[pt] Nos últimos anos, componentes de aprendizado de máquina têm sido cada
vez mais integrados aos sistemas principais de organizações. A construção desses sistemas apresenta diversos desafios, tanto do ponto de vista teórico quanto
prático. Um dos principais desafios é a interação eficaz entre atores com diferentes formações que precisam trabalhar em conjunto, como engenheiros de
software e cientistas de dados. Este trabalho apresenta três estudos distintos
que investigam as dinâmicas de colaboração entre esses dois atores em projetos
de aprendizado de máquina. Primeiramente, realizamos um estudo de caso exploratório com quatro profissionais com experiência em engenharia de software
e ciência de dados de um grande projeto de sistema habilitado por aprendizado
de máquina. Em nosso segundo estudo, realizamos entrevistas complementares com membros de duas equipes que trabalham em sistemas habilitados por
aprendizado de máquina para obter mais percepções sobre como cientistas de
dados e engenheiros de software compartilham responsabilidades e se comunicam. Por fim, nosso terceiro estudo consiste em um grupo focal onde validamos
a relevância dessa colaboração durante várias tarefas relacionadas à sistemas
habilitados por aprendizado de máquina e avaliamos recomendações que podem melhorar a interação entre os atores. Nossos estudos revelaram vários
desafios que podem dificultar a colaboração entre engenheiros de software e
cientistas de dados, incluindo diferenças de conhecimento técnico, definições
pouco claras das funções de cada um, e a falta de documentos que apoiem
a especificação do sistema habilitado por aprendizado de máquina. Possíveis
soluções para enfrentar esses desafios incluem incentivar a comunicação na
equipe, definir claramente responsabilidades, e produzir uma documentação
concisa do sistema. Nossa pesquisa contribui para a compreensão da complexa
dinâmica entre engenheiros de software e cientistas de dados em projetos de
aprendizado de máquina e fornece recomendações para melhorar a colaboração
e a comunicação nesse contexto. Incentivamos novos estudos que investiguem
essa interação em outros projetos. / [en] In recent years, Machine Learning (ML) components have been increasingly integrated into the core systems of organizations. Engineering such systems
presents various challenges from both a theoretical and practical perspective.
One of the key challenges is the effective interaction between actors with different backgrounds who need to work closely together, such as software engineers
and data scientists. This work presents three studies investigating the current
interaction and collaboration dynamics between these two roles in ML projects. Our first study depicts an exploratory case study with four practitioners
with experience in software engineering and data science of a large ML-enabled
system project. In our second study, we performed complementary interviews
with members of two teams working on ML-enabled systems to acquire more
insights into how data scientists and software engineers share responsibilities
and communicate. Finally, our third study consists of a focus group where we
validated the relevance of this collaboration during multiple tasks related to
ML-enabled systems and assessed recommendations that can foster the interaction between the actors. Our studies revealed several challenges that can
hinder collaboration between software engineers and data scientists, including
differences in technical expertise, unclear definitions of each role s duties, and
the lack of documents that support the specification of the ML-enabled system. Potential solutions to address these challenges include encouraging team
communication, clearly defining responsibilities, and producing concise system
documentation. Our research contributes to understanding the complex dynamics between software engineers and data scientists in ML projects and provides insights for improving collaboration and communication in this context.
We encourage future studies investigating this interaction in other projects.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:67085 |
| Date | 18 June 2024 |
| Creators | GABRIEL DE ANDRADE BUSQUIM |
| Contributors | MARCOS KALINOWSKI, MARCOS KALINOWSKI, MARCOS KALINOWSKI |
| Publisher | MAXWELL |
| Source Sets | PUC Rio |
| Language | English |
| Detected Language | English |
| Type | TEXTO |
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