ML-инженер с опытом или MLOps для разработки и мониторинга моделей — что выбрать

ML-инженер с опытом

• Создание моделей машинного обучения
• Обучение нейронных сетей
• Подготовка данных для обучения моделей
• Оценка качества ML-моделей
• Решение прикладных задач машинного обучения

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