Как отличить инженера MLOps от инженера ML

Поскольку мир искусственного интеллекта и машинного обучения продолжает расти, появляются новые профессии и специализации. Две из них — ML Engineer и MLOps Engineer — часто вызывают путаницу. В этой статье мы углубимся в различия между этими специальностями и рассмотрим, какая из них может подойти именно вам.

Инженер MLOps

Инженер MLOps или инженер по эксплуатации машинного обучения занимается операционными аспектами развертывания, мониторинга и управления моделями машинного обучения. MLOps Engineering — это создание бесшовных конвейеров, которые интегрируют работу специалистов по данным и инженеров машинного обучения в производственные среды.

Основные обязанности инженера MLOps включают в себя:

1. Внедрение конвейеров CI/CD для проектов машинного обучения;
2. Обеспечение масштабируемости и надежности инфраструктуры машинного обучения;
3. Мониторинг производительности модели и реализация стратегий для поддержания точности;
4. Сотрудничество с исследователями данных и инженерами машинного обучения для эффективного и безопасного развертывания моделей.

Короче говоря, инженеры MLOps несут ответственность за то, чтобы модели машинного обучения были готовы к производству и могли приносить пользу бизнесу.

ML инженер

Инженер машинного обучения или инженер по машинному обучению — это профессионал, который проектирует, разрабатывает и внедряет модели машинного обучения. Они тесно сотрудничают с исследователями данных, чтобы преобразовать прототипы в эффективный и масштабируемый код, а также оптимизировать алгоритмы для повышения производительности.

Основные обязанности инженера ML включают в себя:

1. Разработка и внедрение моделей и алгоритмов машинного обучения;
2. Сотрудничество с учеными данных для точной настройки и оптимизации моделей;
3. Интеграция моделей машинного обучения в существующие программные системы или создание новых приложений;
4. Они в курсе последних тенденций и достижений в области исследований в области машинного обучения.

По сути, инженеры машинного обучения отвечают за разработку и внедрение моделей машинного обучения, которые могут решать сложные проблемы и предоставлять ценную информацию.

Инженер MLOps против инженера ML: ключевые различия

Несмотря на то, что навыки и знания, необходимые для обеих специальностей, могут частично совпадать, между инженером MLOps и инженером ML есть определенные различия:

Фокус: инженеры MLOps, в первую очередь, занимаются операционными аспектами развертывания, управления и обслуживания моделей машинного обучения. Инженеры машинного обучения, с другой стороны, сосредоточены на проектировании и разработке этих моделей.

Сотрудничество: инженеры MLOps тесно сотрудничают с учеными, разработчиками программного обеспечения и другими заинтересованными сторонами, чтобы обеспечить эффективную интеграцию моделей машинного обучения в производственные среды. Инженеры машинного обучения обычно сотрудничают с учеными по данным для оптимизации и точной настройки моделей.

Инструменты: инженеры MLOps используют инструменты и технологии, связанные с CI/CD, контейнеризацией и облачными сервисами, для управления инфраструктурой машинного обучения. Инженеры машинного обучения используют языки программирования, библиотеки и фреймворки для разработки и реализации моделей машинного обучения.

Какая роль подходит именно вам?

Выбор между ролью MLOps Engineer и ML Engineer зависит от ваших интересов и навыков. Если вы увлечены проектированием и разработкой моделей и алгоритмов машинного обучения, возможно, лучше подойдет роль инженера машинного обучения. Если вас больше интересует операционная сторона дела и обеспечение эффективного развертывания моделей машинного обучения и управления ими в производственных средах, подумайте о карьере инженера MLOps.

В конечном счете, обе специальности играют решающую роль в успехе любого проекта машинного обучения. Понимая разницу между MLOps Engineer и ML Engineer, вы можете выбрать путь, который лучше всего соответствует вашим интересам и сильным сторонам.