2006: Engenheiro MLOps no trabalho — Secção 721: A computação em nuvem se tor

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? Os cientistas de dados geralmente se concentram no enquadramento de problemas, na análise de dados e no desenvolvimento de modelos. MLOps se concentra em tornar os modelos reproduzíveis, implementáveis ​​e observáveis ​​ao longo do tempo. A distinção não é absoluta: equipes fortes colaboram na avaliação e na qualidade dos dados, enquanto os engenheiros de MLOps precisam de conhecimento de ML suficiente para entender como um modelo pode falhar após a implantação.