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.
🔁 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 навыки
На курсе ты изучишь технологии, которые используются в коммерческой разработке
Практический опыт
В ходе курса ты реализуешь проекты разной степени сложности, которые положишь в свое портфолио
Эффективное обучение
Мы не продаем курсы в записи, только live-общение и практика с ментором в небольших группах
База знаний и сертификат
После курса у тебя останутся все материалы и сертификат с проектами и специальностью.
Актуальные знания и навыки
На курсе ты изучишь технологии, которые используются в коммерческой разработке
Практический опыт
В ходе курса ты реализуешь проекты разной степени сложности, которые положишь в свое портфолио
Эффективное обучение
Мы не продаем курсы в записи, только live-общение и практика с ментором в небольших группах
База знаний и сертификат
После курса у тебя останутся все материалы и сертификат с проектами и специальностью.
Ключевые навыки 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?
Развёртывать ML-модели в продакшене
Научуcь оборачивать модели в API, контейнеризировать и запускать в Kubernetes или на облачных платформах.
Автоматизировать весь ML-процесс
Буду строить пайплайны: от загрузки данных до мониторинга качества моделей — с помощью CI/CD и MLOps-инструментов.
Работать с ML и Data Science-командами
Пойму, как устроены ML-модели, научусь взаимодействовать с DataScientist и помогать им запускать решения в реальный продукт.
Настраивать мониторинг
Буду отслеживать производительность, дрифт, ошибки и запускать переобучение моделей по событиям.
Обеспечивать безопасность и стабильность ML-сервисов
Учитывать приватность данных, управлять доступом и логировать поведение моделей в продакшене.
Собрать портфолио и пройти собеседование
Реализую реальные MLOps-кейсы, оформлю их на GitHub и подготовлюсь к выходу на рынок как инженер по MLOps.
Преподаватели курса
Мария
Middle 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.
1. Основы DevOps
Что такое DevOps и его ключевые принципы (CI/CD, IaC, Monitoring, Logging)
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.
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.
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.
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
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.