Инженер машинного обучения или MLOps для разработки и мониторинга моделей — что выбрать

Инженер машинного обучения

• Полный цикл разработки ML-моделей с нуля
• Вывод моделей в продакшен и основы MLOps
• Программирование на Python и работа с ML-стеком
• Подготовка и обработка больших данных
• Оптимизация и мониторинг моделей в эксплуатации

MLOps для разработки и мониторинга моделей

• Развёртывание ML-моделей в рабочем окружении
• Мониторинг качества работающих моделей
• Управление жизненным циклом моделей
• Автоматизация обучения и обновления моделей
• Работа с практическими MLOps-кейсами