Как стать инженером MLOps? Описание, навыки и зарплата

MLOps — это следующая эволюция операций.

Это новый подход к повседневным операциям, который может значительно упростить управление и повысить эффективность вашей команды.

MLOps — это оптимизация процессов вашей организации, автоматизация этих процессов и обеспечение правильного использования правильных инструментов. Речь идет о том, чтобы найти время, чтобы понять потребности вашей команды и реализовать их.

Что такое инженер MLOps?

Инженеры MLOps — это люди, которые создают, поддерживают и оптимизируют решения машинного обучения. Именно они гарантируют, что ваши алгоритмы работают должным образом.

Они также несут ответственность за создание новых моделей и улучшение существующих.

Они обладают широким спектром навыков, включая знания в области науки о данных, разработки программного обеспечения и экспертизы в отрасли, в которой они работают.

Им также необходимо уметь понимать бизнес-проблемы и находить их решения с помощью методов машинного обучения.

Станьте самым высокооплачиваемым инженером по искусственному интеллекту! С нашей актуальной магистерской программой для инженеров по искусственному интеллектуУзнайте больше

Разница между специалистом по данным и инженером MLOps

Есть много параллелей между ролями специалиста по данным и инженера MLOps, но есть и некоторые ключевые различия.

Обе должности требуют глубокого понимания машинного обучения и искусственного интеллекта, а также способности внедрять эти технологии в корпоративных условиях.

Однако ученые, работающие с данными, больше внимания уделяют исследованиям и разработкам, а MLOps — производству.

Разница между этими двумя ролями тонкая, но существенная:

• Ученые, работающие с данными, часто тратят больше времени на размышления о том, что можно сделать, чем на самом деле.

• Инженеры MLOps тратят больше времени на работу, чем на размышления (но при этом думают о том, как что-то можно сделать).
• Специалистам по данным может быть поручено разработать новые модели или алгоритмы для решения конкретных проблем, но они лишь иногда работают напрямую с кодом, реализующим эти модели.
• Инженеры MLOps обычно разрабатывают код, который работает в производственных средах — они отвечают за реализацию новых моделей или алгоритмов способами, которые могут использоваться в реальных системах.

Должность инженера MLOps

Инженер MLOps будет работать с командой по науке о данных над разработкой и обслуживанием платформы, которая автоматизирует создание, обучение, развертывание и обновление моделей машинного обучения.

Инженер MLOps будет обладать обширными знаниями Apache Spark, Scala и Python, а также иметь опыт построения крупномасштабных конвейеров данных с использованием Apache Kafka.

Инженер MLOps должен уметь работать независимо и в командной среде и быть увлеченным созданием масштабируемых, эффективных и простых в обслуживании решений.

Станьте самым высокооплачиваемым инженером по искусственному интеллекту! С нашей актуальной магистерской программой для инженеров по искусственному интеллектуУзнайте больше

Роли и обязанности инженера MLOps

Инженер MLOps отвечает за то, чтобы инженеры ML могли масштабировать модели машинного обучения по всей организации. Они несут ответственность за создание и поддержание инфраструктуры, которая позволит осуществить такое масштабирование.

Они также гарантируют, что ученые, работающие с данными, смогут использовать эти модели, не беспокоясь о том, как они создаются и обслуживаются.

Инженер MLOps — это человек, который проектирует, создает и запускает системы машинного обучения в большом масштабе.

Они несут ответственность за поддержание инфраструктуры, поддерживающей модели и алгоритмы, лежащие в основе продуктов их компании, в том числе:

• Мониторинг производительности этих систем
• Определение способов улучшения своей работы.
• Расследование проблем по мере их возникновения

Они также контролируют производительность ваших моделей и должны иметь возможность устранять любые ошибки или ошибки, которые могут возникнуть.

В дополнение к этим обязанностям инженеру MLOps может быть поручено повысить точность вашей модели путем настройки ее параметров или обновления данных, которые она использует для обучения.

Навыки инженера MLOps

Инженеры MLOps — это мост между машинным обучением и эксплуатацией. Они гарантируют, что модели машинного обучения развертываются и обновляются правильно, не вызывая никаких проблем.

