Скидка до 650 BYN на все курсы !
00:00:00:00
Оплата со второго месяца обучения! Акция действует до 31.07
Our Website is Almost Ready
Launch a targeted campaign.
Scale your infrastructure with our simple service.
Scale your infrastructure with our simple service.
Days
Hours
Minutes
Seconds
Все фазы ML-проекта: от данных до продакшена.
MLOps
инженер
ДИСТАНЦИОННЫЙ КУРС — 3,5 МЕСЯЦа
Старт групп
MLOS01-onl — окт. 2025
Дни занятий
Ср, Сб, 19:00 - 22:00
Кто такие MLOps инженеры и чем они занимаются?
MLOps-инженеры — это специалисты на стыке Machine Learning, DevOps и платформенной инженерии. Их задача — сделать так, чтобы ML-модели не просто жили в ноутбуках, а стабильно работали в продакшене: с контролем версий, CI/CD, логированием, автоматическим обновлением и мониторингом.
Если кратко — они превращают ML в полноценную инженерную дисциплину, а не набор экспериментальных скриптов.
Если кратко — они превращают ML в полноценную инженерную дисциплину, а не набор экспериментальных скриптов.
Вот чем они занимаются:
🔁 Автоматизация жизненного цикла ML-модели
Обеспечивают повторяемость: от загрузки данных и обучения модели — до её развёртывания и контроля качества.
⚙️ Интеграция ML в инженерные пайплайны
Настраивают CI/CD-процессы для моделей так же, как для обычного кода: с тестами, валидацией, откатом и версионированием.
📦 Развёртывание моделей как сервисов
Оборачивают модели в API, контейнеризируют, деплоят в Kubernetes или через Serverless-платформы.
📊 Мониторинг и поддержка моделей в продакшене
Отслеживают качество предсказаний, ловят дрифт, SLA-проблемы, ошибки и триггерят обновления.
🔐 Безопасность и соответствие требованиям
Следят за приватностью, правами доступа, логированием решений моделей — чтобы соответствовать требованиям бизнеса и регуляторов.
🤝 Мост между ML и инженерией
Объединяют усилия дата-сайентистов, backend-, DevOps- и data-инженеров, чтобы модель была не просто точной, а живой частью продукта.
📈 Повышение эффективности команд и снижение технического долга
Благодаря MLOps компании масштабируют ML быстрее, сокращают ручной труд и снижают издержки.
🔁 Автоматизация жизненного цикла ML-модели
Обеспечивают повторяемость: от загрузки данных и обучения модели — до её развёртывания и контроля качества.
⚙️ Интеграция ML в инженерные пайплайны
Настраивают CI/CD-процессы для моделей так же, как для обычного кода: с тестами, валидацией, откатом и версионированием.
📦 Развёртывание моделей как сервисов
Оборачивают модели в API, контейнеризируют, деплоят в Kubernetes или через Serverless-платформы.
📊 Мониторинг и поддержка моделей в продакшене
Отслеживают качество предсказаний, ловят дрифт, SLA-проблемы, ошибки и триггерят обновления.
🔐 Безопасность и соответствие требованиям
Следят за приватностью, правами доступа, логированием решений моделей — чтобы соответствовать требованиям бизнеса и регуляторов.
🤝 Мост между ML и инженерией
Объединяют усилия дата-сайентистов, backend-, DevOps- и data-инженеров, чтобы модель была не просто точной, а живой частью продукта.
📈 Повышение эффективности команд и снижение технического долга
Благодаря MLOps компании масштабируют ML быстрее, сокращают ручной труд и снижают издержки.
-
Актуальные знания и навыкиНа курсе ты изучишь технологии, которые используются в коммерческой разработке - Практический опытВ ходе курса ты реализуешь проекты разной степени сложности, которые положишь в свое портфолио
- Эффективное обучениеМы не продаем курсы в записи, только live-общение и практика с ментором в небольших группах
- База знаний и сертификатПосле курса у тебя останутся все материалы и сертификат с проектами и специальностью.
- Актуальные знания и навыкиНа курсе ты изучишь технологии, которые используются в коммерческой разработке
- Практический опытВ ходе курса ты реализуешь проекты разной степени сложности, которые положишь в свое портфолио
- Эффективное обучениеМы не продаем курсы в записи, только live-общение и практика с ментором в небольших группах
- База знаний и сертификатПосле курса у тебя останутся все материалы и сертификат с проектами и специальностью.
Ключевые навыки
по окончанию курса
по окончанию курса
🔧 Спрос на MLOps-инженеров стремительно растёт
💼 Зарплаты MLOps-специалистов — от 2500$ и выше
🏢 Тысячи вакансий от IT-компаний, банков и стартапов
🚀 MLOps — мост между наукой и продакшеном
Что я смогу делать
после курса?
