ML-инженер или Machine Learning Enginee — что выбрать

ML-инженер

• строить модели машинного обучения под задачу
• обучать нейронные сети
• готовить и обрабатывать данные для обучения моделей
• оценивать качество и ошибки ML-моделей
• разбираться в задачах и рабочих процессах ML-инженера

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