Курсы MLOps-инженера

MLOps-инженер — это специалист, который занимается разработкой и поддержкой инфраструктуры для развертывания и управления моделями машинного обучения в производственной среде.

---

MLOps-инженер — профессия, навыки, обучение, зарплата, курсы, книги, аналоги

В настоящее время MLOps-инженер – одна из самых востребованных профессий в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Он является связующим звеном между научной командой по разработке моделей машинного обучения и командой DevOps, ответственной за развертывание и поддержку этих моделей в производственной среде. Основная задача MLOps-инженера – обеспечение надежности и эффективности работы моделей машинного обучения в рамках компании, автоматизация процесса разработки, развертывания и мониторинга моделей.

МLOps-инженер должен тесно сотрудничать с данными и их обработкой, настройкой окружения, разработкой Docker-контейнеров для запуска моделей. Он также отвечает за мониторинг и логирование процессов обучения и работы моделей, создание CI/CD-процессов для автоматического развёртывания моделей, а также их обновления в случае обновления данных или изменения задачи.

Что касается зарплаты, то зарплата MLOps-инженера зависит от опыта работы, навыков и географического положения. Согласно исследованиям, средняя заработная плата MLOps-инженера в России составляет около 150 000 — 300 000 рублей в месяц.

Чтобы стать MLOps-инженером, необходимо обладать определенными знаниями и навыками. Прежде всего, нужно хорошо разбираться в машинном обучении и алгоритмах, иметь представление о базовых методах обработки данных и оценки моделей. Кроме того, MLOps-инженеру необходимо владеть различными языками программирования, такими как Python, R, Java, а также иметь опыт работы с инструментами и библиотеками для машинного обучения, такими как TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, Apache Spark и др.

MLOps-инженер: кто, чем занимается, зарплата, навыки, языки программирования, обучение, курсы, книги, похожие профессии

Одной из основных задач MLOps-инженера является автоматизация процесса разработки и эксплуатации моделей, что позволяет повысить эффективность и надежность их работы. Он создает пайплайны (pipeline) для обучения, тестирования и развертывания моделей, а также для мониторинга их работы в реальном времени.

Зарплата MLOps-инженера в России зависит от опыта и компании, в которой он работает. В среднем, начинающий специалист может рассчитывать на зарплату от 100 000 рублей в месяц, а более опытный инженер может зарабатывать от 150 000 до 250 000 рублей и выше.

Для успешной работы MLOps-инженеру необходимо обладать навыками в области машинного обучения, программирования и DevOps. Он должен быть хорошо знаком с инструментами для разработки моделей и их развертывания, а также иметь опыт работы с облачными платформами и контейнеризацией (например, Docker, Kubernetes).

Несколько наиболее важных языков программирования для MLOps-инженера:

• Python — язык программирования, широко используемый в машинном обучении и разработке моделей. Он предлагает множество библиотек и инструментов для работы со сложными вычислениями и обработки данных.
• SQL — язык структурированных запросов, необходимый для работы с базами данных и хранения данных. Он важен для работы с извлечением и загрузкой данных в модели машинного обучения.
• Bash — язык командной строки, который позволяет автоматизировать выполнение рутинных задач, например, создание и управление пайплайнами.

Для изучения и развития навыков MLOps-инженера существует множество онлайн-курсов и программ обучения. Некоторые из популярных онлайн-платформ для обучения MLOps-инженеров:

• Coursera — платформа, предлагающая курсы по машинному обучению, DevOps и другим связанным темам.
• Udacity — онлайн-платформа, специализирующаяся на курсах по технологиям и IT-профессиям.
• DataCamp — платформа, предлагающая курсы по анализу данных, машинному обучению и программированию.

Ряд полезных книг, которые могут помочь MLOps-инженеру в его работе:

1. «Building Machine Learning Powered Applications: Going from Idea to Product» by Emmanuel Ameisen.
2. «Deep Learning» by Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, and Aaron Courville.
3. «The DevOps Handbook: How to Create World-Class Agility, Reliability, and Security in Technology Organizations» by Gene Kim, Jez Humble, Patrick Debois, and John Willis.

Несколько профессий, связанных с MLOps-инженером:

1. Data Engineer — специалист, отвечающий за сбор, хранение и обработку данных для использования в моделях машинного обучения.
2. Machine Learning Engineer — специалист, разрабатывающий и обучающий модели машинного обучения для решения конкретных задач.
3. AI Engineer — специалист, разрабатывающий и реализующий искусственный интеллект в различных приложениях.

