Вопрос или проблема
Я подал заявку на (предположительно) должность дата-сайентиста. Я удивлён, что часть моих обязанностей включает развертывание моделей машинного обучения в производственной среде/облаке. Я бы подумал, что это задача дата-инженера. Роль дата-сайентиста заключается в анализе наборов данных, получении инсайтов и исследовании алгоритмов машинного обучения. Меня удивляет, что от меня также ожидали знания о развертывании моделей в облаке как от дата-сайентиста. Является ли развертывание моделей частью обычной должности дата-сайентиста? Или компания перепутала роли между дата-сайентистом и дата-инженером?
Ответ или решение
Развертывание моделей машинного обучения в облаке или в производственной среде — это тема, которая вызывает множество дискуссий в области науки о данных и технологий. Ваша ситуация часто встречается, и важно понять, как различные роли в этой области пересекаются и какие навыки от вас могут ожидать.
1. Понимание ролей: данные ученый и инженер данных
На первом этапе стоит четко определить, что собой представляют роли data scientist и data engineer. Традиционно, data scientist фокусируется на анализе данных, исследовании алгоритмов машинного обучения и извлечении бизнес-инсайтов из данных. В то время как data engineer отвечает за построение, поддержку и оптимизацию систем обработки данных, что включает в себя управление большими объемами данных, их интеграцию и обслуживание инфраструктуры.
2. Разработка и развертывание
Однако в последние годы эти роли становятся все более взаимосвязанными. Ождания от data scientist изменяются, и многие компании предпочитают, чтобы их специалисты имели хорошие навыки в развертывании моделей машинного обучения. Это связано с тем, что развертывание модели — это заключительный шаг в процессе разработки, который обеспечивает, чтобы модель могла приносить ценность бизнесу.
3. Причины пересечения ролей
Почему же от data scientist могут ожидать навыков развертывания? Вот несколько причин:
-
Полный цикл разработки моделей: В современных подходах к разработке продуктов важно, чтобы data scientist понимал не только теорию, но и практику применения своих моделей. Это помогает им лучше учитывать требования к производству на этапе разработки.
-
Снижение барьеров между командами: Когда у членов команды есть базовые знания о том, как работает другая сторона (в данном случае инженеры данных), это облегчает сотрудничество. Это особенно важно в проектах, требующих быстрой адаптации и внедрения.
-
Спрос на универсальных специалистов: В условиях, когда рынок труда ищет специалистов широкого профиля, такие навыки становятся весьма ценными. Это позволяет командам работать эффективнее.
4. Практические аспекты
Развертывание модели включает в себя множество задач, таких как:
-
Подготовка к производственной среде: Адаптация модели для работы с реальными данными, настройка параметров для достижения оптимальной производительности.
-
Интерфейсы API: Создание API для моделирования, что позволяет другим системам взаимодействовать с моделью.
-
Мониторинг и доработка: После развертывания важно следить за работой модели и при необходимости корректировать её. Это требует знания инструментов мониторинга и управления производительностью.
5. Заключение
Исходя из вышесказанного, можно сделать вывод, что развертывание моделей машинного обучения действительно может входить в обязанности data scientist, особенно в современных условиях труда, где пересечение ролей становится нормой. Возможно, ваша компания просто ищет специалиста с более широкой экспертизой, чем традиционный профиль data scientist.
Если вам интересна эта область, рекомендуется изучить основы развертывания моделей и облачных технологий. Эти знания не только укрепят ваши профессиональные навыки, но и повысят вашу ценность как специалиста на рынке труда.