面向构建机器学习系统的软件工程师与数据科学家之间的交互
软件工程
2024-02-09 v1
摘要
近年来，机器学习 (ML) 组件越来越多地集成到组织的核心系统中。构建此类系统从理论和实际角度都 presents various 挑战。一个关键挑战是来自不同背景的参与者在紧密合作中如何有效交互，例如软件工程师和数据科学家。本文提出了一项探索性案例研究，以了解这四个在大型 ML-enabled 系统项目中拥有软件工程和数据科学经验的从业者之间的当前 interaction 和 collaboration 动态。我们对这些从业者进行半结构化访谈，并使用反思性主题分析对数据进行分析。我们的发现揭示了一些会阻碍软件工程师和数据科学家之间协作的挑战，包括技术专长差异、角色职责定义不清以及缺乏支持 ML-enabled 系统 specification 的文档。我们还指出了解决这些挑战的潜在方法，如培育协作文化、鼓励团队沟通和生产简明系统文档。该研究有助于理解软件工程师和数据科学家在 ML 项目中的复杂动态，为改进此背景下的协作和沟通提供了见解。我们鼓励在其他项目中调查此 interaction。
引用
@article{arxiv.2402.05334,
title = {On the Interaction between Software Engineers and Data Scientists when building Machine Learning-Enabled Systems},
author = {Gabriel Busquim and Hugo Villamizar and Maria Julia Lima and Marcos Kalinowski},
journal= {arXiv preprint arXiv:2402.05334},
year = {2024}
}