Никаких записей курсов — только живое общение
Курсы
Наши курсы
Программирование
- Промпт-инжиниринг для начинающих
- Вайбкодинг для начинающих
- Kubernetes на практике
- Front End разработчик
- Python разработчик
- Java разработчик
- iOS разработчик
- Android разработчик
- C# (.NET) разработчик
- Мобильный разработчик на Flutter
- WEB разработчик
- GO разработчик
- 1С разработчик
- React Native разработчик
- Node.js для Front End
Тестирование
TeachMeSkills в Ютубе
Здесь мы публикуем годный контент, подробные разборы и практический опыт учителей
Дистанционный курс — 3,5 месяца
MLOps инженер
Все фазы ML-проекта: от данных до продакшена.
Свяжемся в течение рабочего дня
Нажимая на кнопку, я соглашаюсь на обработку персональных данных
Старт групп
MLO01-onl — 13 ноября
Дни и время занятий
ВТ, ЧТ, 19:00 — 22:00
Кем ты станешь?
Освойте MLOps и получите навыки, которые необходимы для успешной работы в сфере машинного обучения. Этот курс создан для специалистов, которые хотят научиться интегрировать и управлять процессами ML в производственной среде. Вы изучите все этапы жизненного цикла модели — от разработки до деплоя и мониторинга в реальном времени. На курсе MLOps мы обучим вас автоматизации процессов машинного обучения, настройке и масштабированию ML-пайплайнов, управлению версиями данных и моделей, а также внедрению практик CI/CD для машинного обучения. Этот курс идеально подходит для специалистов, стремящихся стать профессионалами в области интеграции ML в бизнес-процессы. Пройдя обучение, вы будете уверены в том, как построить надежную и эффективную инфраструктуру для ML-проектов, а также сможете быстро и безопасно внедрять модели в реальную эксплуатацию.
Что я смогу делать после курса?
- Научуcь оборачивать модели в API, контейнеризировать и запускать в Kubernetes или на облачных платформах.
- Буду строить пайплайны: от загрузки данных до мониторинга качества моделей — с помощью CI/CD и MLOps-инструментов.
- Пойму, как устроены ML-модели, научусь взаимодействовать с DataScientist и помогать им запускать решения в реальный продукт.
- Буду отслеживать производительность, дрифт, ошибки и запускать переобучение моделей по событиям.
- Учитывать приватность данных, управлять доступом и логировать поведение моделей в продакшене.
- Реализую реальные MLOps-кейсы, оформлю их на GitHub и подготовлюсь к выходу на рынок как инженер по MLOps.
Зарплата MLOps инженера
Источник данных: HH.ru
2500 $ - 3300 $
На рынке не хватает MLOps инженеров
173сейчас ищут MLOps инженеров
Условия зачисления и рекомендуемые знания перед началом курса
Минимальные требования для зачисления
Знания
Уверенное владение терминалом (bash, SSH) Git: merge, rebase, GitHub/GitLab flow Docker: сборка, volumes, Dockerfile Базовый Python: функции, импорты, работа с JSON, requests Понимание CI/CD (build → test → deploy) Знание REST API и основ HTTP
Железо
ОС: Linux / MacOS / WSL / Ubuntu-based окружение Процессор: Intel/AMD 4 ядра+ RAM: минимум 8 ГБ (желательно 16 ГБ) Свободное место: от 20 ГБ Видеокарта: от 1 Гб
Опыт
DevOps
Программа курса по MLOps
104 академических часа
Программа курса MLOps составлена практикующими разработчиками на основе требований IT компаний.