Кто такой MLOps-инженер и чем занимается

MLOps-инженер обладает знаниями и навыками в области разработки программного обеспечения и архитектуры, а также глубоким пониманием принципов машинного обучения. Его задачи включают:

1. Разработку и оптимизацию пайплайнов для обучения моделей. MLOps-инженер создает инфраструктуру, которая автоматизирует процесс обучения моделей и позволяет проводить итеративные эксперименты с данными.
2. Внедрение моделей в рабочие системы. Он отвечает за интеграцию моделей машинного обучения в прикладные решения и поддерживает их работоспособность.
3. Оптимизацию и масштабирование моделей. MLOps-инженер занимается оптимизацией моделей и их масштабированием для обработки больших объемов данных или обеспечения высокой производительности.
4. Мониторинг и управление. Он следит за работоспособностью моделей, определяет и устраняет проблемы, а также улучшает процессы работы с данными и моделями.
5. Обеспечение безопасности данных и моделей. MLOps-инженер заботится о защите данных и моделей машинного обучения от угроз и несанкционированного доступа.

MLOps-инженерам требуется хорошее понимание таких языков программирования, как Python и SQL, а также опыт работы с различными инструментами и фреймворками для машинного обучения, включая TensorFlow, PyTorch, Docker, Kubernetes и другие.

Профессия MLOps-инженера становится все более востребованной в России. Зарплата зависит от уровня квалификации и опыта работы, но средний уровень дохода MLOps-инженеров в России находится в районе 150 000 — 200 000 рублей в месяц.

Зарплата MLOps-инженера в России

Зарплата MLOps-инженера в России может существенно отличаться в зависимости от города, опыта работы, уровня квалификации и размера компании. Согласно данным ряда исследований, средняя заработная плата MLOps-инженера в стране составляет от 150 000 до 300 000 рублей в месяц.

Однако, стоит отметить, что зарплата MLOps-инженера может значительно расти по мере накопления опыта и развития профессиональных навыков. Также, компании, занимающиеся разработкой и применением искусственного интеллекта, машинного обучения и анализа данных, готовы щедро вознаграждать специалистов в данной сфере.

Одним из факторов, влияющих на уровень зарплаты MLOps-инженера, является географическое расположение компании. В Москве и Санкт-Петербурге, как правило, предлагаются более высокие зарплаты, чем в других регионах. Тем не менее, в некоторых случаях, опытные специалисты могут получать высокий уровень заработной платы даже в маленьких городах.

Кроме того, качество выполняемых работ и способность достигать результатов также влияют на величину заработной платы. Обладая высоким уровнем знаний и умений в области машинного обучения, искусственного интеллекта, разработки и масштабирования инфраструктуры, MLOps-инженер может рассчитывать на повышение дохода и дополнительные бонусы.

В целом, MLOps-инженер – это высокооплачиваемая и востребованная профессия, которая продолжает набирать популярность в России. Если вас интересует карьера в области машинного обучения и анализа данных, MLOps-инженерия может быть отличным выбором.

Навыки, необходимые для MLOps-инженера

Роль MLOps-инженера требует широкого набора навыков, объединяющих различные области компьютерных наук и инженерии. Ниже перечислены основные навыки, которыми должен обладать MLOps-инженер:

