Modell-Monitoring und Drift-Erkennung für Berliner Lieferdienst
Übersicht
Worum es bei diesem Projekt geht.
Sie erhalten 14 Monate historischer Vorhersagen + Realisationen, Eingabefeatures (Wetter, Wochentag, lokale Events) und das aktuelle Modell als ONNX-Datei. Bauen Sie einen Monitoring-Stack mit Evidently AI für Drift-Erkennung und Grafana für Visualisierung. Implementieren Sie Drift-Detektoren auf drei Ebenen: (1) Eingabe-Feature-Drift, (2) Vorhersage-Drift, (3) Performance-Drift (gegen Realisationen mit 7-Tage-Lag). Definieren Sie Alert-Schwellen empirisch aus den letzten 14 Monaten und schreiben Sie ein 3-seitiges Runbook für den Operations-Lead.
Das Briefing
Was Du tust und was Du zeigst.
Wie baut man einen Monitoring-Stack, der die drei Drift-Arten (Feature, Prediction, Performance) zuverlässig fängt, ohne das Operations-Team mit Fehlalarmen zu überfluten?
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Drei Arten von Drift theoretisch und praktisch unterscheiden
- Alert-Schwellen empirisch statt nach Bauchgefühl setzen
- Ein Runbook so schreiben, dass eine Person um 03:00 Uhr es nutzen kann
- Monitoring rückwirkend gegen reale Inzidenz-Historie validieren
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
Drei-Ebenen-Drift-Monitoring mit Backtest-Validierung ist genau das Profil, das MLOps-Teams in Scale-ups suchen, sobald das erste Modell-Inzidenz schmerzte.
Dieses Projekt schärft
- model-monitoring
- drift-detection
- evidently-ai
Machine-Learning-Ingenieur:in
Wer Drift empirisch versteht und Runbooks schreibt, gewinnt die Plattform-Sichtweise, die Junior-MLEs für Senior-Schritte brauchen.
Dieses Projekt schärft
- drift-detection
- alerting
- runbook-design
Data Engineer:in
Monitoring-Pipelines für Feature-Drift sind eng verwandt mit Data-Quality-Pipelines; die Skills übertragen sich direkt auf moderne Data-Engineering-Stacks.
Dieses Projekt schärft
- model-monitoring
- grafana
- alerting
Noch eine Sache