MLOps Engineer
Автоматизация жизненного цикла ML-моделей: от обучения до мониторинга в production
MLOps Engineer — роль в семействе ML & AI Engineering. Определено 56 навыков по 5 уровням (от Junior до Principal). 123 навыков являются обязательными. Ключевые домены: Основы программирования, Backend Development, Базы данных.
Технологический стек
Фокус по уровням
Настройка ML-пайплайнов. Работа с MLflow/DVC. Контейнеризация моделей. Мониторинг inference. Автоматизация рутинных задач.
Проектирование CI/CD для ML. Настройка feature store. Автоматизация обучения и деплоя. Мониторинг drift. GPU cluster management.
Архитектура MLOps-платформы. Оптимизация inference (Triton, ONNX). Real-time serving. Автоскейлинг GPU. Cost optimization.
MLOps platform strategy. Стандарты ML lifecycle. Координация с ML и backend командами. Vendor evaluation.
Enterprise MLOps architecture. Multi-cloud ML infrastructure. LLM deployment strategy. Industry best practices.
Матрица навыков
56 навыков × 5 уровней. Нажмите на ячейку для детализации.
Архитектура и проектирование
1 навыков| Навыки | Jun | Mid | Sen | Lead | Princ |
|---|---|---|---|---|---|
| Основы System Design | A | W | A | E | E |
Базы данных
3 навыков| Навыки | Jun | Mid | Sen | Lead | Princ |
|---|---|---|---|---|---|
| PostgreSQL | A | W | A | E | E |
| Индексирование БД | A | W | A | E | E |
| Оптимизация запросов | A | W | A | E | E |
Безопасность
3 навыков| Навыки | Jun | Mid | Sen | Lead | Princ |
|---|---|---|---|---|---|
| OWASP и безопасность приложений | A | W | A | E | E |
| Практики безопасного кода | A | W | A | E | E |
| JWT / OAuth2 / OIDC | A | W | A | E | E |
Контроль версий и коллаборация
2 навыков| Навыки | Jun | Mid | Sen | Lead | Princ |
|---|---|---|---|---|---|
| Git Advanced | A | W | A | E | E |
| Code Review | A | W | A | E | E |
Облако и инфраструктура
8 навыков| Навыки | Jun | Mid | Sen | Lead | Princ |
|---|---|---|---|---|---|
| Docker | A | W | A | E | E |
| Сканирование безопасности контейнеров | 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 |
| Основы сетей | A | W | A | E | E |
Основы программирования
8 навыков| Навыки | Jun | Mid | Sen | Lead | Princ |
|---|---|---|---|---|---|
| Алгоритмы и сложность | A | W | A | E | E |
| Структуры данных | A | W | A | E | E |
| Принципы ООП и SOLID | A | W | A | E | E |
| Паттерны проектирования | A | W | A | E | E |
| Многопоточное программирование | A | W | A | E | E |
| Асинхронное программирование | A | W | A | E | E |
| Качество кода и рефакторинг | A | W | A | E | E |
| Типобезопасность и системы типов | A | W | A | E | E |
Тестирование и QA
4 навыков| Навыки | Jun | Mid | Sen | Lead | Princ |
|---|---|---|---|---|---|
| Unit-тестирование | A | W | A | E | E |
| Интеграционное тестирование | A | W | A | E | E |
| E2E тестирование | A | W | A | E | E |
| Нагрузочное тестирование | A | W | A | E | E |
AI-ассистированная разработка
4 навыков| Навыки | 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 для кода | A | W | A | E | E |
API и интеграции
4 навыков| Навыки | Jun | Mid | Sen | Lead | Princ |
|---|---|---|---|---|---|
| REST API Design | A | W | A | E | E |
| GraphQL Design | A | W | A | E | E |
| gRPC и Protocol Buffers | A | W | A | E | E |
| Документирование API | A | W | A | E | E |
Backend Development
5 навыков| Навыки | 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 |
DevOps и CI/CD
3 навыков| Навыки | 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 и AI
6 навыков| Навыки | 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 |
| Трекинг экспериментов | A | W | A | E | E |
| ML-пайплайны | A | W | A | E | E |
| Мониторинг моделей | A | W | A | E | E |
Observability и мониторинг
5 навыков| Навыки | Jun | Mid | Sen | Lead | Princ |
|---|---|---|---|---|---|
| Структурированное логирование | A | W | A | E | E |
| Prometheus и Grafana | A | W | A | E | E |
| Бизнес-метрики | A | W | A | E | E |
| OpenTelemetry | A | W | A | E | E |
| SLI / SLO / SLA | A | W | A | E | E |
Часто задаваемые вопросы
Какие навыки нужны для роли MLOps Engineer?
Для роли MLOps Engineer требуется 56 навыков, из которых 123 являются обязательными. Навыки распределены по 5 уровням: от Junior до Principal. Смотреть полную матрицу.
Как вырасти до следующего уровня в роли MLOps Engineer?
Используйте Калькулятор грейда чтобы оценить текущий уровень и получить персональные рекомендации. Система покажет, какие навыки нужно развить для перехода на следующий уровень.
Какой технологический стек используется в роли MLOps Engineer?
Стек включает 5 технологий на разных уровнях. 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...
Как сообщество определяет требования к роли MLOps Engineer?
Требования к роли формируются сообществом через систему предложений. Любой участник может предложить изменения, которые проходят голосование и ревью экспертов.