1998: Ingeniero MLOps en la tarea

Un ingeniero de MLOps convierte experimentos de aprendizaje automático en servicios monitoreados y repetibles. Crean canales de datos y capacitación, empaquetan modelos, los implementan en entornos de nube o de borde, rastrean versiones, monitorean el rendimiento y crean procedimientos de reversión. En equipos más pequeños también pueden escribir código de aplicación; en los más grandes, ejecutan una plataforma compartida para muchos equipos de ciencia de datos.

¿En qué se diferencia MLOps de la ciencia de datos? Los científicos de datos suelen centrarse en la formulación de problemas, el análisis de datos y el desarrollo de modelos. MLOps se centra en hacer que los modelos sean reproducibles, desplegables y observables en el tiempo. La distinción no es absoluta: equipos sólidos colaboran en la evaluación y la calidad de los datos, mientras que los ingenieros de MLOps necesitan suficiente conocimiento de ML para comprender cómo un modelo puede fallar después de la implementación.

No. Un título en ciencias de la computación, ingeniería o centrado en datos es común, pero la experiencia práctica en software, nube y plataformas de datos puede ser más importante que una credencial de investigación avanzada. Los roles que construyen modelos novedosos pueden preferir estudios de posgrado; Los roles que operan plataformas de aprendizaje automático generalmente valoran igualmente la ingeniería de producción, la infraestructura y la experimentación cuidadosa.