MLOps Engineer
Automating the ML model lifecycle: from training to production monitoring
MLOps Engineer ist eine Rolle in der Familie ML & AI Engineering. Es umfasst 56 Fähigkeiten über 5 Stufen (von Junior bis Principal). 123 Fähigkeiten sind obligatorisch. Schlüsselbereiche: Programming Fundamentals, Backend Development, Database Management.
Technologie-Stack
Fokus nach Stufe
Setting up ML pipelines. Working with MLflow/DVC. Containerizing models. Monitoring inference. Automating routine tasks.
Designing CI/CD for ML. Setting up feature store. Automating training and deployment. Drift monitoring. GPU cluster management.
MLOps platform architecture. Inference optimization (Triton, ONNX). Real-time serving. GPU autoscaling. Cost optimization.
MLOps platform strategy. ML lifecycle standards. Coordination with ML and backend teams. Vendor evaluation.
Enterprise MLOps architecture. Multi-cloud ML infrastructure. LLM deployment strategy. Industry best practices.
Kompetenzmatrix
56 Fähigkeiten × 5 Stufen. Klicken Sie auf eine Zelle für Details.
AI-Assisted Development
4 Fähigkeiten| Faehigkeiten | Jun | Mid | Sen | Lead | Princ |
|---|---|---|---|---|---|
| GitHub Copilot | A | W | A | E | E |
| Cursor IDE | A | W | A | E | E |
| ChatGPT / Claude | A | W | A | E | E |
| Prompt Engineering for Code | A | W | A | E | E |
API & Integration
4 Fähigkeiten| Faehigkeiten | Jun | Mid | Sen | Lead | Princ |
|---|---|---|---|---|---|
| REST API Design | A | W | A | E | E |
| GraphQL Design | A | W | A | E | E |
| gRPC & Protocol Buffers | A | W | A | E | E |
| API Documentation | A | W | A | E | E |
Architecture & System Design
1 Fähigkeiten| Faehigkeiten | Jun | Mid | Sen | Lead | Princ |
|---|---|---|---|---|---|
| System Design Fundamentals | A | W | A | E | E |
Backend Development
5 Fähigkeiten| Faehigkeiten | Jun | Mid | Sen | Lead | Princ |
|---|---|---|---|---|---|
| Python Web Frameworks | A | W | A | E | E |
| Apache Kafka | A | W | A | E | E |
| Redis | A | W | A | E | E |
| Task Queues | A | W | A | E | E |
| S3 / Object Storage | A | W | A | E | E |
Cloud & Infrastructure
8 Fähigkeiten| Faehigkeiten | Jun | Mid | Sen | Lead | Princ |
|---|---|---|---|---|---|
| Docker | A | W | A | E | E |
| Container Security Scanning | A | W | A | E | E |
| Kubernetes Core | A | W | A | E | E |
| Kubernetes Advanced | A | W | A | E | E |
| Helm | A | W | A | E | E |
| Terraform | A | W | A | E | E |
| AWS | A | W | A | E | E |
| Network Fundamentals | A | W | A | E | E |
Database Management
3 Fähigkeiten| Faehigkeiten | Jun | Mid | Sen | Lead | Princ |
|---|---|---|---|---|---|
| PostgreSQL | A | W | A | E | E |
| Database Indexing | A | W | A | E | E |
| Query Optimization | A | W | A | E | E |
DevOps & CI/CD
3 Fähigkeiten| Faehigkeiten | Jun | Mid | Sen | Lead | Princ |
|---|---|---|---|---|---|
| GitHub Actions / GitLab CI | A | W | A | E | E |
| GitLab CI/CD Advanced | A | W | A | E | E |
| ArgoCD | A | W | A | E | E |
Machine Learning & AI
6 Fähigkeiten| Faehigkeiten | Jun | Mid | Sen | Lead | Princ |
|---|---|---|---|---|---|
| MLflow | A | W | A | E | E |
| Feature Stores | A | W | A | E | E |
| Model Serving | A | W | A | E | E |
| Experiment Tracking | A | W | A | E | E |
| ML Pipelines | A | W | A | E | E |
| Model Monitoring | A | W | A | E | E |
Observability & Monitoring
5 Fähigkeiten| Faehigkeiten | Jun | Mid | Sen | Lead | Princ |
|---|---|---|---|---|---|
| Structured Logging | A | W | A | E | E |
| Prometheus & Grafana | A | W | A | E | E |
| Custom Business Metrics | A | W | A | E | E |
| OpenTelemetry | A | W | A | E | E |
| SLI / SLO / SLA | A | W | A | E | E |
Programming Fundamentals
8 Fähigkeiten| Faehigkeiten | Jun | Mid | Sen | Lead | Princ |
|---|---|---|---|---|---|
| Algorithms & Complexity | A | W | A | E | E |
| Data Structures | A | W | A | E | E |
| OOP & SOLID Principles | A | W | A | E | E |
| Design Patterns | A | W | A | E | E |
| Multithreading | A | W | A | E | E |
| Async Programming | A | W | A | E | E |
| Code Quality & Refactoring | A | W | A | E | E |
| Type Safety & Type Systems | A | W | A | E | E |
Security
3 Fähigkeiten| Faehigkeiten | Jun | Mid | Sen | Lead | Princ |
|---|---|---|---|---|---|
| OWASP & Application Security | A | W | A | E | E |
| Secure Coding Practices | A | W | A | E | E |
| JWT / OAuth2 / OIDC | A | W | A | E | E |
Testing & QA
4 Fähigkeiten| Faehigkeiten | Jun | Mid | Sen | Lead | Princ |
|---|---|---|---|---|---|
| Unit Testing | A | W | A | E | E |
| Integration Testing | A | W | A | E | E |
| E2E Testing | A | W | A | E | E |
| Load Testing | A | W | A | E | E |
Version Control & Collaboration
2 Fähigkeiten| Faehigkeiten | Jun | Mid | Sen | Lead | Princ |
|---|---|---|---|---|---|
| Git Advanced | A | W | A | E | E |
| Code Review | A | W | A | E | E |
Häufig gestellte Fragen
Welche Fähigkeiten werden für die Rolle MLOps Engineer benötigt?
Die Rolle MLOps Engineer erfordert 56 Fähigkeiten, davon 123 obligatorisch. Die Fähigkeiten verteilen sich auf 5 Stufen: von Junior bis Principal. Vollständige Matrix ansehen.
Wie steigt man in der Rolle MLOps Engineer auf die nächste Stufe auf?
Nutzen Sie den Grade-Rechner, um Ihre aktuelle Stufe einzuschätzen und personalisierte Empfehlungen zu erhalten.
Welcher Technologie-Stack wird in der Rolle MLOps Engineer verwendet?
Der Stack umfasst 5 Technologien auf verschiedenen Stufen. Python, MLflow, DVC, Docker, Airflow basics, Kubernetes basics, Git, Prometheus basics, Python, Kubeflow/MLflow, Docker/Kubernetes, Airflow, Feature Store (Feast), Seldon/BentoML, Terraform, GitHub Actions, Kubeflow/Vertex AI, Triton Inference Server, ONNX/TensorRT, Kubernetes (GPU scheduling), Ray Serve, Custom operators, Prometheus/Grafana...
Wie definiert die Community die Anforderungen für die Rolle MLOps Engineer?
Die Anforderungen werden von der Community durch ein Vorschlagssystem gestaltet. Jedes Mitglied kann Änderungen vorschlagen, die durch Abstimmung und Expertenprüfung gehen.