Dominando MLOps: o guia definitivo para se tornar um engenheiro de MLOps em 2024

No mundo da Inteligência Synthetic (IA) e do Aprendizado de Máquina (ML), surgiram novos profissionais, preenchendo a lacuna entre algoritmos de ponta e implantação no mundo actual. Conheça o engenheiro MLOps: orquestra a integração perfeita de modelos de ML em ambientes de produção, garantindo escalabilidade, confiabilidade e eficiência.

À medida que as empresas de todos os setores adotam cada vez mais a IA e o ML para obter uma vantagem competitiva, a demanda por engenheiros de MLOps disparou. Esses profissionais altamente qualificados desempenham um papel elementary na tradução de modelos teóricos em soluções práticas e prontas para produção, liberando o verdadeiro potencial das tecnologias de IA e ML.

Se você é fascinado pela interseção entre ML e engenharia de software program e tem sucesso ao enfrentar desafios complexos, uma carreira como engenheiro de MLOps pode ser a opção perfeita. Neste guia abrangente, exploraremos as habilidades, o conhecimento e as etapas essenciais necessárias para se tornar um engenheiro de MLOps proficiente e garantir uma posição no espaço de IA.

Compreendendo MLOps

Antes de mergulhar nas complexidades de se tornar um engenheiro de MLOps, é essential compreender o próprio conceito de MLOps. MLOps, ou Machine Studying Operations, é um campo multidisciplinar que combina os princípios de ML, engenharia de software program e práticas de DevOps para agilizar a implantação, o monitoramento e a manutenção de modelos de ML em ambientes de produção.

Habilidades essenciais para se tornar um engenheiro MLOps

Para ter sucesso como engenheiro de MLOps, você precisará cultivar um conjunto diversificado de habilidades abrangendo vários domínios. Aqui estão algumas das habilidades essenciais a serem desenvolvidas:

• Linguagens de programação: Proficiência em Python, Java ou Scala é essential.
• Estruturas de aprendizado de máquina: Experiência com TensorFlow, PyTorch, scikit-learn ou Keras.
• Engenharia de Dados: Conhecimento de pipelines de dados, processamento de dados e soluções de armazenamento como Hadoop, Spark e Kafka.
• Computação em nuvem: Familiaridade com plataformas em nuvem como AWS, GCP ou Azure.
• Containerização e Orquestração: Conhecimento em Docker e Kubernetes.

Princípios e práticas recomendadas de MLOps

À medida que a IA e o ML se tornam parte integrante dos produtos e serviços de software program, os princípios do MLOps são essenciais para evitar dívidas técnicas e garantir a integração perfeita dos modelos de ML na produção.

Processo Iterativo-Incremental

• Fase de desenho: Concentre-se na compreensão do negócio, na disponibilidade de dados e na priorização de casos de uso de ML.
• Experimentação e desenvolvimento de ML: Implemente modelos de prova de conceito, engenharia de dados e engenharia de modelos.
• Operações de ML: implante e mantenha modelos de ML usando práticas estabelecidas de DevOps.

Automação

• Processo handbook: Nível inicial com treinamento e implantação handbook de modelo.
• Automação de pipeline de ML: Automatize o treinamento e a validação do modelo.
• Automação de pipeline CI/CD: Implemente sistemas CI/CD para implantação automatizada de modelos de ML.

Versionamento

• Rastreie modelos e conjuntos de dados de ML com sistemas de controle de versão para garantir reprodutibilidade e conformidade.

Acompanhamento de experimentos

Teste

• Implemente testes abrangentes para recursos, dados, modelos de ML e infraestrutura.

Monitoramento

• Monitore continuamente o desempenho do modelo de ML e as dependências de dados para garantir estabilidade e precisão.

X contínuo em MLOps

• Integração Contínua (CI): Teste e validação de dados e modelos.
• Entrega Contínua (CD): implantando modelos de ML automaticamente.
• Formação Contínua (CT): Automatizando o retreinamento de modelos de ML.
• Monitoramento Contínuo (CM): Monitoramento de dados de produção e desempenho do modelo.

Garantindo a reprodutibilidade

• Implemente práticas para garantir que o processamento de dados, o treinamento do modelo de ML e a implantação produzam resultados idênticos com a mesma entrada.