после курса?
-
Развёртывать ML-модели в продакшенеНаучуcь оборачивать модели в API, контейнеризировать и запускать в Kubernetes или на облачных платформах. -
Автоматизировать весь ML-процессБуду строить пайплайны: от загрузки данных до мониторинга качества моделей — с помощью CI/CD и MLOps-инструментов. -
Работать с ML и Data Science-командамиПойму, как устроены ML-модели, научусь взаимодействовать с DataScientist и помогать им запускать решения в реальный продукт. -
Настраивать мониторингБуду отслеживать производительность, дрифт, ошибки и запускать переобучение моделей по событиям. -
Обеспечивать безопасность и стабильность ML-сервисовУчитывать приватность данных, управлять доступом и логировать поведение моделей в продакшене. -
Собрать портфолио и пройти собеседованиеРеализую реальные MLOps-кейсы, оформлю их на GitHub и подготовлюсь к выходу на рынок как инженер по MLOps.
Преподаватели курса
- МарияMiddle Research Engineer в Сколтех
5+ лет опыта коммерческой разработки
Условия для зачисления на курс «MLOps инженер»
- Входной порог по техническим навыкам
- Уверенное владение терминалом (bash, SSH)
- Git: merge, rebase, GitHub/GitLab flow
- Docker: сборка, volumes, Dockerfile
- Базовый Python: функции, импорты, работа с JSON, requests
- Понимание CI/CD (build → test → deploy)
- Знание REST API и основ HTTP
- Системные требования для обучения:ОС: Linux / MacOS / WSL / Ubuntu-based окружение
Процессор: Intel/AMD 4 ядра+
RAM: минимум 8 ГБ (желательно 16 ГБ)
Свободное место: от 20 ГБ
Видеокарта: от 1 Гб
Программа курса по MLOps
104 академических часа
Программа курса MLOps составлена практикующими разработчиками на основе требований IT компаний.
Программа курса MLOps составлена практикующими разработчиками на основе требований IT компаний.
1. Основы DevOps
- Что такое DevOps и его ключевые принципы (CI/CD, IaC, Monitoring, Logging)
- Инструменты DevOps: Git, GitHub Actions, Jenkins, Docker, Kubernetes
- Введение в инфраструктуру и автоматизацию
- Что такое MLOps и почему это важно для бизнеса
- Этапы жизненного цикла ML-модели
- Вызовы MLOps: reproducibility, drift, автоматизация
- Связь с Data Science и инженерией
- Отличия в подходах к данным, коду и моделям
- Особенности ML-жизненного цикла
- Архитектура типичных ML-систем
- Интеграция ML в DevOps
4. Версионирование данных и моделей
- Git, Git-LFS, DVC
- Подходы к хранению и контролю версий
- Организация ML-репозитория
- Принципы трекинга: параметры, метрики, артефакты
- Использование MLflow Tracking
- Связь данных, кода и экспериментов
- Сравнение запусков и reproducibility
- Логирование гиперпараметров, ошибок и артефактов
- Принципы audit trail и объяснимости
- Структура логов для анализа и отладки
- Валидация данных, data contracts, schema drift
- Инструменты: Great Expectations, Pandera
- Роль DataOps в MLOps-процессах
8. Основы ML-пайплайнов
- Типовая структура ML-процесса (ETL → обучение → оценка → деплой)
- Скрипты против пайплайнов
- Компоненты пайплайна и шаблоны
- Зачем нужна оркестрация
- Airflow, Prefect, Kubeflow (обзорно) — сравнение
- Архитектура end-to-end пайплайна
- Dask, Spark, Ray: обзор
- Разделение задач и вычислений
- Примеры распределённой обработки
- Использование GPU и TPU
- Horovod, PyTorch Distributed
- Балансировка ресурсов и синхронизация
12. CI/CD для ML
- Принципы CI/CD в ML
- GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins
- Примеры пайплайнов: обучение, упаковка, проверка
- Тестирование моделей: unit, интеграционное, E2E
- Подходы к деплою: Canary, Shadow, Blue-Green
- Интеграция rollback и мониторинга
- Метрики качества и производительности
- Data Drift и Concept Drift
- Инструменты: Prometheus, Grafana, Evidently
- Стратегии логирования
- Ошибки, трассировка, диагностика
- Постмортем-анализ, алерты, непрерывное улучшение
16. Контейнеризация ML-приложений
- Docker: образы, кэширование, зависимости
- Multistage build, Compose, best practices
- Безопасность контейнеров (Trivy, Clair)
- REST API, batch-сервисы, stream-инференс
- Особенности упаковки моделей
- Политики безопасности и конфигурации
- Сравнение подходов
- Managed vs serverless
- Развёртывание: Cloud Run, Lambda, Yandex MKS
19. Инфраструктурная безопасность
- Управление доступом: RBAC, IAM
- Шифрование данных в движении и хранении
- Политики безопасности, аудит доступа
- GDPR, ISO и другие регуляции
- Privacy by Design
- Хранение чувствительных данных, автоматизация compliance
- Explainable AI: SHAP, LIME
- Прозрачность, метрики справедливости
- Ответственность команд и негативные кейсы
22. Реальные кейсы внедрения MLOps
- Сценарии в e-commerce, healthcare, fintech
- Архитектуры решений и стеки
- Типичные ошибки и масштабирование успешных практик
- Lean-подход к MLOps
- MLOps maturity model
- Роли, взаимодействие, интеграция с бизнесом
- MLflow как базовая платформа
- Metaflow как альтернатива
- Плюсы, ограничения, примеры end-to-end решений
25. Подготовка дипломного проекта
- Выбор кейса
- Построение архитектуры
- Разработка и документация
- Демонстрация решения
- Оценка: архитектура, обоснования, соблюдение best practices
- 93%Трудоустроенных выпускников после консультации в карьерном центре.