Навык	Описание
Знание алгоритмов машинного обучения	MLOps-инженер должен иметь хорошие знания алгоритмов машинного обучения и понимание их работы. Он должен быть в состоянии анализировать и оптимизировать модели машинного обучения для достижения требуемой производительности и точности.
Навыки программирования	Мастерство в программировании является неотъемлемой частью работы MLOps-инженера. Он должен быть знаком с языками программирования, такими как Python, R или Java, а также быть способным разрабатывать и поддерживать код для обучения моделей и развертывания систем MLOps.
Опыт работы с облачными платформами	Многие проекты MLOps требуют использования облачных платформ, таких как Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure или Google Cloud Platform. MLOps-инженер должен обладать опытом работы с облачными сервисами и инструментами, необходимыми для разворачивания и масштабирования моделей машинного обучения.
Навыки в контейнеризации и оркестрации	Умение работать с контейнерами (например, Docker) и управлять контейнеризированными приложениями с использованием оркестраторов (например, Kubernetes) являются необходимыми для MLOps-инженера. Это позволяет ему легко масштабировать и управлять развертыванием моделей в среде продакшн.
Знание баз данных и инфраструктуры	MLOps-инженер должен быть знаком с различными системами управления базами данных и иметь понимание инфраструктуры для успешного развертывания моделей и пайплайнов машинного обучения. Необходимыми навыками являются работа с SQL, понимание NoSQL и умение настраивать и оптимизировать инфраструктуру.
Опыт работы с DevOps	MLOps-инженер должен быть знаком с принципами и инструментами DevOps, такими как системы контроля версий (например, Git), CI/CD и автоматизация развертывания. Это позволит ему обеспечить надежное и эффективное развертывание и обновление моделей машинного обучения в производственной среде.
Аналитические навыки	МLOps-инженер должен обладать аналитическим мышлением и способностью анализировать результаты моделей машинного обучения для оптимизации их производительности. Он должен уметь интерпретировать данные, обнаруживать аномалии и применять соответствующие методы для их исправления.
Коммуникационные навыки	МLOps-инженер должен обладать хорошими коммуникационными навыками для эффективного взаимодействия с другими членами команды. Он должен уметь ясно объяснять сложные концепции, работать с данными и представлять результаты своей работы команде и заказчику.

Это только некоторые из навыков, которыми должен обладать MLOps-инженер. Будучи гибкой и растущей областью, роль MLOps-инженера требует обновления и добавления новых навыков в соответствии с развитием технологий и индустрии машинного обучения.

Языки программирования, которыми должен владеть MLOps-инженер

Роль MLOps-инженера требует знания нескольких языков программирования, чтобы эффективно управлять жизненным циклом моделей машинного обучения.

Python: Один из основных языков программирования, который должен знать MLOps-инженер. Python предлагает обширную библиотеку инструментов и фреймворков, таких как TensorFlow и PyTorch, которые широко используются в разработке и развертывании моделей машинного обучения.

SQL: Владение SQL важно для работы с базами данных и выполнения запросов, особенно в случае работы с большими объемами данных, что типично для MLOps-проектов. Использование SQL позволяет извлекать, обрабатывать и анализировать данные в удобном и эффективном формате.

Bash: Знание командной оболочки Unix (Bash) позволяет автоматизировать задачи развертывания и управления инфраструктурой для моделей машинного обучения. Bash-скрипты помогают облегчить процессы создания, тестирования и развертывания моделей, повышая производительность и надежность работы инженера.

JavaScript: Владение JavaScript полезно для разработки дополнительной функциональности на веб-платформах. MLOps-инженер может использовать JavaScript для создания веб-интерфейсов, визуализации данных и интеграции моделей машинного обучения в веб-приложения.

Это основные языки программирования, которыми должен владеть MLOps-инженер. Конечно, знание других языков программирования, таких как R, Java или C++, также может быть полезным в зависимости от конкретных требований проекта и стека технологий.

План обучения профессии MLOps-инженера

Если вы хотите стать MLOps-инженером, вам потребуется следующий план обучения:

1. Основы машинного обучения

Вам нужно освоить основы машинного обучения, включая понятия, методы и алгоритмы. Изучите различные типы обучения (надзорное, обучение с подкреплением, обучение без учителя) и научитесь применять различные алгоритмы (регрессия, классификация, кластеризация и т.д.). Также изучите основные пакеты и библиотеки для работы с данными и моделями (например, Python, TensorFlow, PyTorch).

2. DevOps-принципы и инструменты

Ознакомьтесь с основными принципами и практиками DevOps, такими как непрерывная интеграция/непрерывная доставка (CI/CD), контейнеризация, автоматизация и инструменты конфигурационного управления (например, Docker, Kubernetes, Ansible). Изучите, как эти инструменты могут быть применены к развертыванию и управлению ML-моделями.

3. Основы облачных технологий

Приобретите знания о основных облачных платформах, таких как Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure или Google Cloud Platform (GCP). Изучите, как развертывать и масштабировать ML-модели с использованием облачных сервисов и инструментов.

4. Средства оптимизации и мониторинга

Изучите инструменты и методы для оптимизации и мониторинга производительности ML-моделей. Освойте метрики качества моделей, методы отладки и устранения ошибок, а также инструменты для сбора и анализа данных о работе моделей в продакшн-среде.