MLOps должен обладать следующими навыками:

• Иметь опыт работы в гибкой среде
• Уметь решать проблемы и быстро учиться
• Понимать важность непрерывного обучения и личного развития
• Продемонстрировать знание хотя бы одного языка программирования, желательно Python или Java.

Им также необходимо интерпретировать результаты своих моделей, а это значит, что они должны иметь возможность читать данные на фундаментальном уровне и понимать, как они связаны с проблемой, решаемой моделью.

Технические навыки, необходимые для работы инженером MLOps:

Заработная плата инженера МЛОпс

Зарплата в США

Если вы хотите сменить карьеру или хотите зарабатывать больше денег, MLOps Engineering может быть правильным выбором.

По данным Glassdoor, средняя зарплата инженера MLOps по стране составляет 94 608 долларов в год.

Заработная плата в Индии

Вы можете заработать много денег, работая инженером MLOps.

Если вы ищете новую работу или думаете о переподготовке и возвращении в школу, подумайте о том, чтобы научиться быть инженером MLOps. Средняя зарплата на этой работе в Индии составляет 10 48 920 фунтов стерлингов.

Перспективы работы инженера MLOps

Перспективы трудоустройства инженеров MLOps хорошие. Область машинного обучения и операций, или MLOps, все еще нова и расширяется. Поскольку все больше компаний автоматизируют определенные процессы, возникнет потребность в людях, которые смогут гарантировать, что эти процессы работают должным образом.

Инженеры MLOps пользуются большим спросом, поскольку они могут решать проблемы в то время, когда многие компании все еще пытаются понять, как эффективно использовать машинное обучение.

Бюро статистики труда прогнозирует, что в период до 2024 года количество рабочих мест для инженеров MLOps увеличится на 21%, что выше среднего показателя для всех профессий в этой области.

Заключение

В Simplilearn мы стремимся помочь вам добиться успеха. Вот почему мы создали эту программу совместно с Калифорнийским технологическим университетом и IBM, чтобы дать вам навыки, необходимые для того, чтобы выделиться в области искусственного интеллекта и машинного обучения.

Программа последипломного образования Калифорнийского технологического института в области искусственного интеллекта и машинного обучения разработана на основе нашей модели интенсивного обучения, что означает, что она является строгой и сложной, но в то же время полезной. Вы узнаете, как применять передовые алгоритмы для решения проблем в вашей отрасли и как использовать самые передовые приложения искусственного интеллекта, доступные сегодня на рынке.

Эта программа для вас, если вы хотите повысить свой опыт в области искусственного интеллекта и машинного обучения.

Часто задаваемые вопросы

1. Что такое инженер MLOps?

Инженер MLOps — это разработчик, который занимается операциями и управлением моделями, алгоритмами и процессами машинного обучения. Они работают с учеными, работающими с данными, чтобы убедиться в эффективном использовании их проектов, а также контролируют работоспособность создаваемых ими моделей.

2. В чем заключается работа MLOps?

Задача MLOps — помочь компании создать и поддерживать платформу машинного обучения, которая поддерживает цели компании. Они создают конвейеры для потока данных, обучают модели и настраивают приложения.

MLOps часто отвечают за бесперебойную работу своих систем, но они также могут работать над такими проектами, как улучшение модели или самого дизайна.

3. Является ли MLOps инженером данных?

Нет, MLOps не является инженером данных.

Инженер данных специализируется на разработке и развертывании приложений, управляемых данными. Обычно они работают со структурированными данными, хранящимися в базах данных и структурированных файлах. Они сосредоточены на обеспечении доступности информации для тех, кто нуждается в доступе.

4. Что такое MLOps и DevOps?

DevOps и MLOps — это два разных процесса, которые могут улучшить работу вашей компании. DevOps — это процесс, который фокусируется на стороне разработки, а MLOps — это процесс, который фокусируется на машинном обучении.

5. Нужно ли мне изучать DevOps для MLOps?

Да, так и есть.

Как следует из названия, DevOps — это создание программного обеспечения для организации. MLOps — это использование машинного обучения, которое помогает организации принимать более обоснованные решения.

6. Как мне изучить MLOps?

Вы можете изучить MLOps несколькими методами:

• Самообучение
• Курсы
• Онлайн курсы