Artwork

Contenu fourni par Kostas Pardalis, Nitay Joffe. Tout le contenu du podcast, y compris les épisodes, les graphiques et les descriptions de podcast, est téléchargé et fourni directement par Kostas Pardalis, Nitay Joffe ou son partenaire de plateforme de podcast. Si vous pensez que quelqu'un utilise votre œuvre protégée sans votre autorisation, vous pouvez suivre le processus décrit ici https://fr.player.fm/legal.
Player FM - Application Podcast
Mettez-vous hors ligne avec l'application Player FM !

Unifying structured and unstructured data for AI: Rethinking ML infrastructure with Nikhil Simha and Varant Zanoyan

1:01:45
 
Partager
 

Manage episode 437216277 series 3594857
Contenu fourni par Kostas Pardalis, Nitay Joffe. Tout le contenu du podcast, y compris les épisodes, les graphiques et les descriptions de podcast, est téléchargé et fourni directement par Kostas Pardalis, Nitay Joffe ou son partenaire de plateforme de podcast. Si vous pensez que quelqu'un utilise votre œuvre protégée sans votre autorisation, vous pouvez suivre le processus décrit ici https://fr.player.fm/legal.

Summary

In this episode, we dive deep into the future of data infrastructure for AI and ML with Nikhil Simha and Varant Zanoyan, two seasoned engineers from Airbnb and Facebook. Nikhil and Varant share their journey from building real-time data systems and ML infrastructure at tech giants to launching their own venture.

The conversation explores the intricacies of designing developer-friendly APIs, the complexities of handling both batch and streaming data, and the delicate balance between customer needs and product vision in a startup environment.

Contacts & Links

Nikhil Simha
Varant Zanoyan
Chronon project

Chapters

00:00 Introduction and Past Experiences
04:38 The Challenges of Building Data Infrastructure for Machine Learning
08:01 Merging Real-Time Data Processing with Machine Learning
14:08 Backfilling New Features in Data Infrastructure
20:57 Defining Failure in Data Infrastructure
26:45 The Choice Between SQL and Data Frame APIs
34:31 The Vision for Future Improvements
38:17 Introduction to Chrono and Open Source
43:29 The Future of Chrono: New Computation Paradigms
48:38 Balancing Customer Needs and Vision
57:21 Engaging with Customers and the Open Source Community
01:01:26 Potential Use Cases and Future Directions

Click here to view the episode transcript.

  continue reading

3 episodes

Artwork
iconPartager
 
Manage episode 437216277 series 3594857
Contenu fourni par Kostas Pardalis, Nitay Joffe. Tout le contenu du podcast, y compris les épisodes, les graphiques et les descriptions de podcast, est téléchargé et fourni directement par Kostas Pardalis, Nitay Joffe ou son partenaire de plateforme de podcast. Si vous pensez que quelqu'un utilise votre œuvre protégée sans votre autorisation, vous pouvez suivre le processus décrit ici https://fr.player.fm/legal.

Summary

In this episode, we dive deep into the future of data infrastructure for AI and ML with Nikhil Simha and Varant Zanoyan, two seasoned engineers from Airbnb and Facebook. Nikhil and Varant share their journey from building real-time data systems and ML infrastructure at tech giants to launching their own venture.

The conversation explores the intricacies of designing developer-friendly APIs, the complexities of handling both batch and streaming data, and the delicate balance between customer needs and product vision in a startup environment.

Contacts & Links

Nikhil Simha
Varant Zanoyan
Chronon project

Chapters

00:00 Introduction and Past Experiences
04:38 The Challenges of Building Data Infrastructure for Machine Learning
08:01 Merging Real-Time Data Processing with Machine Learning
14:08 Backfilling New Features in Data Infrastructure
20:57 Defining Failure in Data Infrastructure
26:45 The Choice Between SQL and Data Frame APIs
34:31 The Vision for Future Improvements
38:17 Introduction to Chrono and Open Source
43:29 The Future of Chrono: New Computation Paradigms
48:38 Balancing Customer Needs and Vision
57:21 Engaging with Customers and the Open Source Community
01:01:26 Potential Use Cases and Future Directions

Click here to view the episode transcript.

  continue reading

3 episodes

Tous les épisodes

×
 
Loading …

Bienvenue sur Lecteur FM!

Lecteur FM recherche sur Internet des podcasts de haute qualité que vous pourrez apprécier dès maintenant. C'est la meilleure application de podcast et fonctionne sur Android, iPhone et le Web. Inscrivez-vous pour synchroniser les abonnements sur tous les appareils.

 

Guide de référence rapide