MLOps-Plattform für Modell-Rollouts bei einem Schweizer Versicherer
Übersicht
Worum es bei diesem Projekt geht.
Das Team von drei Studierenden konzipiert eine MLOps-Plattform auf Basis von Open-Source-Komponenten und implementiert sie konkret für das Kundenchurn-Modell. Die Plattform muss vier Funktionen abdecken: 1) Versionierung von Datensätzen und Modellartefakten mit MLflow oder DVC, 2) automatische Re-Trainings-Pipeline (CI/CD — Continuous Integration / Continuous Deployment, kontinuierliche Integration und Auslieferung) auf GitHub Actions, 3) Drift-Monitoring im Live-Betrieb (Verteilungsverschiebung der Eingabedaten) mit konkreten Schwellenwerten, 4) Modell-Audit-Log, das Compliance-fest ist. Liefert ein Architekturdokument plus einen funktionierenden Referenz-Workflow für das Kundenchurn-Modell.
Das Briefing
Was Du tust und was Du zeigst.
Wie kann der Versicherer eine schlanke, audit-feste MLOps-Plattform für seine vier produktiven Modelle einführen, ohne sich an einen einzelnen Cloud-Anbieter zu binden?
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Eine MLOps-Plattform aus Open-Source-Bausteinen konsistent zusammensetzen
- Re-Training-Pipelines mit CI/CD-Werkzeugen automatisieren und reproduzierbar machen
- Drift-Monitoring methodisch sauber definieren und in eine alarmfähige Pipeline gießen
- Audit-Anforderungen einer Finanzaufsicht in technische Spezifikationen übersetzen
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 Engineer
Die Challenge entspricht dem Kernarbeitsfeld eines MLOps Engineers: Plattformen entwerfen, CI/CD bauen, Modelle überwachen und auditfähig machen. Der regulierte Versicherungskontext schärft zusätzlich für Governance-Themen.
Dieses Projekt schärft
- mlops
- ci-cd
- model-monitoring
Machine Learning Engineer
Ein Machine Learning Engineer, der Modelle in Produktion verantwortet, muss MLOps-Werkzeuge fließend beherrschen. Diese Challenge übt genau die Werkzeugkette, die in DACH-Versicherern und -Banken Standard wird.
Dieses Projekt schärft
- model-versioning
- drift-detection
- python
AI Solutions Architect
Das Architekturdokument plus die Vendor-Lock-in-Argumentation sind klassische Artefakte eines AI Solutions Architects in einem Beratungsmandat für einen Finanzkunden.
Dieses Projekt schärft
- mlops
- kubernetes
- model-monitoring
Noch eine Sache