5. Безопасность и надежность

Познакомьтесь с основными принципами и методами обеспечения безопасности и надежности ML-моделей. Изучите, как обеспечить защиту данных, обнаружение аномалий и защиту от кибератак. Освойте практики по резервному копированию и восстановлению данных.

6. Командная работа и коммуникации

Развивайте навыки командной работы и коммуникации, так как MLOps-инженеры работают в команде с другими специалистами (например, ML-инженерами, разработчиками и аналитиками данных). Умение эффективно общаться и передавать информацию является важной частью работы MLOps-инженера.

Навыки	Языки программирования
Python	Python
Работа с данными	SQL, Python
Машинное обучение	Python, TensorFlow, PyTorch
DevOps	Bash, Docker, Kubernetes, Jenkins
Облачные технологии	AWS, Azure, GCP

В зависимости от уровня сложности и ваших текущих навыков, обучение MLOps-инженеру может занять от нескольких месяцев до нескольких лет. Важно продолжать осваивать новые технологии и поддерживать свои навыки в актуальном состоянии для успешной карьеры в области MLOps.

Где учиться на MLOps-инженера

Профессия MLOps-инженера находится в стадии активного развития и постоянно меняющихся требований. Для обучения и приобретения необходимых знаний и навыков существуют различные варианты.

Университеты и высшие учебные заведения

Если вы предпочитаете формальное образование, то существуют университеты и высшие учебные заведения, предлагающие программы по обучению аналитиков данных, инженеров машинного обучения и специалистов в области искусственного интеллекта. Такие программы обычно включают в себя как теоретические знания, так и практические задания, которые позволяют студентам научиться применять полученные знания на практике.

Онлайн-курсы и образовательные платформы

Для самостоятельного обучения и расширения своих знаний в данной области существуют различные онлайн-курсы и образовательные платформы. Такие курсы могут включать в себя видеолекции, практические задания, тесты, а также возможность общения с преподавателями и другими студентами. Некоторые из таких курсов разработаны совместно с ведущими компаниями в области искусственного интеллекта и машинного обучения, что позволяет получить актуальные и проверенные знания.

Некоторые популярные онлайн-платформы и ресурсы:

• Coursera
• Udacity
• DataCamp
• Codecademy
• edX

Sамообразование и практика

Большое значение в обучении MLOps-инженеров имеет самообразование и практика. Ознакомление с актуальной научной литературой, изучение статей и публикаций в области машинного обучения и искусственного интеллекта, участие в открытых соревнованиях и проектах позволяют развивать собственные навыки и расширять свои знания. Кроме того, важно быть в курсе последних технологий и трендов в области MLOps, поэтому желательно посещать конференции, семинары и митапы, посвященные данным темам.

Важно отметить, что успех в профессии MLOps-инженера зависит от не только от учебы и теоретических знаний, но и от практического опыта и умения применять полученные знания в реальных проектах. Поэтому рекомендуется постоянно совершенствоваться и учиться на практике.

Популярные курсы по MLOps-инженерии

Развитие технологий машинного обучения и искусственного интеллекта приводит к появлению все большего числа курсов, направленных на подготовку специалистов в области MLOps-инженерии. В данных курсах вы сможете получить необходимые знания и навыки для разработки, внедрения и поддержки моделей машинного обучения в продакшн с использованием передовых практик и инструментов.

1. Курс «MLOps: DevOps для Machine Learning» на Stepik

Этот курс представляет собой вводное руководство в область MLOps-инженерии. Он охватывает основные концепции, методики и инструменты, необходимые для создания и поддержки пайплайнов машинного обучения. В ходе обучения вы научитесь автоматизации процессов обучения моделей и управлению их жизненным циклом.

2. Курс «Practical MLOps» на Coursera

Данный курс предназначен для разработчиков и научных сотрудников, которые хотят углубить свои знания в области MLOps-инженерии. Он включает в себя практические задания, которые помогут вам научиться применять передовые методы автоматизации и организации работы с моделями машинного обучения.

3. Курс «ML Engineering for Production (MLOps)» на Udacity

В рамках данного курса вы изучите основные принципы и методы инженерии моделей машинного обучения для их промышленного применения. Вы научитесь разрабатывать и оптимизировать пайплайны обучения моделей, а также узнаете о различных инструментах для мониторинга и управления моделями в продакшн среде.

