MLOps-инженер — это DevOps для машинного обучения. Он строит инфраструктуру, на которой ML-команды тренируют модели, выкатывают их в продакшн и следят, чтобы качество не деградировало со временем. От обычного DevOps-инженера отличается глубиной понимания ML-жизненного цикла, работой с GPU-кластерами и специфическими инструментами вроде MLflow и DVC. Зарплатная вилка в Москве в 2026 году — от 280 до 600 тысяч рублей. MLOps-инженер живёт между data scientists и обычной продуктовой инженерией. Data scientists хотят быстро итерироваться по экспериментам и не думать об инфраструктуре, продакшн требует воспроизводимости, мониторинга и предсказуемой стоимости...

MLOps, или операционное управление машинным обучением, — это настоящая революция для предприятий, стремящихся оптимизировать жизненный цикл моделей искусственного интеллекта. Если вы когда-либо сталкивались с трудностями в переходе от теории к практике в ML, вы не одиноки. В отличие от разработки традиционного ПО, здесь мы имеем дело с живыми, дышащими моделями, созревающими на основе данных. Это не просто код, который можно взять и развернуть; это целый мир с непрерывными обучение, доработками и тестированиями...