Скидка до 650 BYN на все курсы !
00:00:00:00
Оплата со второго месяца обучения! Акция действует до 23.06
Our Website is Almost Ready
Launch a targeted campaign.
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.
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.
  • 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.
  • 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.
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.
Что наши выпускники говорят о нас?
Отзывы выпускников
Стань востребованным
MLOps инженером
Оставь заявку в форме ниже и мы проконсультируем тебя в ближайшее время.