4. Курс «Machine Learning Ops (MLOps)» на DataCamp

В данном курсе вы познакомитесь с основными принципами MLOps-инженерии и научитесь применять их на практике с помощью инструментов и платформ, таких как Docker, Kubernetes, Airflow и других. Вы также узнаете о методах валидации, мониторинга и внедрения моделей машинного обучения.

Кроме перечисленных курсов, на рынке существует множество других образовательных программ, которые также помогут вам освоить профессию MLOps-инженера. Выбор курса зависит от ваших предпочтений, уровня подготовки и практического опыта. Важно выбрать курс, который соответствует вашим целям и потребностям, чтобы максимально эффективно освоить данную профессию.

ТОП-10 книг по MLOps-инженерии

Вот ТОП-10 книг, которые рекомендуют эксперты по MLOps-инженерии:

1. «MLOps: Continuous Delivery and Automation Pipelines in Machine Learning» (Denny Lee, Matt Howlett, David Januszewski). Эта книга предлагает подробное руководство по внедрению и автоматизации процессов машинного обучения с помощью MLOps.

2. «Building Machine Learning Pipelines: Automating Model Life Cycle Management» (Caio Moreno de Souza). В этой книге автор делится своим опытом построения машинно-обучающихся конвейеров и автоматизации жизненного цикла моделей.

3. «Data Science on the Google Cloud Platform: Implementing End-to-End Real-Time Data Pipelines: From Ingest to Machine Learning» (Valliappa Lakshmanan). Эта книга поможет вам разобраться, как создать полноценные конвейеры для обработки данных и внедрения моделей машинного обучения на Google Cloud Platform.

4. «Continuous Delivery for Machine Learning: Achieving Continuous Value with AI» (Emily Freeman). Автор этой книги показывает, как использовать практики непрерывной доставки в контексте разработки и внедрения моделей машинного обучения.

5. «MLOps for Developers: How to Deploy Machine Learning Models» (Dr. Robert Crowe). Данная книга рассказывает о базовых принципах и практиках, необходимых для успешного развертывания моделей машинного обучения.

6. «Production-Ready Machine Learning: A Guide to Building Intelligent Data Products» (Alexander Ihler, Ali Kashifard). В этой книге авторы рассказывают о том, как создавать производственно готовые модели машинного обучения и интеллектуальные продукты данных.

7. «Machine Learning Engineering» (Andriy Burkov). Автор на примерах и реальных задачах объясняет, как разрабатывать и поддерживать машинные обучающие системы.

8. «Building Machine Learning Powered Applications: Going from Idea to Product» (Emmanuel Ameisen). В этой книге автор делится своим опытом создания приложений, работающих на основе машинного обучения.

9. «Feature Engineering for Machine Learning: Principles and Techniques for Data Scientists» (Alice Zheng, Amanda Casari). Данная книга рассказывает о принципах и техниках работы с данными с целью улучшения результатов в машинном обучении.

10. «Data Engineering for Machine Learning» (Alice Zheng). В этой книге автор объясняет, как разрабатывать и оптимизировать системы обработки данных, необходимые для работы моделей машинного обучения.

Прочтение этих книг поможет вам получить важные знания и инсайты, необходимые для успешной работы в качестве MLOps-инженера. Этот список книг является лишь рекомендацией, и вам также стоит исследовать другие материалы и ресурсы по данной теме.

ТОП-10 похожих профессий на MLOps-инженера

Если вы заинтересованы в MLOps-инженерии, вам также могут быть интересны следующие профессии:

1. Данные инженер

   Данные инженер – специалист, который занимается сбором, обработкой и хранением данных. Он создает и поддерживает инфраструктуру для работы с большими объемами данных, разрабатывает и оптимизирует алгоритмы обработки данных, а также управляет их жизненным циклом.

2. Машинный обученец

   Машинный обученец занимается разработкой и обучением моделей машинного обучения. Он исследует и выбирает подходящие алгоритмы, готовит данные для обучения модели, настраивает параметры модели и оценивает ее результаты.

3. Исследователь данных

   Исследователь данных занимается исследовательским анализом данных. Он выполняет задачи по извлечению, очистке, визуализации и интерпретации данных с целью получения полезной информации и формулировки гипотез.

