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法律研究誰是 MLOps 工程師？
什麼是 MLOps？
機器學習運維 (MLOps) 是機器學習運維的縮寫。MLOps 是機器學習工程的一個基本組成部分，專注於最佳化機器學習模型的部署過程以及維護和監控。MLOps 是一項團隊合作，通常包括資料科學家、DevOps 工程師和 IT 人員。MLOps 的目標是提高自動化程度並改善生產模型的質量，同時關注業務和監管需求，類似於 DevOps 和 DataOps 方法。MLOps 最初是一套最佳實踐，但它正逐漸成為管理 ML 生命週期的一種獨立解決方案。
誰是 MLOps 工程師？
機器學習運維工程師，也稱為 MLOps 工程師，是資料科學團隊中至關重要且寶貴的補充。如果您是希望跨職能工作但專門從事機器學習演算法的現任軟體工程師，或者您是瞭解演算法工作原理但希望更多地關注軟體工程、資料工程和模型部署的現任資料科學家，您可能希望考慮轉向此職位。在擔任 MLOps 工程師時，您可能會首次收到資料科學家建立的資料科學模型。除了機器學習技能外，您還需要深入瞭解 DevOps。DevOps 是一種職業，它將軟體工程師的職責與運營團隊的職責相結合，以實現工作流程自動化。
為什麼我們需要 MLOps？
將機器學習轉變為一項有利可圖的事業並非易事。機器學習生命週期包含許多複雜元件，包括資料匯入、資料準備、模型訓練、模型調整、模型部署、模型監控、可解釋性等。它還需要跨團隊的溝通和交接，從資料工程到資料科學再到機器學習工程。自然，保持所有這些流程同步並協同執行需要高度的運營紀律。MLOps 指的是機器學習生命週期的實驗、迭代和持續改進。企業希望利用 MLOps 系統實現多專案標，並在整個公司成功採用 ML，包括：
模型和預測的可重複性
診斷
部署和自動化
可擴充套件性
治理和監管合規性
協作
業務用途
監控和管理
例如，MLOps 是一種標準實踐，它考慮了所有上述因素，可以幫助企業簡化流程並在部署期間避免問題。
成為 MLOps 工程師所需的技能
良好的程式設計技能、機器學習框架和庫的實踐經驗、敏捷環境以及利用 DevOps 概念實施機器學習解決方案的需求量很大。
該行業需要機器學習、資料工程和 DevOps 方法的結合。
在整個 CI/CD 週期中，DevOps 工程師應始終與質量保證 (QA) 團隊互動，並瞭解測試歷史。需要了解 QA 指導的框架/環境，以瞭解程式碼的測試和維護方式。
由於機器學習在很大程度上依賴於資料，因此經驗豐富的 MLOps 工程師應熟悉資料結構、資料建模和資料庫管理系統。
MLOps 是 DevOps 領域的一個分支。必須瞭解如何自動化整個 DevOps 管道，包括應用程式效能監控、基礎設施設定和配置。
MLOps 工程師的角色和職責
MLOps 工程師應該處理以下職責：
負責最佳化模型中的超引數，並評估這些模型。這些工程師專注於入職、運營和退役的工作流程建模、模型版本控制和治理、版本控制和資料存檔、監控模型及其變化。
建立和應用標準、指標和監控來衡量和提高服務質量。
為大規模自動化和高效的模型運營提供最佳選擇，並進行概念驗證。
開發和維護可擴充套件的 MLOps 框架以適應特定於客戶的模型。
作為銷售團隊的 MLOps 專家，他們使用技術設計解決方案支援 RFP。
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