекции и уъркшопи, включително и в dev.bg (https://dev.bg/event/java-jvm-beyond-java/)
В свободното си време обича да играе настолни и компютърни игри, където е бивш балкански шампион по League of Legends; да танцува суинг танци; и да разработва странични проекти от дигитална книга-игра и приложение, автоматично следящо личните разходи, до RAG (retrieval-augmented generation) LLM, специализиран в индексирането и отговарянето на въпроси върху голям обем от чувствителни данни, с фокус върху коректност и поверителност.
FactSet предоставя превъзходна аналитична услуга, съдържание и технологии, за да помогне на повече от 88 000 потребители да видят и да се възползват от възможностите.
Iris.ai е вашият най-добър помощник в научните изследвания, който използва NLP, за да намира, извлича и обобщава ключови данни от огромни научни бази данни.