- 170+Компаний партнеров
- 14000+Компаний ищут специалистов в ИТ сфере на рынке СНГ
от 223 BYN в месяц
Стоимость курса
Или сразу, но дешевле - 3 600 BYN / 1 290$ за весь курс.
Стоимость в месяц указана при рассрочке на 18 месяцев. Подробную информацию по программам рассрочки и кредитования можно узнать у менеджеров.
Стоимость в месяц указана при рассрочке на 18 месяцев. Подробную информацию по программам рассрочки и кредитования можно узнать у менеджеров.
Или сразу, но дешевле - 3 780 BYN / 1 350$ за весь курс.
Стоимость в месяц указана при рассрочке на 18 месяцев.
Подробную информацию по программам рассрочки и кредитования можно узнать у менеджеров.
Стоимость в месяц указана при рассрочке на 18 месяцев.
Подробную информацию по программам рассрочки и кредитования можно узнать у менеджеров.
Или сразу, но дешевле - 3 780 BYN / 1 350$ за весь курс.
Стоимость в месяц указана при рассрочке на 18 месяцев.
Подробную информацию по программам рассрочки и кредитования можно узнать у менеджеров.
Стоимость в месяц указана при рассрочке на 18 месяцев.
Подробную информацию по программам рассрочки и кредитования можно узнать у менеджеров.
Ответы на важные вопросы
Да! Курс не требует глубоких знаний в ML. Мы работаем с готовыми моделями — как с «чёрным ящиком». Тебе не нужно понимать, как обучается нейросеть, важно — уметь её обернуть, запустить и сопровождать в продакшене.
Подойдёт. Мы не пишем с нуля алгоритмы машинного обучения. Основная задача — работа с пайплайнами, API и инфраструктурой. Базовых знаний Python достаточно, особенно если ты уже пишешь на любом другом языке.
Наоборот — тебе будет легче. Ты уже знаком с CI/CD, Docker, Kubernetes и логированием. Мы покажем, как применить эти знания в MLOps — для сопровождения и автоматизации ML-проектов.
Потому что без внедрения моделей в production они бесполезны. Курс научит тебя правильно версионировать модели, деплоить их, отслеживать drift, настраивать мониторинг и откат. Всё это критично для реальной работы с ML.
Конечно. Но учти: машинное обучение всё активнее входит в бизнес. Рано или поздно тебе поступит задача вроде “внедри скоринг или рекомендации” — и без знаний MLOps ты не справишься.
Ты не один. Мы даём шаблоны, пошаговые разборы, примеры и поддержку. Курс построен так, чтобы ты не «плавал» в теории, а последовательно осваивал практику.
Да. Даже если ты не будешь писать код, ты разберёшься в том, как работает ML-инфраструктура. Сможешь точнее планировать сроки, оценивать риски, понимать ограничения и общаться с командой без лишнего перевода.
Безусловно. Мы покажем, как превратить твой текущий DevOps-стек в полноценную ML-инфраструктуру — от подготовки данных до мониторинга моделей в продакшене. Ты избежишь множества «костылей» и научишься делать всё правильно с первого раза.
Что наши выпускники говорят о нас?
Отзывы выпускников
Стань востребованным
MLOps инженером
MLOps инженером
Оставь заявку в форме ниже и мы проконсультируем тебя в ближайшее время.
🎓 Получите консультацию и спецусловия на курс
Оставьте номер телефона — наш менеджер свяжется с вами, расскажет о программе, поможет выбрать подходящий курс и зафиксирует текущую скидку и специальные условия обучения.
📞 Быстро, бесплатно и без обязательств.