알론 레브, Qwak의 공동 설립자 및 CEO – 인터뷰 시리즈

알론 레브는 Qwak의 공동 설립자 및 CEO입니다. Qwak는 기계 학습에서 엔지니어링 마찰을 제거하고 빠른 반복, 높은 규모 및 사용자 정의 인프라를 허용하는 플랫폼입니다.

당신은 언제 기계 학습에 관심을 갖게 되셨나요?

저의 첫 번째 기계 학습 경험은 7년 전 Payoneer의 BI 팀을 구축할 때였습니다. 데이터 주도적인 조직이 되기 위해서는 매우 구체적인 프로세스와 도구가 필요하다는 것을 깨달았습니다. 기계 학습은 오늘날 모든 데이터 주도적인 회사 전략의 일부이지만, 그 때는 초기 단계에 있었습니다.

Payoneer에서의 이전 역할에 대해 논의해 주시고, 기계 학습이 중요해지는 것을 어떻게 보셨나요?

Payoneer의 VP 데이터로서, 저는 회사 전체의 데이터 측면을 담당했습니다. 데이터 분석, 비즈니스 인텔리전스, 데이터 엔지니어링 및 데이터 사이언스 모두를 책임졌습니다. 데이터 사이언스와 관련된 놀라운 경험은 기계 학습을 기반으로 한 전체 신용 제품을 구축했을 때였습니다. 그것은 처음부터 놀라운 성능을 보였고, 그 순간에 기계 학습이 기존 비즈니스 라인을 개선할 뿐만 아니라 새로운 비즈니스와 제품을 생성할 수 있다는 것을 깨달았습니다.

당신은 기계 학습에서 어떤 도전을 목격하셨나요?

기계 학습의 생산 부분에서, 데이터 소유자와 엔지니어들은 이미 많은 것을 담당하고 있습니다. 생산급 인프라를 관리하여 기계 학습을 제품화할 수 있도록 하는 것은 항상 큰 도전이었습니다. 많은 프로젝트가 그 도전으로 인해 실패했습니다.

Qwak 플랫폼은 기계 학습에서 엔지니어링 마찰을 어떻게 제거합니까?

Qwak는 기계 학습 엔지니어들이 기초 작업에 집중할 수 있도록 해주고, 비즈니스 가치를 창출하는 데 집중할 수 있도록 합니다.

Ran Romano(공동 설립자 및 연구 개발 부문장)는 Wix에서 MLops 부문을 이끌던 시절에 동일한 경험을 했습니다. 현재 그의 주요 관심사는 이러한 도전을 해결하고 기계 학습 모델을 제품화하는 과정을 더 빠르고 효율적이고 무제한으로 만드는 것입니다. 우리의 목표는 기계 학습 엔지니어와 데이터 사이언티스트의 삶을 더 쉽고 영향력 있게 만드는 것입니다. 그래서 기계 학습 배달이 회사들에게 현실이 될 수 있도록 합니다.

이 solution은 기계 학습 처리량을 더 많이 원하지만 데이터 과학자와 기계 학습 엔지니어가 부족한 회사들에게 왜 완벽한 solution입니까?

우리는 귀하의 비즈니스나 데이터를 이해한다고 주장하지 않습니다. 그러나 우리는 인프라에 대한豊富한 경험을 가지고 있습니다. 우리의 임무는 명확합니다. 우리는 훌륭한 데이터 사이언스와 기계 학습 엔지니어링 팀이 놀라운 제품을 구축하는 것을 도와주고 싶습니다. 우리는 모델 논리와 간섭하지 않습니다. 우리는 우리가 가장 잘하는 일, 즉 인프라에 집중합니다.

현재 Qwak를 기계 학습 솔루션과 구분하는 것은 무엇입니까?

우리는 강한 팀이 기초 작업을卸荷하고 전체 프로세스를 간소화하는 것을 도와주는 것에 대해 모두입니다. Qwak는 기계 학습 제품화의 MLOps 도전을 해결하기 위해 수평적인 접근 방식을 제공합니다. 즉, 모델 레지스트리/서빙 또는 기능 저장소 및 자동화만을 중심으로 플랫폼을 구축하지 않았습니다. 우리는 모든 것이 한 곳에 필요하다고 생각합니다. 기계 학습 인프라를 확장하기 위해.

Qwak는 기계 학습 모델 피드백 추적을 어떻게 지원합니까? 그리고 왜 이것이 중요합니까?

피드백 추적은 우리가 Qwak에서 처음으로 구축한 것입니다. 우리는 그것을 생산 라이프 사이클의 일환으로 간주합니다. Qwak는 피드백 보고 프로세스를 자동화할 수 있는 피드백 API를 노출합니다.

Qwak에 대해 더 공유하고 싶은 것이 있습니까?

우리는 이 분야에서 경험豊富한 엔지니어와 리더들이있는 놀라운 팀을 가지고 있습니다. 기계 학습 엔지니어링의 “트렌치”에서 광범위한 경험을 가지고 있습니다. 우리는 무엇을해야하는지 알고 있으며 이제 시작하고 있습니다 🙂

이번 인터뷰에 감사드립니다. 더 많은 정보를 원하는 독자는 Qwak를 방문하시기 바랍니다.