Программа обучения направлена на специалистов в сфере программирования, которые стремятся освоить востребованное направление по стыку машинного обучения и эксплуатации IT-систем. Этот курс для тех, кто хочет закрыть разрыв между разработкой моделей data science и их надежной интеграцией в production-среду, обеспечивая их масштабируемость и бесперебойную работу. Обучение на MLOps инженера решает задачу построения целостного жизненного цикла ML-моделей.
Курс даст практические навыки развёртывания ML-моделей, что позволит перейти в востребованное направление MLOps с поддержкой ментора.
Поможет освоить инженерные аспекты ML для вывода моделей в продакшн, усиливая технический профиль при помощи наставника.
Позволит системно войти в сферу MLOps с фокусом на карьерный переход, используя помощь в трудоустройстве и менторство.
Дополнит теоретические знания практикой развёртывания ML-систем и ускорит старт карьеры через менторскую поддержку.
* На основе характеристик курса
218+
вакансий
250 000 ₽
средняя
400 000 ₽
максимум
Москва
268 000 ₽
Санкт-Петербург
243 600 ₽
Регионы
233 209 ₽
Удалёнка
252 300 ₽
спрос на MLOps инженеров будет расти из-за повсеместного внедрения промышленных ML-решений и необходимости автоматизации их жизненного цикла.
«Position: Blockchain & AI Infrastructure Engineer. Level: Senior. Experience: 6+ лет (НЕ фриланс). DevOps-инженера с опытом в Blockchain и...»
Прирост: +69 040 ₽/мес · Окупится за ~1.5 месяц
Выгода за год: +723 480 ₽
По данным hh.ru, 2026 г. Фактический доход зависит от опыта, региона и компании.
О школе TeachMeSkillsОнлайн-школа TeachMeSkills входит в состав международного холдинга TealTech United. Школа работает в премиальном ценовом сегменте и имеет высокий рейтинг, предлагая обучение по направлениям в сфере программирования, аналитики, геймдева и CG, дизайна, нейросетей и менеджмента.
Интеграция реальных инструментов — Практикум с использованием актуального стека технологий для MLOps: контейнеризация, оркестрация и мониторинг моделей.
Преподаватели-практики из индустрии — Занятия ведут инженеры, которые внедряют и поддерживают ML-системы в продакшене.
Проектно-ориентированная методика — Обучение построено вокруг сквозного проекта — от разработки модели до её развёртывания и сопровождения.
Карьерные результаты выпускников — Выпускники курса строят карьеру в ролях, связанных с развёртыванием и эксплуатацией машинного обучения.
MLOps инженер фокусируется на операционализации и автоматизации жизненного цикла ML-моделей, в то время как Data Scientist больше занимается исследованиями и построением моделей, а ML-инженер — их реализацией. Ключевая задача MLOps — создание надёжных, воспроизводимых и масштабируемых пайплайнов для развертывания, мониторинга и поддержки моделей в production.
Эти навыки критически важны для современной индустрии, так как позволяют быстро и стабильно разворачивать модели в различных средах. Знание инструментов вроде Docker, Kubernetes и облачных сервисов (AWS SageMaker, Google Vertex AI, Azure ML) сегодня является стандартным требованием для эффективной работы в командах, занимающихся промышленным машинным обучением.
Да, это правда, так как CI/CD обеспечивает автоматизацию тестирования, сборки и развертывания моделей, что значительно повышает скорость и надёжность выдачи обновлений. Без этих практик процесс обновления моделей становится рутинным, подверженным ошибкам и не масштабируется для больших команд и сложных проектов.
Мониторинг позволяет обнаруживать дрейф данных и деградацию качества предсказаний модели, что напрямую влияет на бизнес-метрики и финансовые результаты. Своевременное обнаружение проблем помогает избегать принятия ошибочных решений на основе устаревшей модели и поддерживать её ценность для бизнеса на высоком уровне.
Да, это возможно, поскольку значительная часть работы MLOps инженера связана с инфраструктурой, автоматизацией и DevOps-практиками. Однако для успешной интеграции с командой Data Scientist необходимо понимание базовых принципов машинного обучения, жизненного цикла модели и метрик её оценки.
Не уверены в выборе? Добавьте курс в сравнение и сравните с аналогами.
ГОРЯЧЕЕ ПРЕДЛОЖЕНИЕ
ПОПУЛЯРНОЕ
ОГРОМНАЯ СКИДКА
ПОПУЛЯРНОЕ
ПОПУЛЯРНОЕ
ПОПУЛЯРНОЕ
ПОПУЛЯРНОЕ
ПОПУЛЯРНОЕ
ПОПУЛЯРНОЕ
ПОПУЛЯРНОЕ
ПОПУЛЯРНОЕ
ПОПУЛЯРНОЕ
ГОРЯЧЕЕ ПРЕДЛОЖЕНИЕ
ПОПУЛЯРНОЕ153 348 ₽
-50%306 695 ₽
от 4 510 ₽/мес
85 000 ₽
60 134 ₽
-76%250 560 ₽
110 000 ₽
140 004 ₽
-50%280 008 ₽
от 3 889 ₽/мес
137 000 ₽
от 5 593 ₽/мес
129 200 ₽
-49%253 400 ₽
от 3 789 ₽/мес
95 000 ₽
95 000 ₽
102 000 ₽
115 000 ₽
75 000 ₽
125 000 ₽
100 000 ₽
130 000 ₽
55 000 ₽
286 000 ₽
-45%519 999 ₽
275 000 ₽
от 11 226 ₽/мес
262 000 ₽
216 677 ₽
-45%393 958 ₽
от 6 373 ₽/мес
182 000 ₽
-60%455 000 ₽
от 7 583 ₽/мес
171 841 ₽
-26%231 120 ₽
от 5 543 ₽/мес
158 040 ₽
-50%316 080 ₽
от 4 390 ₽/мес
141 900 ₽
130 000 ₽
125 100 ₽
111 150 ₽
