Выберите текущую позицию
Укажите роль и уровень — система покажет путь развития, навыки и gap-анализ.
Путь развития
Junior
0-2 years
Ответственность: Setting up ML pipelines. Working with MLflow/DVC. Containerizing models. Monitoring inference. Automating routine tasks.
Middle
2-5 years
Ответственность: Designing CI/CD for ML. Setting up feature store. Automating training and deployment. Drift monitoring. GPU cluster management.
Senior
5-8 years
Ответственность: MLOps platform architecture. Inference optimization (Triton, ONNX). Real-time serving. GPU autoscaling. Cost optimization.
Ключевые навыки:
Lead / Staff
7-12 years
Ответственность: MLOps platform strategy. ML lifecycle standards. Coordination with ML and backend teams. Vendor evaluation.
Ключевые навыки:
Principal
10+ years
Ответственность: Enterprise MLOps architecture. Multi-cloud ML infrastructure. LLM deployment strategy. Industry best practices.