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法律研究谁是 MLOps 工程师？
什么是 MLOps？
机器学习运维 (MLOps) 是机器学习运维的缩写。MLOps 是机器学习工程的一个基本组成部分，专注于优化机器学习模型的部署过程以及维护和监控。MLOps 是一项团队合作，通常包括数据科学家、DevOps 工程师和 IT 人员。MLOps 的目标是提高自动化程度并改善生产模型的质量，同时关注业务和监管需求，类似于 DevOps 和 DataOps 方法。MLOps 最初是一套最佳实践，但它正逐渐成为管理 ML 生命周期的一种独立解决方案。
谁是 MLOps 工程师？
机器学习运维工程师，也称为 MLOps 工程师，是数据科学团队中至关重要且宝贵的补充。如果您是希望跨职能工作但专门从事机器学习算法的现任软件工程师，或者您是了解算法工作原理但希望更多地关注软件工程、数据工程和模型部署的现任数据科学家，您可能希望考虑转向此职位。在担任 MLOps 工程师时，您可能会首次收到数据科学家创建的数据科学模型。除了机器学习技能外，您还需要深入了解 DevOps。DevOps 是一种职业，它将软件工程师的职责与运营团队的职责相结合，以实现工作流程自动化。
为什么我们需要 MLOps？
将机器学习转变为一项有利可图的事业并非易事。机器学习生命周期包含许多复杂组件，包括数据导入、数据准备、模型训练、模型调整、模型部署、模型监控、可解释性等。它还需要跨团队的沟通和交接，从数据工程到数据科学再到机器学习工程。自然，保持所有这些流程同步并协同运行需要高度的运营纪律。MLOps 指的是机器学习生命周期的实验、迭代和持续改进。企业希望利用 MLOps 系统实现多项目标，并在整个公司成功采用 ML，包括：
模型和预测的可重复性
诊断
部署和自动化
可扩展性
治理和监管合规性
协作
业务用途
监控和管理
例如，MLOps 是一种标准实践，它考虑了所有上述因素，可以帮助企业简化流程并在部署期间避免问题。
成为 MLOps 工程师所需的技能
良好的编程技能、机器学习框架和库的实践经验、敏捷环境以及利用 DevOps 概念实施机器学习解决方案的需求量很大。
该行业需要机器学习、数据工程和 DevOps 方法的结合。
在整个 CI/CD 周期中，DevOps 工程师应始终与质量保证 (QA) 团队互动，并了解测试历史。需要了解 QA 指导的框架/环境，以了解代码的测试和维护方式。
由于机器学习在很大程度上依赖于数据，因此经验丰富的 MLOps 工程师应熟悉数据结构、数据建模和数据库管理系统。
MLOps 是 DevOps 领域的一个分支。必须了解如何自动化整个 DevOps 管道，包括应用程序性能监控、基础设施设置和配置。
MLOps 工程师的角色和职责
MLOps 工程师应该处理以下职责：
负责优化模型中的超参数，并评估这些模型。这些工程师专注于入职、运营和退役的工作流程建模、模型版本控制和治理、版本控制和数据存档、监控模型及其变化。
创建和应用标准、指标和监控来衡量和提高服务质量。
为大规模自动化和高效的模型运营提供最佳选择，并进行概念验证。
开发和维护可扩展的 MLOps 框架以适应特定于客户的模型。
作为销售团队的 MLOps 专家，他们使用技术设计解决方案支持 RFP。
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