在机器学习项目实施过程中,软件工程和模型工程的衔接上,存在巨大的技术和思维鸿沟：

• 软件工程师熟悉的主要时软件工程相关技术和架构,如 JavaEE、MySQL、React 等软件开发相关技术,对模型工程师的机器学习模型则知之甚少
• 模型工程师熟悉的主要为相关机器学习模型算法,如逻辑回归、决策树、SVM 等,但是对软件工程相关技术则不甚了解

正式因为上述的技术和思维鸿沟,导致了模型工程师建模完成后,系统化落地比较困难。