Titulo Estágio
Deployment de Modelo ML/AI em Cenários de Alta Escalabilidade – Use-Case de IPTV
Áreas de especialidade
Engenharia de Software
Comunicações, Serviços e Infraestruturas
Local do Estágio
Altice Labs (Remoto ou Presencial, à escolha do aluno) e DEI
Enquadramento
A presente proposta integra-se nos objetivos do departamento de Big Data & Data Monetization da Altice Labs (ALB), nomeadamente na linha de atividade dedicada ao deployment de modelos de ML (Machine Learning) em cenários de alta escalabilidade e em real-time/streaming. Adicionalmente, esta proposta está também enquadrada com os objetivos do grupo Communications and Telematics (LCT) do CISUC, e visa tirar partido das valências/sinergias existentes no domínio de Software Engineering entre as duas instituições.
O aluno será enquadrado diretamente na equipa de Data Engineering/Data Analytics do departamento de Big Data & Data Monetization da ALB, tendo acesso a dados e a use-cases reais. O projeto de mestrado terá um orientador científico do DEI/CISUC/LCT e um orientador empresarial da Altice Labs.
Objetivo
O principal objetivo desta tese é efetuar o deployment de um modelo de ML/AI num cenário de alta escalabilidade e em real-time (streaming). Tratando-se de um modelo de AI/ML cujo objetivo é gerar insights em real-time relacionados com a visualização de TV, existirá uma grande volumetria de dados de entrada para o modelo (e.g., quando o utilizador termina a visualização de um conteúdo gravado ou de um conteúdo live). Neste contexto será necessário ter em conta a especificação e desenvolvimento de uma arquitetura de micro-serviços, baseada em containers, permitindo assim uma gestão ágil (e.g., scale-up ou scale down do micro-serviço) e em real-time do modelo de acordo com as necessidades. Será igualmente importante a preparação para cenários Cloud utilizando uma metodologia de desenvolvimento DevOps.
Plano de Trabalhos - Semestre 1
Fase 1 – Revisão da bibliografia e estado da arte;
Fase 2 – Levantamento de use-cases e requisitos associados;
Fase 3 – Aquisição de conhecimento e familiarização com tecnologias candidatas;
Fase 4 – Especificação da arquitetura a desenvolver e seleção tecnológica.
Plano de Trabalhos - Semestre 2
Fase 5 – Desenvolvimento da solução desenhada na Fase 4;
Fase 6 – Testes/Validação e experimentação;
Fase 7 – Escrita da Dissertação;
Fase 8 – Escrita de um artigo científico.
Condições
Para alunos com média de licenciatura igual ou superior a 14 valores, será atribuída uma bolsa durante a execução do projeto de mestrado. Adicionalmente, o aluno terá acesso à infraestrutura computacional da empresa, ao know-how e experiência da equipa de Data Engineering/Data Analytics e às tecnologias/plataformas utilizadas no grupo.
Observações
Para alunos com média de licenciatura igual ou superior a 14 valores, será atribuída uma bolsa durante a execução do projeto de mestrado. O projeto de estágio será enquadrado num use-case real e em ambiente pré-produtivo.
Orientador
Pedro Miguel Naia Neves
pedro-m-neves@alticelabs.com 📩