MLOps工程师

✅[适合人群]

📅1对1指导周期

🙋[AI人才助力]

📜[指导收费]

✅1、把模型从 notebook 变成可复现的训练流水线
✅2、做实验管理：参数、数据、指标、产物的版本追踪
✅3、做模型注册与发布：版本、审批、灰度、回滚
✅4、搭特征与数据流水线，保证训练与推理一致
✅5、做模型监控：数据漂移、效果衰减、异常告警
✅6、做自动化重训与持续评估（谁触发、什么时候触发）
✅7、做在线推理的部署与弹性伸缩
✅8、搭模型评测门禁：不达标不许发布
✅9、算清 MLOps 的成本账：存储、训练、推理三段分开算
✅10、项目生产部署：服务器原生部署、Docker 部署

1、Python

2、MLflow

3、DVC

4、Kubeflow

1、MLOps 长期是最缺人的方向之一，技术咨询方案按企业真实链路组织，不是工具罗列

2、可复现性是主线：同一份数据同一份代码，两次训练结果必须可比

3、监控与重训是重点章节——模型上线只是开始

4、配套「模型门禁」的落地方法：把评测做成发布卡点