Уточняет задачу модели
Обсуждает ожидаемый результат, доступные данные и способ проверки качества.
ML-инженер
ML-инженер помогает создавать, внедрять и поддерживать решения на основе машинного обучения.
Инструменты и технологии
Инструменты связаны с профессией напрямую или указаны в данных связанных курсов. Программы могут охватывать разные специализации, поэтому не каждый инструмент нужен специалисту.
Инструменты в работе
Яндекс.ОблакоApache AirflowApache KafkaApache SparkBashDjangoDockerDocker ComposeDVCFastAPIGitGitHubGitLabGoogle ТаблицыGrafanaHadoopJupyter NotebookKaggleKerasKubernetesLinuxMatplotlibMicrosoft ExcelMicrosoft Power BIMLFlowMongoDBNLTKNumPyOpenCVpandaspipPlotlyPostgreSQLPrometheusPyCharmPySparkpytestPythonPyTorchS3Scikit-learnSciPySeabornSQLSQLAlchemyTelegramTensorFlowWord2vecYandex DataLens
Что делает специалист
Готовит решение
Разрабатывает и проверяет обработку данных и модель для выбранного сценария.
Поддерживает использование
Помогает внедрить решение и следит за признаками ошибок или изменения качества.
Источники: O*NET: Data Scientists ↗ и scikit-learn: Model Selection and Evaluation ↗. Data Scientist и ML-инженер могут иметь разные обязанности; scikit-learn приведён как пример библиотеки.
Этапы освоения профессии
Программирование и данные
Освойте обработку учебных таблиц и базовые принципы статистики.
Модель и проверка
Постройте простую модель и оцените её на данных, не использованных для обучения.
Использование результата
Оформите воспроизводимый пример применения модели и опишите ограничения и возможные ошибки.
Это редакционный маршрут, а не обязательный стандарт или обещание трудоустройства. Документация и самостоятельная практика также подходят для освоения навыков.
Курсы для профессии «ML-инженер»
Здесь представлены опубликованные на KURSEZ курсы, связанные с этой профессией. Сравните программу, практику и условия обучения.
Яндекс ПрактикумМагистратура МИФИ: работа с данными и применение ИИ
Онлайн-магистратура НИЯУ МИФИ в партнёрстве с Яндекс Практикумом о работе с данными, машинном обучении и ИИ. Студент выбирает один из четырёх треков.
950 000 ₽
Стоимость курса
Яндекс ПрактикумАудиоанализ, распознавание и генерация речи
Курс для специалистов с опытом ML: обработка аудио, распознавание и синтез речи, речевые модели и оптимизация их применения.
66 400 ₽
Стоимость курса
от 2 711 ₽ / мес. на 36 мес.
Яндекс ПрактикумОсновы глубокого обучения нейросетей
Курс для специалистов с опытом в машинном обучении: построение нейросетей, работа с последовательностями, изображениями и мультимодальными данными.
50 000 ₽
Стоимость курса
от 2 041 ₽ / мес. на 36 мес.
Яндекс ПрактикумMLOps для разработки и мониторинга моделей
Курс для технических специалистов с опытом ML: автоматизация подготовки данных, экспериментов, развёртывания и мониторинга моделей.
116 400 ₽
Стоимость курса
от 4 752 ₽ / мес. на 36 мес.
Что важно знать о профессии «ML-инженер» перед выбором
ML-инженер разрабатывает и сопровождает решения, использующие машинное обучение. Задачи могут включать подготовку данных, обучение и оценку моделей, интеграцию моделей в продукты и наблюдение за их работой.
Специалист сотрудничает с аналитиками, разработчиками и владельцами продукта, проверяет качество данных и учитывает ограничения модели. Результаты на тестовых данных не гарантируют такого же поведения в реальной среде, поэтому важны повторная проверка и сопровождение.
Развитие возможно в обработке языка и изображений, инфраструктуре моделей или исследовательских задачах. Выбирая обучение, проверьте требования к математике и программированию, методы оценки, работу с данными и обратную связь по решениям.
Что посмотреть дальше
Яндекс.Облако
Узнайте больше об этом инструменте и связанных с ним материалах KURSEZ.
ОткрытьApache Airflow
Узнайте больше об этом инструменте и связанных с ним материалах KURSEZ.
ОткрытьВсе курсы
Сравните опубликованные курсы по программе, школе и условиям обучения.
Открыть