ML Engineering или Machine Learning Enginee — что выбрать

ML Engineering

• Выстраивать техническую базу для задач машинного обучения
• Обучать и оценивать ML-модели
• Доводить модель до работающего продукта
• Работать с инженерной частью ML-пайплайна
• Готовить и защищать итоговый ИИ-проект

Machine Learning Enginee

• Разработка ML-моделей на Python: от классики до нейросетей
• Внедрение моделей в продакшн: API, контейнеризация, мониторинг
• Построение MLOps-пайплайнов и автоматизация ML-процессов
• Оптимизация производительности моделей под реальную нагрузку
• Работа с инфраструктурой: Docker, облачные сервисы, CI/CD