MLOps-Entwickler: Open-Source-Wurzeln, neue Hardwaregrenzen und Fariz Rahman

Fariz Rahman prägt den Bereich des maschinellen Lernens seit seiner Studienzeit. Damals wurde ein kleines Open-Source-Projekt namens Keras zu seinem Einstieg in eine Karriere, die ihn durch Startups, Open-Source-Ökosysteme und nun zu Quilter führte. „Dieses Produkt war Keras. Ich begann, zu Keras beizutragen, und wurde bald einer der wichtigsten Mitwirkenden. Dann wurde es gewissermaßen von Google übernommen und so, und das verschaffte mir viel Glaubwürdigkeit im ML-Open-Source-Ökosystem.“ Sein Weg spiegelt wider, was Quilter selbst antreibt: Neugier, Beharrlichkeit und den Mut, das „Unmögliche“ anzugehen. Humans in the Loop zeigt, wie Menschen wie Fariz Technologie Tiefe und Charakter verleihen und sie zu mehr machen als bloßem Code.

Die Anfänge

Fariz programmiert fast sein ganzes Leben. „Ich programmiere, seit ich denken kann, etwa seit der fünften Klasse … damals gab es zu Hause sehr strenge zeitliche Beschränkungen. Ich durfte den Computer nur am Wochenende benutzen. Also schrieb ich Code auf Papier und … gab ihn meinen Freunden zum Kompilieren. Sie gaben mir die Ausgabe zurück, damit ich am Wochenende Code hatte, den ich tatsächlich ausführen konnte.“

Was als Umgehung von Einschränkungen begann, wurde zur Disziplin: Neugier in greifbare Ergebnisse zu verwandeln. Diese Methode des „Lernens durch Entwickeln“ prägte seinen Weg. „Für mich ist Code die überprüfbare Grundlage … wenn ich meine Entwicklungsumgebung starten und einen Prototyp erstellen kann, zeigt das normalerweise Lücken in meinem Verständnis auf.“

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Wege in der Entwicklung

Seine Beiträge zu Keras legten die Grundlage für eine Karriere in ML-Tools und -Infrastruktur: „Seitdem war ich in mehreren Unternehmen für MLOps und ML-Tools …“ Jede Stelle vertiefte sein Verständnis von Open-Source-Gemeinschaften und technischer Sorgfalt.

Bei Quilter hat er sich mit Problemen auseinandergesetzt, die die Grenze zwischen Software und Hardware verschwimmen lassen. „Da ist das interessante Problem der Rasterung … in der realen Welt hat man reelle Zahlen, und in der Computerwelt haben wir eine feste Anzahl von Pixeln. Man musste das also übersetzen … bei Quilter mussten wir das für das Layout tun. Danach musste man aber tatsächlich in die reale Welt zurückgehen und die Platine fertigen. Es ist also eine Transformation in beide Richtungen.“

Diese Fähigkeit, abstrakte Konzepte an der Realität zu prüfen, hat seine Entwicklungsphilosophie geprägt. „Schon in der Schule habe ich nicht einfach nur Lehrbücher gelesen, sondern versucht, mein eigenes Lehrbuch zu schreiben … Mit Code und Mathematik bei der Arbeit mache ich dasselbe. Das hat für mich funktioniert.“

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Warum Quilter?

Fariz kam aus der reinen Softwarewelt und war, wie er zugibt, zunächst skeptisch. „Beim Einstieg bei Quilter war ich etwas skeptisch, weil meine Elektronikkenntnisse nicht die besten sind. Ich mochte Elektronik eigentlich nicht besonders. Deshalb war meine erste Frage an Sergiy: Wie viel Fachwissen erwartet ihr? Und die Antwort war: fast keines. Da dachte ich: Ja, genau das suche ich.“

Überzeugt haben ihn sowohl die technische Herausforderung als auch der Mut hinter der Mission. „Alle [Elektronikfachleute, die ich fragte] sagten: Das ist praktisch unmöglich. Da steckt viel Handarbeit drin. Wissenschaft, es ist eine Kunst … und da wusste ich, dass ich genau für diese Art von Unternehmen arbeiten muss. Denn das sagen die Leute jedes Mal, wenn KI in einen neuen Bereich vordringt. Zuerst heißt es, das sei nicht möglich, dann: Okay, technisch ist es möglich, aber es gibt Einschränkungen.“

Zur Konkurrenz hat er eine klare Haltung: „Ich denke, schon das, was wir jetzt haben, ist weit voraus … in Bezug auf die Technologie, die Einstellung der richtigen Leute und die passenden Talente sind wir, glaube ich, so weit. Es ist also nur noch eine Frage der Zeit und der Umsetzung.“

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Jenseits der Werkbank

Fariz beschäftigt sich nicht nur mit Code und Layouttransformationen. „Ich gehe ins Fitnessstudio, ringe ein bisschen, spiele Schach … ich interessiere mich für Autos. Für Motorräder. Ich habe ein paar Motorräder. Und einen sportlichen Wagen, also mache ich Ausfahrten und solche Dinge.“

Ein Satz, der bleibt

„Wie man eine Sache macht, so macht man alles.“

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