顧客スコアリングのための ML プラットフォーム

ノートブックから監視対象サービスへの運用パス — 機能パイプライン、レジストリ、収益重視モデルの安全なロールアウト。

データサイエンスには強力なノートブックがありましたが、本番パスは弱かったです。機能パイプライン、モデルレジストリ、デプロイメントパターンを構築したため、スコアリングサービスは顧客向け API と同じ水準で出荷できるようになりました。

どのようにアプローチしたか

共有エンティティキー、鮮度チェック、モデル間での再利用を使用したバッチおよびオンラインのフィーチャパターン。

バージョン管理された成果物、カナリアのデプロイ、トラフィックが変化する前の自動評価ゲート。

顧客と収益のユースケースに適した承認、監査証跡、責任ある AI チェック。

代表的なスタック

RayMLflowFeastKubernetesPrometheus