Principais métricas para entrega de software program baseado em ML

• Frequência de implantação
• Prazo de entrega para mudanças
• Tempo médio para restauração (MTTR)
• Alterar taxa de falhas

Caminhos educacionais para aspirantes a engenheiros de MLOps

Embora não exista um caminho educacional único definido para se tornar um Engenheiro MLOps, a maioria dos profissionais de sucesso nesta área possui uma base sólida em ciência da computação, engenharia de software program ou uma disciplina técnica relacionada. Aqui estão alguns caminhos educacionais comuns a serem considerados:

• Diploma de bacharel: Um diploma de bacharel em Ciência da Computação, Engenharia de Software program ou áreas afins pode fornecer uma base sólida em programação, algoritmos, estruturas de dados e princípios de desenvolvimento de software program.
• Mestrado: cursar um mestrado em Ciência da Computação, Ciência de Dados ou áreas afins pode aprimorar ainda mais seus conhecimentos e habilidades, especialmente em áreas como ML, IA e conceitos avançados de engenharia de software program.
• Certificações Especializadas: A obtenção de certificações reconhecidas pelo setor, como Google Cloud Skilled ML Engineer, AWS Licensed Machine Studying – Specialty ou Azure AI Engineer Affiliate, pode demonstrar sua experiência e comprometimento com a área.
• Cursos on-line e treinamentos: Com o surgimento das plataformas de aprendizagem on-line, você pode acessar uma variedade de cursos, boot camps e especializações adaptadas especificamente para MLOps e disciplinas relacionadas, oferecendo uma experiência de aprendizagem flexível e individualizada. Aqui estão alguns recursos excelentes para começar:
  • Canais do YouTube:
    • Tech with Tim: Um ótimo canal para tutoriais de programação Python e aprendizado de máquina.
    • freeCodeCamp.org: oferece tutoriais abrangentes sobre vários tópicos de programação e aprendizado de máquina.
    • Krish Naik: Concentra-se em aprendizado de máquina, ciência de dados e MLOps.
  • Cursos:

Construindo um portfólio sólido e ganhando experiência prática

Embora a educação formal seja essencial, a experiência prática é igualmente essential para aspirantes a engenheiros de MLOps. Construir um portfólio diversificado de projetos e ganhar experiência prática pode aumentar significativamente suas probabilities de conseguir um emprego cobiçado no espaço de IA. Aqui estão algumas estratégias a serem consideradas:

• Projetos Pessoais: Desenvolva projetos pessoais que demonstrem sua capacidade de projetar, implementar e implantar modelos de ML em um ambiente semelhante ao de produção. Esses projetos podem variar de sistemas de reconhecimento de imagem a aplicações de processamento de linguagem pure ou soluções de análise preditiva.
• Contribuições de código aberto: contribua para projetos de código aberto relacionados a MLOps, estruturas de ML ou ferramentas de engenharia de dados. Isso não apenas demonstra suas habilidades técnicas, mas também sua capacidade de colaborar e trabalhar dentro de uma comunidade.
• Estágios e Cooperativas: busque oportunidades de estágio ou cooperação em empresas ou laboratórios de pesquisa que se concentrem em soluções de IA e ML. Essas experiências podem fornecer uma exposição inestimável no mundo actual e permitir que você trabalhe ao lado de profissionais experientes na área.
• Hackathons e competições: participe de hackathons, competições de ciência de dados ou desafios de codificação que envolvam desenvolvimento e implantação de modelos de ML. Esses eventos não apenas testam suas habilidades, mas também servem como oportunidades de networking e potenciais portas de entrada para oportunidades de emprego.

