Venerdi 2 Ottobre 2020, Piero Cornice di Signal AI ci ha raccontato da Londra la sua esperienza da Software Engineer incaricato di mettere in produzione in real time i modelli di NLP realizzati dal team di Data Scientists dell’azienda. La sfida è tecnica ma anche umana.
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Piero Cornice è Technical Lead a Signal AI , un’azienda britannica che si occupa di aumentare il potere decisionale dei propri clienti estraendo informazioni da notizie in tempo reale. Ingegnere informatico con un background in sistemi embedded e media streaming, negli ultimi anni ha lavorato su sistemi di raccomandazione e Natural Language Processing.
La Data Platform di Signal AI processa oltre 4 milioni di documenti al giorno, analizzando in tempo reale entità, argomenti, sentimenti, e altri fattori. Allo stesso tempo tale infrastruttura consente di sviluppare e sperimentare agilmente nuovi modelli di machine learning.
Estrarre informazioni automaticamente da un grande volume di testi in tempo reale presenta sfide su più livelli. In Signal AI abbiamo individuato due aspetti fondamentali per affrontarle: le scelte tecnologiche e la collaborazione tra ingegneria e ricerca.
Le scelte tecnologiche richiedono di bilanciare l’adozione di soluzioni off-the-shelf con lo sviluppo di tool specializzati. La collaborazione tra ricercatori e ingegneri gioca un ruolo vitale per l’innovazione e la velocità con cui temi di ricerca possono trovare uno sbocco applicativo. Tuttavia non è facile trovare un punto d’incontro tra i processi della ricerca e quelli della messa in produzione.
Questo intervento descrive le principali soluzioni tecniche e organizzative che hanno permesso al team di raggiungere tali risultati, con l’obiettivo di condividere le lezioni imparate lungo il percorso.