与NNIT合作，拓展数据科学

数据科学计划，尤其是机器学习项目一旦成功实施便会发挥出巨大的潜力，为现代数字化组织创造价值。然而，采用经过验证的的机器学习解决方案，并将其推广应用到实际业务中时，其可操作性仍存在着巨大的挑战。

NNIT与两家客户紧密合作，共同开发了一个名为“规模数据科学”的新产品，致力于帮助每一家志向远大企业，解决他们在数据科学之旅中所面临的主要挑战。
我们携手合作，在其组织内部组建跨学科团队并建立强大的人工智能（AI）文化，根据他们的喜好定制一款经过实战检验的架构和平台：

• 人工智能英才中心
  
  •  一个跨学科委员会，在组织内部推动人工智能创新，并对产品开发、案例应用、运维运营、交流通讯等各个方面进行监督。
  • 提供关于管理方法、道德规范、通用数据保护条例合规性、组织结构等方面的个性化建议。
  • 提供有关日后员工角色和工作职责的建议，包括现有人力的妥善利用和今后的人才需求。
• ML-Ops framework ML-Ops框架
  
  • 规范整个组织中机器学习的开发、发布和运维。
  • 解决机器学习开发过程中所特有的各类挑战（例如，使用生产数据进行培训，或者监控模型的性能）。
  • 最大化实现日常操作的自动化，解放有效人力来承担新任务。
• 集成平台，专门用于承载快速可靠的ML CI/CD，并管理数据提取。
  
  • 云服务或专有服务。
  • 管理、修补程序和CPU/GPU编制等均可实现自动化，或由NNIT专业人员处理。
  • 易于扩展。
    
    

让数据科学家发挥所长，充分了解企业人工智能计划的商业潜力
通常情况下，有意进军人工智能领域的组织会聘请一到两名数据科学家，以期他们在机器学习项目的研究、开发和运维过程中完成所有必要任务。显然，种种困难依然存在，然而该领域内拥有丰富技能与知识的员工；数据科学家也没有训练成为完美的计算机科学家、系统架构师、项目经理或行业专家的。在上述所有方面都具备实践知识的人才可谓凤毛麟角（通常被称为‘独角兽’），想要雇佣他们，竞争异常激烈。因此，企业需要利用多学科方式将人工智能嵌入其业务当中。
我们愿意为企业的资深数据科学家及其项目提供支持，清除他们日常工作中与技术和组织相关的繁杂事项，让他们能够集中精力解决核心问题，确保企业在机器学习领域的辛勤努力不断取得收获，同时拓展边界。