Manter-se atualizado e aprender continuamente

O campo da IA ​​e do ML está a evoluir rapidamente, com novas tecnologias, ferramentas e melhores práticas a surgir continuamente. Como engenheiro de MLOps, é essential adotar uma mentalidade construtiva e priorizar o aprendizado contínuo. Aqui estão algumas estratégias para se manter atualizado:

• Siga blogs e publicações do setor: Assine blogs, boletins informativos e publicações confiáveis ​​com foco em MLOps, IA e ML para se manter informado sobre as últimas tendências, técnicas e ferramentas.
• Participe de conferências e encontros: Participe de conferências, encontros e workshops locais ou virtuais relacionados a MLOps, IA e ML. Esses eventos oferecem oportunidades de aprender com especialistas, interagir com profissionais e obter insights sobre tendências emergentes e melhores práticas.
• Comunidades e fóruns on-line: participe de comunidades e fóruns on-line dedicados a MLOps, IA e ML, onde você pode interagir com colegas, fazer perguntas e compartilhar conhecimentos e experiências.
• Educação Continuada: discover cursos, tutoriais e certificações on-line oferecidos por plataformas como Coursera, Udacity ou edX para expandir continuamente seu conhecimento e ficar à frente da curva.

O plano de carreira e oportunidades do engenheiro MLOps

Depois de adquirir as habilidades e a experiência necessárias, a carreira de um engenheiro de MLOps oferece uma ampla gama de oportunidades em vários setores. Aqui estão algumas funções potenciais e trajetórias de carreira a serem consideradas:

• Engenheiro MLOps: com experiência, você pode avançar para a função de engenheiro de MLOps, onde será responsável pelo gerenciamento ponta a ponta dos ciclos de vida do modelo de ML, desde a implantação até o monitoramento e otimização. Você colaborará estreitamente com cientistas de dados, engenheiros de software program e equipes de DevOps para garantir a integração perfeita de soluções de ML.
• Engenheiro Sênior de MLOps: Como engenheiro sênior de MLOps, você assumirá funções de liderança, supervisionando projetos complexos de MLOps e orientando membros juniores da equipe. Você será responsável por projetar e implementar pipelines de MLOps escalonáveis ​​e confiáveis, bem como tomar decisões estratégicas para otimizar o desempenho e a eficiência do modelo de ML.
• Líder ou gerente da equipe MLOps: Nesta função, você liderará uma equipe de engenheiros de MLOps, coordenando seus esforços, definindo prioridades e garantindo a entrega bem-sucedida de soluções baseadas em ML. Você também será responsável por orientar e desenvolver a equipe, fomentando uma cultura de aprendizado contínuo e inovação.
• Consultor ou Arquiteto MLOps: Como consultor ou arquiteto de MLOps, você fornecerá orientação especializada e aconselhamento estratégico para organizações que buscam implementar ou otimizar suas práticas de MLOps. Você aproveitará seu profundo conhecimento dos princípios de ML, engenharia de software program e DevOps para projetar e arquitetar soluções de MLOps escalonáveis ​​e eficientes, adaptadas às necessidades específicas de negócios.
• Pesquisador ou Evangelista MLOps: Para aqueles que têm paixão por ultrapassar os limites do MLOps, seguir uma carreira como pesquisador ou evangelista de MLOps pode ser um caminho emocionante. Nessas funções, você contribuirá para o avanço das práticas, ferramentas e metodologias de MLOps, colaborando com instituições acadêmicas, laboratórios de pesquisa ou empresas de tecnologia.

As oportunidades no campo MLOps são vastas, abrangendo vários setores, como tecnologia, finanças, saúde, varejo e muito mais. À medida que a IA e o ML continuam a permear todos os aspectos de nossas vidas, a demanda por engenheiros de MLOps qualificados continuará a aumentar, oferecendo perspectivas de carreira diversas e gratificantes.

Fonte de aprendizagem para MLOps

Noções básicas de Python

Noções básicas de Bash e editores de linha de comando

Conteinerização e Kubernetes

Fundamentos do aprendizado de máquina

Componentes MLOps

Controle de versão e pipelines de CI/CD

Orquestração

Pensamentos finais

Dominar e se tornar um engenheiro MLOps proficiente requer uma combinação única de habilidades, dedicação e paixão pelo aprendizado contínuo. Ao combinar experiência em aprendizado de máquina, engenharia de software program e práticas de DevOps, você estará bem equipado para navegar no cenário complexo de implantação e gerenciamento de modelos de ML.

À medida que as empresas de todos os setores adotam cada vez mais o poder da IA ​​e do ML, a demanda por engenheiros de MLOps qualificados continuará a aumentar. Seguindo as etapas descritas neste guia abrangente, investindo em sua educação e experiência prática e construindo uma forte rede profissional, você pode se posicionar como um ativo valioso no espaço de IA.