4. DevOps инженер

   DevOps инженер отвечает за автоматизацию процессов разработки, тестирования и развертывания программного обеспечения. Он настраивает инструменты для сборки и доставки кода, обеспечивает непрерывную интеграцию и развертывание, а также мониторинг и логирование приложений.

5. Инженер по машинному обучению

   Инженер по машинному обучению занимается разработкой и обучением моделей машинного обучения. Он исследует и применяет различные алгоритмы, подбирает и обрабатывает данные, настраивает и оптимизирует модели, а также оценивает их результаты.

6. Системный аналитик

   Системный аналитик проводит анализ бизнес-требований и разрабатывает концепции и решения для автоматизации бизнес-процессов. Он определяет требования к системе, моделирует бизнес-процессы, а также взаимодействует с разными заинтересованными сторонами.

7. Аналитик данных

   Аналитик данных проводит анализ данных с целью выявления закономерностей и трендов, предсказания результатов и принятия информированных решений. Он применяет статистические и аналитические методы, строит модели и визуализирует данные.

8. Специалист по Big Data

   Специалист по Big Data занимается обработкой и анализом больших объемов данных. Он разрабатывает и поддерживает инфраструктуру для работы с Big Data, оптимизирует процессы обработки и хранения данных, а также выполняет комплексный анализ данных.

9. Инженер по автоматизированному тестированию

   Инженер по автоматизированному тестированию занимается разработкой и поддержкой тестовых сценариев и инструментов для автоматизированного тестирования. Он выполняет функциональное и нагрузочное тестирование приложений, а также анализирует и исправляет ошибки.

10. Специалист по обработке естественного языка

    Специалист по обработке естественного языка занимается разработкой и применением методов анализа и синтеза естественного языка компьютерами. Он разрабатывает алгоритмы для автоматического распознавания и обработки текстов, а также анализирует и интерпретирует естественный язык.

Выбрав одну из этих профессий, вы сможете развиваться в том же направлении, что и MLOps-инженер. Знание машинного обучения и DevOps-практик станет для вас ценным дополнением и поможет повысить эффективность вашей работы.

Вопрос-ответ:

Кто такой MLOps-инженер?

MLOps-инженер — это специалист, который занимается разработкой и поддержкой инфраструктуры для развертывания и управления моделями машинного обучения в производственной среде. Он обеспечивает надежную и эффективную работу моделей, автоматизирует процессы, связанные с обновлением и масштабированием моделей.

Чем занимается MLOps-инженер?

MLOps-инженер занимается разработкой систем и инфраструктуры для управления жизненным циклом моделей машинного обучения. Он работает с различными инструментами и технологиями для развертывания моделей в производственную среду, автоматизации процессов мониторинга и обновления моделей, управления версиями и конфигурацией моделей, а также масштабирования системы для обработки больших объемов данных.

Сколько зарабатывает MLOps-инженер в России?

Зарплата MLOps-инженера в России может варьироваться в зависимости от ряда факторов, таких как опыт работы, уровень навыков, регион, размер компании и другие. В среднем, начальная зарплата составляет примерно от 100 000 до 150 000 рублей в месяц, но опытные и высококвалифицированные специалисты могут зарабатывать значительно больше.

Какие навыки нужны MLOps-инженеру?

MLOps-инженеру необходимо обладать навыками работы с инструментами и технологиями машинного обучения, такими как TensorFlow, PyTorch, scikit-learn и др. Он должен быть знаком с концепциями и методами развертывания моделей, контейнеризации, автоматизации процессов и управления системами. Также важно иметь навыки программирования на языках Python, Java или других языках, используемых в разработке и инфраструктуре данных.

Где можно учиться на MLOps-инженера?

Существует ряд онлайн-курсов и программ, которые предлагают обучение по MLOps-инженеру. Известные образовательные платформы, такие как Coursera, Udacity и edX, предлагают специализированные курсы, связанные с MLOps. Также можно найти специализированные образовательные программы и мастерская в университетах и институтах, которые предлагают обучение в области искусственного интеллекта и машинного обучения.

Кто такой MLOps-инженер?

MLOps-инженер – это специалист, который занимается разработкой и поддержкой процессов машинного обучения (ML) в компании. Он объединяет знания в области инженерии данных и разработки программного обеспечения для создания систем, которые обеспечивают развертывание, масштабирование и автоматизацию ML-моделей в производственной среде.