Курс MLOps-инженер
Изучайте MLOps: автоматизацию обучения, развертывания и мониторинга моделей машинного обучения. Применяйте Git, Docker и инструменты для работы с ML-системами.
Кто такой MLOps-инженер?
MLOps объединяет машинное обучение и инженерные процессы. Специалист отвечает за подготовку данных, управление жизненным циклом моделей, автоматизацию обучения и развертывание ML-сервисов. Он помогает команде выпускать новые версии моделей и контролировать их работу после запуска.
Роль
- Настраивает CI/CD и автоматизацию процессов: от проверки кода и обучения моделей до их развертывания.
- Организует мониторинг моделей машинного обучения, отслеживает метрики качества данных и выявляет изменения, влияющие на прогнозы.
Место в команде
- Связывает команды Data Science, разработки и DevOps: помогает переводить экспериментальные модели в работающие сервисы.
- Согласует с коллегами правила обработки данных, доступ к экспериментам и требованиям инфраструктуры.
- Взаимодействует со специалистами по информационной безопасности перед выпуском моделей в промышленную среду.
Навыки для профессии
- Kubernetes и Helm — управление развертыванием ML-сервисов и обновлением моделей.
- Docker — упаковка кода, зависимостей и окружения для воспроизводимого запуска.
- MLflow, Kubeflow и аналогичные инструменты — отслеживание экспериментов и версионирование моделей.
- Git и версионирование данных — контроль изменений и возможность вернуться к предыдущей версии.
- Мониторинг моделей — наблюдение за задержками, состоянием системы и изменениями метрик качества.
- Terraform или Pulumi — управление инфраструктурой как кодом там, где это необходимо.
Ориентиры по зарплате ниже — усреднение по рунету; фактический доход зависит от региона, формата работы и вашего уровня задач.
Ориентиры по зарплатам
Средние вилки по рынку РФ
Как проходит обучение
Программа курса сочетает короткую теорию с практикой. Вы последовательно разбираете инструменты MLOps, работу с данными, развертывание моделей и решение задач, близких к реальным проектам.
Старт на платформе
После регистрации вы знакомитесь с интерфейсом и проходите диагностику навыков. Это помогает определить стартовую точку обучения.
Персональный план
План включает последовательность тем и практических заданий — от основ машинного обучения до инструментов автоматизации и мониторинга.
Теория и практика в связке
После теоретических блоков вы выполняете задания на работу с кодом, подготовку данных, обучение моделей и настройку процессов MLOps. Задачи постепенно становятся сложнее и складываются в материалы для портфолио. Там, где это возможно, используется автоматическая проверка. В остальных случаях AI-ментор помогает разобрать ошибки и даёт обратную связь. Занятия доступны круглосуточно: к сложным темам можно возвращаться в удобном темпе.
Обратная связь
Где уместно — автопроверка; где важен подход — разбор ошибок и подсказки к следующему шагу.
Свой темп
Занятия доступны круглосуточно; к сложным темам возвращайтесь в удобном ритме.
Близко к работе
Практика строится вокруг типичных задач ML-команды: совместная разработка, контроль версий, управление экспериментами и мониторинг моделей. Такой подход помогает понять, как устроена работа над проектом от идеи до запуска ML-сервиса.
Готовы начать обучение?
Зарегистрируйтесь и получите индивидуальный план по программе MLOps. Начните с доступных материалов и оцените формат обучения.
Попробуйте бесплатно. Карта не требуется.
Частые вопросы
Ответы о курсе MLOps-инженера