Разработка ML моделей и сервисов инференса, интеграция в продукт.
Модели и инференс сервисы на базовом уровне: обучение, метрики, упаковка.
- Обучать модели
- Делать инференс эндпоинт
- Писать эксперименты
- Документировать результаты
- Python
- pytorch basics
- Метрики качества
- Docker basics
- Train/val split
- Overfitting
- Метрики классификации
- Data preprocessing
- Model training
- Inference API
- Docker image
Дальше: Middle ML Eng или MLOps.
Интеграция ML в продукт: пайплайны, сервисы, мониторинг, качество.
- Делать пайплайны обучения
- Деплоить инференс
- Следить за качеством
- Делать мониторинг метрик
- Pytorch уверенно
- MLflow базово
- Kubernetes basics
- Observability basics
- Drift
- Online/offline metrics
- Feature store basics
- Batch vs real-time inference
- Training pipeline
- Canary deploy
- Monitoring
Senior ML Eng / MLOps Lead.