Инженер машинного обучения

Программа обучения «ML-инженер»

• Освоите развертывание и интеграцию моделей машинного обучения в рабочие среды
• Научитесь строить микросервисы, используя современные фреймворки и облачные решения
• Получите практический опыт в Docker, FastAPI, Airflow, MLflow и Yandex Cloud
• Создадите 6 полноценных проектов и 3 функционирующих сервиса, которые станут визитной карточкой вашего портфолио

Кто такой ML-инженер и чем он занимается

Инженер по машинному обучению — это специалист, который превращает математические модели в реальные решения. Его задача — не только построить алгоритм, но и адаптировать его для стабильной работы в боевой среде. ML-инженер работает на стыке разработки и анализа данных, создавая системы, способные автоматически обучаться и прогнозировать. Он тесно взаимодействует с дата-сайентистами, аналитиками и инженерами данных, чтобы превратить исследование в работающее решение.

Кому будет полезен курс

• Разработчикам и инженерам данных: углубите понимание ML-технологий, научитесь их внедрять в продукты и получите опыт работы с производственными пайплайнами
• Data Science и BI-специалистам: пройдёте путь от идеи до развёрнутой модели, научитесь автоматизировать процессы и подниметесь на следующую ступень карьеры
• Начинающим ML-инженерам: систематизируете знания, получите обратную связь от экспертов и освоите практики, востребованные в индустрии

Желательно знать до старта

• Python: основы языка, использование Jupyter Notebook, работа с библиотеками (Pandas и др.)
• SQL: написание запросов, первичная обработка данных в базах
• Обработка данных: сбор, очистка, анализ, построение описательной статистики
• Алгоритмы ML: понимание принципов подбора и обучения моделей машинного обучения
• Git и терминал: управление версиями кода, работа с локальными и удалёнными репозиториями через IDE или командную строку