Ciência da Computação
base de software e sistemasFornece programação, sistemas distribuídos e bases de algoritmos para plataformas de ML de produção.
Os engenheiros de MLOps precisam de bases sobrepostas: engenharia de software para serviços confiáveis, engenharia de dados para pipelines, operações em nuvem para infraestrutura escalonável e aprendizado de máquina suficiente para compreender o treinamento, a avaliação e o desvio. Nenhum diploma cobre tudo isso perfeitamente, então as carreiras geralmente começam em funções adjacentes.
A melhor evidência de prontidão é um projeto reproduzível. Um candidato que consegue versionar dados e códigos, treinar um modelo por meio de um pipeline, implantá-lo, monitorá-lo e explicar modos de falha demonstra a mentalidade que os empregadores precisam com mais clareza do que um notebook com pontuação alta.
The route in
-
1
Programação e matemática
1–2 anosAprenda Python, SQL, estatística, controle de versão, Linux e design básico de software.
The filterCursos, projetos de codificação e fundamentos técnicos.
-
2
Graduação ou treinamento estruturado
3–4 anosEstude ciência da computação, ciência de dados, engenharia ou uma disciplina quantitativa com trabalho prático em sistemas.
The filterAdmissões e cursos técnicos sustentados.
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3
Crie dados e projetos de ML
1–2 anosTreine modelos com dados reproduzíveis, experimentos rastreados e pipelines testáveis, em vez de apenas notebooks.
The filterRevisão de portfólio e estágio ou entrevista para função júnior.
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4
Experiência em engenharia de produção
2–3 anosTrabalhe em engenharia de software, dados, nuvem ou ML e aprenda práticas de implantação, monitoramento e incidentes.
The filterEntrevistas práticas de design de sistema e depuração.
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5
Especialização em MLOps
2–4 anosSistemas próprios de treinamento, atendimento, registro, avaliação e observabilidade em uma ou mais equipes modelo.
The filterEvidência de lançamentos de produção seguros e julgamento operacional.
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6
Líder de plataforma ou sistemas de IA
5+ anosDefina a arquitetura da plataforma de ML, os padrões de governança e a estratégia de custo ou confiabilidade em todos os produtos.
The filterConfiança entre equipes e liderança técnica responsável.
Graduação mais laboratórios em nuvem
Varia de acordo com o país
Os custos universitários variam desde sistemas públicos baratos até mensalidades privadas elevadas. Créditos na nuvem, exames de certificação e serviços de laboratório acrescentam custos recorrentes, embora ferramentas de código aberto e conjuntos de dados públicos possam dar suporte a um portfólio sério a um custo modesto quando o uso é cuidadosamente controlado.
What to study
Ciência de Dados
dados e rota de modelagemCombina estatísticas, pipelines de dados e métodos de aprendizado de máquina quando combinados com fortes práticas de engenharia.
Engenharia Informática
profundidade dos sistemasÚtil para trabalhos de desempenho, infraestrutura e implantação de borda.
Estatística ou Matemática
profundidade de avaliação do modeloCria rigor para experimentos, incertezas, métricas e validação de modelo.
Sistemas de Informação
integração empresarialConecta o design de tecnologia à governança, processos e adoção organizacional.
Where it is taught best
Universidade de Stanford
Estados UnidosEcossistema influente de ciência da computação, IA e pesquisa de sistemas.
Universidade Carnegie Mellon
Estados UnidosFortes programas de aprendizado de máquina, engenharia de software e sistemas.
Universidade de Toronto
CanadáImportante centro de pesquisa em aprendizado de máquina e talentos em engenharia.
ETH Zurique
SuíçaForça de pesquisa em aprendizado de máquina, dados e sistemas.
Universidade de Cambridge
Reino UnidoPesquisa de longa data em ciência da computação e aprendizado de máquina.
Universidade Nacional de Singapura
CingapuraCentro regional para pesquisa em IA e engenharia tecnológica.
KAIST
Coréia do SulPrincipal instituto de engenharia coreano com trabalho de IA e sistemas.
Universidade de Tóquio
JapãoImportante universidade de pesquisa japonesa com programas de ciência da computação e IA.
Licences and exams
Engenheiro profissional de aprendizado de máquina do Google
GlobalCertificação de plataforma em nuvem que abrange design de modelo, implantação e operações no Google Cloud.
AWS Certified Machine Learning – Especialidade
GlobalCertificação AWS para design de carga de trabalho de aprendizado de máquina e uso operacional; a disponibilidade e os nomes podem mudar de acordo com o programa.
Associado de engenheiro de IA do Microsoft Azure
GlobalCredencial de fornecedor focada em projetar e implementar soluções de IA do Azure.
Administrador certificado do Kubernetes
GlobalCredencial do Cloud Native Computing Foundation relevante para orquestração de contêineres usada por muitas plataformas de ML.
The other way in
DevOps ou rota de engenharia de plataforma
Os engenheiros que já automatizam implantações, contêineres e operações em nuvem podem adicionar conhecimentos de ML e migrar para plataformas de ML.
Rota de engenharia de dados
Os engenheiros de dados que possuem qualidade, pipelines e armazéns podem criar treinamento de modelo e pipelines de recursos com experiência em ML de produção.
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