Инженер машинного обучения

Машинное обучение как инструмент принятия решений

Машинное обучение — это не просто алгоритмы, а способ превращать данные в практическую пользу. ML-инженер сопровождает модель на всех этапах: от подготовки исходной информации до внедрения решения в реальную среду. Такие специалисты помогают компаниям из бизнеса, медицины, промышленности и других отраслей находить оптимальные решения на основе данных. В рамках обучения вы освоите полный цикл работы с ML-системами и научитесь создавать устойчивые, масштабируемые решения, готовые к эксплуатации.

Ключевые компетенции

• построение решений машинного обучения с нуля и доведение их до промышленного использования;
• формулирование аналитических гипотез и их проверка статистическими методами;
• проектирование архитектуры хранения данных и настройка баз данных;
• интеграция внешних сервисов через API и автоматизация сбора информации;
• применение математического аппарата — линейной алгебры и вероятностных моделей;
• решение задач классификации, прогнозирования и сегментации данных;
• разработка нейронных сетей и использование методов переноса обучения;
• построение ETL-процессов для работы с большими массивами данных;
• контейнеризация проектов и настройка процессов CI/CD;
• использование методов глубокого обучения для создания ИИ-решений;
• работа с изображениями, видео и речевыми данными.

Инструментарий

• Python — основной язык для анализа данных и построения ML-моделей;
• SQL и реляционные базы данных для хранения и обработки информации;
• PostgreSQL для надёжной работы с большими объёмами данных;
• FastAPI для создания производительных сервисов и ML-API;
• Scikit-learn для классических алгоритмов машинного обучения;
• PyTorch для разработки и обучения нейронных сетей;
• Docker для упаковки и развёртывания решений;
• MLflow для управления жизненным циклом моделей;
• Airflow для оркестрации и автоматизации пайплайнов;
• Seaborn для анализа и визуального представления данных.

Профессиональные перспективы

• универсальный ML-специалист, способный работать с моделями на любом этапе их жизненного цикла;
• эксперт с фокусом на отдельные направления, такие как компьютерное зрение или распознавание речи, которые особенно востребованы на рынке.