Hyperparameter-Sweep auf einem Slurm-Cluster für eine Versicherung
Übersicht
Worum es bei diesem Projekt geht.
Du erhältst ein bestehendes Trainings-Skript für ein Gradient-Boosting-Tarif-Modell (auf anonymisierten Schaden-Daten mit 2,4 Millionen Zeilen) und Zugang zu einem Slurm-Cluster mit 8 GPU-Knoten. Setze einen Hyperparameter-Sweep mit Optuna oder Ray Tune auf, der Slurm-Jobs orchestriert, Trial-Ergebnisse zentral in MLflow loggt und ein klares Best-Run-Reporting liefert. Vergleiche eine konkrete Sweep-Konfiguration (rund 200 Trials) mit einem manuellen Tuning aus dem bisherigen Workflow auf Trainings-AUC und Time-to-Best. Liefere Sweep-Konfig, MLflow-Auswertung und ein 2-seitiges Onboarding-Memo für das Data-Science-Team.
Das Briefing
Was Du tust und was Du zeigst.
Setze einen Slurm-orchestrierten Hyperparameter-Sweep auf, der manuelle Suchen schlägt und für das Data-Science-Team onboarding-tauglich ist.
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Verteilte Hyperparameter-Suchen mit Slurm orchestrieren
- Trial-Ergebnisse zentral und reproduzierbar tracken
- Such-Strategien sinnvoll konfigurieren (Random, TPE, Hyperband)
- Plattform-Tools an ein Data-Science-Team übergeben
Studienpassung
Wo dies in Dein Studium passt.
Schärft dieselben Fähigkeiten, die Dein Studium von Dir erwartet.
Fähigkeiten
Fähigkeiten, die Du unter Beweis stellst.
Jede taucht auf Deinem verifizierten Zertifikat auf.
Karrieren
Berufe, auf die dies Dich vorbereitet.
Echte Berufsbezeichnungen. Echte Skill-Brücken. Wähle die, die Deinem Werdegang am nächsten kommt.
Karrierewege, die das aufbaut
Kanonische RollenMLOps-Ingenieur:in
Hyperparameter-Sweep-Plattformen für Data-Science-Teams zu betreiben ist Kerntagesgeschäft für MLOps-Ingenieur:innen in größeren Enterprise-Stacks.
Dieses Projekt schärft
- mlflow
- slurm
- distributed-computing
Maschinelles-Lernen-Ingenieur:in
Eine Sweep-Konfiguration sinnvoll zu strategien und gegen manuelles Tuning zu vergleichen, ist MLE-Handwerk, das in jedem ML-Team gebraucht wird.
Dieses Projekt schärft
- hyperparameter-tuning
- experiment-design
- python
Data Scientist
Eine Tracking-Plattform sauber zu übergeben und an Velocity zu messen, ist die Brücke zwischen Data Science und Plattform-Engineering.
Dieses Projekt schärft
- experiment-design
- hyperparameter-tuning
- python
Noch eine Sache