"Een effectieve MLOps workflow ontwikkeld binnen het Datalab team"

Introductie

Waternet is het enige waterbedrijf in Nederland dat zorgt voor de hele waterkringloop. Ze leveren drinkwater in Amsterdam en omgeving. En in het gebied van Waterschap Amstel Gooi en Vecht werken ze aan sterke dijken en schoon water.

Klant

Waternet

Tools/Technieken

Azure (DevOps), Bicep, Python

Services

Data Science & AI, ML Engineering

Branche

Utilities

De doelgedreven data-oplossing

Het Waternet Datalabteam heeft als doel projecten uitvoeren met die daadwerkelijk geimplementeerd worden.  Een robuuste MLOps-workflow is hierbij essentieel. Als onderdeel van team Datalab hebben we de MLOps-workflow opgezet en onderhouden we deze. Inclusief een MLFlow model registry, CICD-templates en de implementatie van code en modellen in productie. Zo hebben we een ML-model ontwikkeld om de lachgasuitstoot op de waterzuivering te minimaliseren. Nu in ontwikkeling is een model om het gebruik van ijzerchloride te beperken in de voorbehandeling van rivierwater voor de drinkwaterproductie.

“Het voelt goed om oplossingen te ontwikkelen en in stand te houden met directe maatschappelijke impact. Alle projecten van het team hebben de focus om naar productie te gaan, wat het ML Engineering werk extra interessant maakt.”

Koen
Senior Data Scientist - Data Science Lab
Cases

Bekijk ook andere cases,

Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit.

Wat wil jij dat data doet?

Adres:
Donker Curtiusstraat 23C
1051 JM Amsterdam
Contact:

© 2024 Data Science Lab. All rights reserved. Design & Development by Yourtechclub