КАК СТАТЬ MLOPS ENGINEER?
Станьте MLOps Engineer и стройте карьеру на пересечении ML, DevOps и Software Engineering
Тимофей Охрименко
Software & MLOps Engineer в Beewise
КУРС MLOPS ДЛЯ
В ПРОГРАММУ КУРСА ВХОДЯТ
-
01
Автоматизация ML-процессов
Научитесь запускать end-to-end пайплайны: от обработки данных и тренировки моделей — до их логирования, деплоя и поддержки в продакшн-среде.
-
02
Развертывание в облачной инфраструктуре
Развернете продакшн-решения в облаке с Pulumi и AWS SageMaker: опишете инфраструктуру как код, настроите endpoints и создадите пайплайны для тренировки и inference моделей.
-
03
Мониторинг и стабильность моделей
Овладеете Prometheus, Grafana и Evidently, чтобы отслеживать продуктивность, выявлять Data/Concept Drift и обеспечивать непрерывное обновление ML-систем.
лектор
ТИМОФЕЙ ОХРИМЕНКО
Software & MLOps Engineer в Beewise
-
имеет более 13 лет опыта в IT: 6+ лет как Software Engineer и более 3 лет в роли DevOps- и MLOps-инженера
-
построил MLOps-инфраструктуру с нуля, что ускорило тренировку моделей в 3 раза
-
автоматизировал деплой ML-проектов на AWS, сократив развертывание с 2 часов до 15 минут
-
оптимизировал обработку данных, повысив точность моделей на 12%
Программа
-
01 занятие20.10.2025 18:00
Введение в MLOps
- выясните, что такое MLOps и его важность для ML-проектов
- разберете отличия MLOps от DevOps и специфические вызовы ML-систем
- поймете этапы жизненного цикла ML-модели и архитектуру ML-систем
- разберете задачи, которые на каждом этапе решает MLOps
-
02 занятие22.10.2025 18:00
Управление зависимостями (pip, uv, Poetry, Conda)
- разберете инструменты управления зависимостями и разницу между ними
- узнаете о типичных проблемах с зависимостями и их решении
- научитесь создавать проект и управлять им с помощью uv
-
03 занятие26.10.2025 18:00
CI/CD для ML: принципы, инструменты (GitHub Actions, GitLab CI)
- узнаете типичные CI/CD-пайплайны для ML
- рассмотрите GitHub Actions и GitLab CI
- научитесь создавать типичный CI/CD-пайплайн для запуска тренировки ML-модели
-
04 занятие28.10.2025 18:00
Контейнеризация моделей с Docker
- рассмотрите Docker
- научитесь создавать Docker-образ с ML-моделью и запускать его
-
05 занятие03.11.2025 18:00
Reproducibility в ML и версионирование данных с помощью DVC
- узнаете, как обеспечить Reproducibility в ML
- поймете уровни Reproducibility в ML
- научитесь пользоваться DVC для версионирования данных
-
06 занятие05.11.2025 18:00
Отслеживание экспериментов и версионирование модели с помощью MLflow
- узнаете, как отслеживать эксперименты и версионирование моделей
- научитесь внедрять отслеживание экспериментов в код
- поймете, как работать с MLflow Model Registry
-
07 занятие10.11.2025 18:00
Обзор метрик модели и Feature store
- знаете основные метрики моделей и что они означают
- выясните, что такое Feature store, и освоите работу с Feast
-
08 занятие12.11.2025 18:00
DVC Pipelines vs Airflow vs Kubeflow: когда что выбирать
- разберете разницу между DVC Pipelines, Airflow, Kubeflow и их основные функции
-
09 занятие17.11.2025 18:00
Case Study: построение DVC-пайплайна с нуля
- получите навыки строить DVC pipeline для тренировки модели
- научитесь строить CI/CD GitHub Actions для запуска DVC-пайплайна
-
10 занятие19.11.2025 18:00
Виды inference и Pulumi IaC
- разберете разницу между Online vs Batch inference
- ознакомитесь с Pulumi IaC и Pulumi AI
-
11 занятие24.11.2025 18:00
Демо: Создание Pulumi IaC для развертывания ML-приложения на AWS
- научитесь создавать Pulumi IaC и CI/CD для развертывания ML-приложения
-
12 занятие26.11.2025 18:00
AWS SageMaker
- рассмотрите основные сервисы AWS SageMaker — Studio, Pipelines, Processing и Training Jobs, Endpoints и serverless inference, Batch Transform Jobs и Models Registry
-
13 занятие01.12.2025 18:00
Построение пайплайна с помощью AWS SageMaker
- научитесь строить пайплайн с помощью AWS SageMaker
-
14 занятие03.12.2025 18:00
Мониторинг производительности модели
- ознакомитесь с метриками моделей
- разберете Prometheus и Grafana
- научитесь интегрировать мониторинг в приложение
-
15 занятие08.12.2025 18:00
Data & Concept Drift: как обнаружить и устранить
- узнаете, что такое Data Drift и Concept Drift
- ознакомитесь с Evidently
-
16 занятие22.12.2025 18:00
Защита курсового проекта
- создадите MLOps-пайплайн для тренировки модели с DVC Pipelines
- интегрируете MLflow для отслеживания экспериментов и регистрации моделей
- настроите CI/CD для автоматического запуска пайплайна на GitHub Actions или GitLab CI
регистрация
Освойте ключевые инструменты MLOps Engineer, чтобы перейти на новый уровень в карьере.