1998: Engenheiro MLOps no trabalho

MLOps é bem pago porque requer amplitude e porque muitas organizações estão tentando implantar IA mais rápido do que suas práticas operacionais amadurecem. A IA generativa aumentou a procura por avaliação, observabilidade e controlos de acesso. Ele também automatiza partes do trabalho – modelos de pipeline, configuração e diagnóstico – de modo que a habilidade durável é projetar sistemas confiáveis ​​e decidir quais evidências são suficientes para confiar em um modelo.

Um engenheiro de MLOps transforma experimentos de aprendizado de máquina em serviços monitorados e repetíveis. Eles criam pipelines de dados e treinamento, empacotam modelos, implantam-nos em ambientes de nuvem ou de borda, rastreiam versões, monitoram o desempenho e criam procedimentos de reversão. Em equipes menores eles também podem escrever código de aplicação; nas maiores, eles administram uma plataforma compartilhada para muitas equipes de ciência de dados.

Como o MLOps difere da ciência de dados? Não. Um diploma em ciência da computação, engenharia ou com foco em dados é comum, mas a experiência prática em software, nuvem e plataforma de dados pode ser mais importante do que uma credencial de pesquisa avançada. As funções que constroem novos modelos podem preferir estudos de pós-graduação; funções que operam plataformas de ML geralmente valorizam igualmente a engenharia de produção, a infraestrutura e a experimentação cuidadosa.