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Hugo Bowne-Anderson에서 제공하는 콘텐츠입니다. 에피소드, 그래픽, 팟캐스트 설명을 포함한 모든 팟캐스트 콘텐츠는 Hugo Bowne-Anderson 또는 해당 팟캐스트 플랫폼 파트너가 직접 업로드하고 제공합니다. 누군가가 귀하의 허락 없이 귀하의 저작물을 사용하고 있다고 생각되는 경우 여기에 설명된 절차를 따르실 수 있습니다 https://ko.player.fm/legal.
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Episode 55: From Frittatas to Production LLMs: Breakfast at SciPy

38:08
 
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Traditional software expects 100% passing tests. In LLM-powered systems, that’s not just unrealistic — it’s a feature, not a bug. Eric Ma leads research data science in Moderna’s data science and AI group, and over breakfast at SciPy we explored why AI products break the old rules, what skills different personas bring (and miss), and how to keep systems alive after the launch hype fades.

You’ll hear the clink of coffee cups, the murmur of SciPy in the background, and the occasional bite of frittata as we talk (hopefully also a feature, not a bug!)

We talk through:
• The three personas — and the blind spots each has when shipping AI systems
• Why “perfect” tests can be a sign you’re testing the wrong thing
• Development vs. production observability loops — and why you need both
• How curiosity about failing data separates good builders from great ones
• Ways large organizations can create space for experimentation without losing delivery focus

If you want to build AI products that thrive in the messy real world, this episode will help you embrace the chaos — and make it work for you.

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You’ll hear the clink of coffee cups, the murmur of SciPy in the background, and the occasional bite of frittata as we talk (hopefully also a feature, not a bug!)

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• The three personas — and the blind spots each has when shipping AI systems
• Why “perfect” tests can be a sign you’re testing the wrong thing
• Development vs. production observability loops — and why you need both
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