DevOps vs MLOps
Основы DevOps
- Что такое DevOps и его ключевые принципы (CI/CD, IaC, Monitoring, Logging)
- Инструменты DevOps: Git, GitHub Actions, Jenkins, Docker, Kubernetes
- Введение в инфраструктуру и автоматизацию
Основы MLOps
- Что такое MLOps и почему это важно для бизнеса
- Этапы жизненного цикла ML-модели
- Вызовы MLOps: reproducibility, drift, автоматизация
- Связь с Data Science и инженерией
DevOps vs MLOps
- Отличия в подходах к данным, коду и моделям
- Особенности ML-жизненного цикла
- Архитектура типичных ML-систем
- Интеграция ML в DevOps
Работа с данными
Версионирование данных и моделей
- Git, Git-LFS, DVC
- Подходы к хранению и контролю версий
- Организация ML-репозитория
Управление экспериментами с MLflow
- Принципы трекинга: параметры, метрики, артефакты
- Использование MLflow Tracking
- Связь данных, кода и экспериментов
- Сравнение запусков и reproducibility
Логирование и метаданные
- Логирование гиперпараметров, ошибок и артефактов
- Принципы audit trail и объяснимости
- Структура логов для анализа и отладки
Качество данных и DataOps
- Валидация данных, data contracts, schema drift
- Инструменты: Great Expectations, Pandera
- Роль DataOps в MLOps-процессах
Оркестрация и распределенное обучение
Основы ML-пайплайнов
- Типовая структура ML-процесса (ETL → обучение → оценка → деплой)
- Скрипты против пайплайнов
- Компоненты пайплайна и шаблоны
Оркестрация процессов
- Зачем нужна оркестрация
- Airflow, Prefect, Kubeflow (обзорно) — сравнение
- Архитектура end-to-end пайплайна
Масштабируемость обработки данных
- Dask, Spark, Ray: обзор
- Разделение задач и вычислений
- Примеры распределённой обработки
Распределённое обучение
- Использование GPU и TPU
- Horovod, PyTorch Distributed
- Балансировка ресурсов и синхронизация
CI/CD, мониторинг и логирование
CI/CD для ML
- Принципы CI/CD в ML
- GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins
- Примеры пайплайнов: обучение, упаковка, проверка
Deployment-стратегии
- Тестирование моделей: unit, интеграционное, E2E
- Подходы к деплою: Canary, Shadow, Blue-Green
- Интеграция rollback и мониторинга
Мониторинг моделей
- Метрики качества и производительности
- Data Drift и Concept Drift
- Инструменты: Prometheus, Grafana, Evidently
Логирование и отладка ML-систем
- Стратегии логирования
- Ошибки, трассировка, диагностика
- Постмортем-анализ, алерты, непрерывное улучшение
Облачные платформы
Контейнеризация ML-приложений
- Docker: образы, кэширование, зависимости
- Multistage build, Compose, best practices
- Безопасность контейнеров (Trivy, Clair)
Архитектура ML-сервисов
- REST API, batch-сервисы, stream-инференс
- Особенности упаковки моделей
- Политики безопасности и конфигурации
Облачные платформы: GCP, AWS (теория), Yandex Cloud (практика)
- Сравнение подходов
- Managed vs serverless
- Развёртывание: Cloud Run, Lambda, Yandex MKS
Инфраструктурная безопасность
Инфраструктурная безопасность
- Управление доступом: RBAC, IAM
- Шифрование данных в движении и хранении
- Политики безопасности, аудит доступа
Соответствие нормативам
- GDPR, ISO и другие регуляции
- Privacy by Design
- Хранение чувствительных данных, автоматизация compliance
Этика и объяснимость
- Explainable AI: SHAP, LIME
- Прозрачность, метрики справедливости
- Ответственность команд и негативные кейсы
Реальные кейсы внедрения MLOps
Реальные кейсы внедрения MLOps
- Сценарии в e-commerce, healthcare, fintech
- Архитектуры решений и стеки
- Типичные ошибки и масштабирование успешных практик
Организация процессов и команд
- Lean-подход к MLOps
- MLOps maturity model
- Роли, взаимодействие, интеграция с бизнесом
Платформы MLOps: MLflow и Metaflow
- MLflow как базовая платформа
- Metaflow как альтернатива
- Плюсы, ограничения, примеры end-to-end решений
Дипломный проект
Подготовка дипломного проекта
- Выбор кейса
- Построение архитектуры
- Разработка и документация
Защита дипломного проекта
- Демонстрация решения
- Оценка: архитектура, обоснования, соблюдение best practices
Учебный процесс
Преподаватели курса MLOps инженер
Учись у лучших. Все наши преподаватели - практикующие специалисты в международных IT-компаниях
Мария
Ваше резюме после обучения
Профессиональные навыки:
- CI/CD для ML-проектов: автоматизация обучения, тестирования и развёртывания моделей с помощью GitLab CI, Jenkins или аналогов
- ML-пайплайны: построение reproducible-пайплайнов с использованием MLflow, DVC или Kubeflow
- Контейнеризация и оркестрация: упаковка моделей в Docker, деплой в Kubernetes с Helm и Argo CD
- Мониторинг и логирование ML-моделей: настройка Prometheus, Grafana, Loki и интеграция с метриками качества моделей
- ML-инфраструктура как код: использование Terraform или Ansible для управления инфраструктурой
- A/B-тестирование моделей и катастрофоустойчивость: внедрение стратегий Canary, Blue-Green deployment
- Работа с облаками: опыт настройки окружений в AWS, GCP или Yandex Cloud
- Управление версиями данных и моделей: практика с Git, DVC и MLflow Registry
- Работа с задачами Data Science в продакшене: интеграция моделей в API, их тестирование и масштабирование
Помощь в трудоустройстве
Опытные HR-специалисты отвечают на вопросы, готовят к собеседованию и помогают каждому студенту получить работу мечты.
Раз
Рекомендации по составлению портфолио и резюме
Два
Подготовка к собеседованию в компаниях-партнёрах
Три
Персональные консультации по развитию карьеры
Стоимость обучения
Полная разовая оплата
105 000₽
Возможен вариант оплаты по банковской рассрочке от 6 до 18 месяцев. Более подробную информацию по программам рассрочки и кредитования можно узнать у менеджеров.
Оплата в рассрочку
Запись на обучение
Свяжемся в течение рабочего дня
Нажимая на кнопку, я соглашаюсь на обработку персональных данных