Operationalize AI governance. Design and implement the specific workflows, checklists, and approval gates required to move models from experiment to production safely. Lead algorithmic auditing. Conduct deep-dive risk assessments on AI models, specifically testing for bias, drift, toxicity, and hallucinations in generative systems. Define fairness & XAI standards. Establish strict technical metrics for model fairness and enforce the use of Explainable AI (XAI) tools to ensure decision transparency. Ensure regulatory compliance. Translate complex regulations (e.g., EU AI Act, GDPR) into clear, actionable technical requirements for engineering teams. Implement monitoring tools. Deploy and manage the tooling ecosystem used to continuously track model performance, data quality, and ethical risks in production. Drive ethical fluency. Coach and upskill data science teams on Responsible AI best practices, ensuring ethical considerations are baked into the design phase.
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