Alon Lev, Qwakの共同創設者＆CEO – インタビュー・シリーズ

Alon Levは、Qwakの共同創設者＆CEOです。Qwakは、機械学習からエンジニアリングの摩擦を除去し、高速なイテレーション、高スケーラビリティ、カスタマイズ可能なインフラストラクチャを可能にするプラットフォームです。

機械学習に興味を持ったのはいつですか？

私の最初の重要な機械学習の経験は、約7年前にPayoneerでBIチームを構築していたときでした。データドリブンな組織になるには、特定のプロセスとツールが必要であることを実感しました。機械学習は、現在ではすべてのデータドリブンな会社の戦略の一部ですが、その当時は初期段階でした。

Payoneerでの前の役割についてお話しください。機械学習の重要性が高まっているのを見てきたことはありますか？

Payoneerでの私の役割では、VPデータとして、会社のすべてのデータ関連の側面、つまりアナリティクス、BI、データエンジニアリング、データサイエンスを担当していました。データサイエンスで感銘を受けたのは、機械学習に基づいた信用商品を構築したときでした。それは最初から驚くほど良く機能しました。その瞬間、機械学習は既存のビジネスラインを改善するだけでなく、新しいビジネスや製品を作成することもできることを実感しました。

機械学習で直面した課題は何ですか？

確かに、MLのプロダクション部分では、データ所有者とエンジニアは既に多くの負担があり、プロダクショングレードのインフラストラクチャを管理してMLを製品化することは、多くのプロジェクトを「殺す」大きな課題でした。

Qwakプラットフォームは、機械学習からエンジニアリングの摩擦をどのように除去しますか？

Qwakは、MLエンジニアが基盤作業から解放され、ビジネス価値の創造に集中できるようにすることについてです。

Ran Romano（共同創設者兼VP R＆D）は、WixでのMLops部門を率いていたときと同じ経験をしました。現在、彼の主な焦点は、これらの課題に対処するためのプラットフォームを作り、MLモデルの製品化プロセスをより迅速、効率的、シームレスにすることです。私たちの目標は、MLエンジニアとデータサイエンティストの生活をより簡単で影響力のあるものにすることです。そうすれば、機械学習のデリバリーが会社にとって現実になるのではなく、願望リストのアイテムになるのです。

このソリューションは、機械学習のスループットを増やしたい会社にとって、データサイエンティストや機械学習エンジニアが不足している場合に、完璧な解決策です。なぜですか？

私たちは、あなたのビジネスやデータを理解しているわけではありませんが、インフラストラクチャについては豊富な経験があります。私たちの使命は明確です。優れたデータサイエンスと機械学習エンジニアリングチームが素晴らしい製品を構築するのを支援したいと思います。私たちはモデルロジックに介入するのではなく、インフラストラクチャに焦点を当てています。

現在、Qwakを他の機械学習ソリューションと区別するのは何ですか？

私たちは、強いチームが基盤作業をオフロードし、ML製品化プロセスをストリームライン化するのを支援することについてです。Qwakは、MLOpsの課題を解決するための水平的なアプローチを提供し、モデルレジストリ/サービング、フィーチャーストア、自動化のみに焦点を当てるのではなく、それらすべてが1つの場所に必要であることを信じています。

Qwakが機械学習モデルのフィードバックトラッキングをサポートする方法について説明してください。なぜこれが重要なのか？

フィードバックトラッキングは、私たちがQwakで最初に構築したものの一つです。私たちは、それがプロダクションライフサイクルの一貫した部分であると考えています。Qwakは、フィードバックレポートプロセスを自動化するためのフィードバックAPIを公開します。

Qwakについてさらに共有したいことはありますか？

私たちは、機械学習エンジニアリングの「戦場」で豊富な経験を持つ優れたエンジニアとリーダーのチームを持っています。必要なことを行う方法を知っており、まだ始まったばかりです：）

素晴らしいインタビュー、詳細についてはQwakを訪問してください。