Инженер машинного обучения: курс для IT-специалистов

Machine Learning как стратегическое направление карьеры

Сфера машинного обучения развивается стремительно и нуждается в специалистах нового типа — тех, кто способен вести продукт целиком: от экспериментов и обучения моделей до их внедрения, масштабирования и поддержки в рабочей среде. Именно такие универсальные профессионалы сегодня особенно востребованы рынком.

Профессиональные компетенции

• контроль жизненного цикла ML-решений — от аналитических исследований до эксплуатации в продакшене;
• работа с широким спектром алгоритмов: статистические модели, деревья, ансамбли, нейросетевые архитектуры;
• проектирование устойчивых ML-конвейеров с автоматическим обучением и переобучением моделей;
• разработка и обучение моделей под прикладные задачи бизнеса и продуктов;
• внедрение MLOps-подходов для мониторинга качества и стабильности решений;
• создание масштабируемых сервисов с использованием контейнеризации;
• углублённая работа с компьютерным зрением и технологиями обработки естественного языка.

Технологический стек

• Python-библиотеки для анализа и визуализации данных: Pandas, NumPy, Matplotlib;
• инструменты классического ML: Scikit-learn, CatBoost, LightGBM, XGBoost;
• фреймворки глубокого обучения: PyTorch и TensorFlow;
• системы управления экспериментами и версиями данных: MLflow, DVC;
• средства контейнеризации и оркестрации: Docker и Kubernetes;
• FastAPI для создания высокопроизводительных сервисов вокруг моделей;
• решения для анализа изображений и видео: OpenCV, YOLO, ResNet, ViT;
• инструменты и модели для NLP: GPT, Hugging Face Transformers, BERT.