Инженер MLOps против инженера ML: ключевые различия

Инженер MLOps против инженера ML: ключевые различия

18 мая 2023 г.

Поскольку мир искусственного интеллекта и машинного обучения продолжает развиваться, появляются новые роли и специализации. Две из этих ролей, ML Engineer и MLOps Engineer, часто вызывают путаницу. В этой статье мы углубимся в различия между инженером MLOps и инженером машинного обучения и рассмотрим, что влечет за собой каждая роль.

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:

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

Короче говоря, инженеры MLOps отвечают за то, чтобы модели машинного обучения были готовы к работе и могли принести пользу бизнесу.

Инженер машинного обучения

Инженер машинного обучения или инженер по машинному обучению – это специалист, который проектирует, разрабатывает и внедряет модели машинного обучения. Они тесно сотрудничают со специалистами по данным, чтобы преобразовать прототипы в эффективный и масштабируемый код, а также оптимизировать алгоритмы для повышения производительности.

Основные обязанности инженера машинного обучения включают:

  1. Разработка и внедрение моделей и алгоритмов машинного обучения
  2. Сотрудничество с учеными по данным для точной настройки и оптимизации моделей.
  3. Интеграция моделей машинного обучения в существующие программные системы или создание новых приложений.
  4. Будьте 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 и инженер ML: основные различия

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

  1. Фокус: инженеры MLOps в первую очередь занимаются операционными аспектами развертывания, управления и обслуживания моделей машинного обучения. С другой стороны, инженеры машинного обучения занимаются проектированием и разработкой этих моделей.
  2. Сотрудничество. Инженеры MLOps часто тесно сотрудничают с исследователями данных, 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.
  3. 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 платформы для разработки и внедрения моделей машинного обучения.

Какая роль вам подходит?

Выбор между инженером MLOps и инженером машинного обучения 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 вещей и обеспечение эффективного развертывания моделей машинного обучения и управления ими в производственных средах, подумайте о карьере инженера MLOps.

Если вы хотите стать инженером MLOps, ознакомьтесь с нашей статьей о 5 необходимых вам навыках. быть успешным.

Если вы хотите стать инженером машинного обучения, ознакомьтесь с нашей статьей о 5 необходимых вам навыках. быть успешным.

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

Подпишитесь на информационный бюллетень MLOps Now, чтобы получать еженедельную информацию о MLOps.

:::информация Также опубликовано здесь.

:::


Оригинал
PREVIOUS ARTICLE
NEXT ARTICLE