← Кейсыобразование
Курс «MLOps для разработки и мониторинга моделей»
Курс, который показывает MLOps глазами инженера, строящего и эксплуатирующего платформу. Я программный эксперт всех модулей и отвечал за наполнение программы.
Цифры
Было
- Много курсов подают MLOps со стороны Data Science и готовых инструментов.
- Курса, который показывает MLOps глазами инженера платформы, не хватало.
- Ещё в итогах 2024 года я пообещал запустить свой курс.
Стало
- Курс в каталоге Практикума с апреля 2026 года: 10 модулей, полный цикл MLOps, треки Dev, ML и Ops.
- Выпускник выходит на уровень junior MLOps.
- Сотни часов работы: пересборка программы, рефакторинг модулей, дедлайны. Настоящая продуктовая разработка, а не набор лекций.
Что я сделал
Собрал ядро программы под текущий рынок на уровне модулей и уроков.
Написал ТЗ для авторов и вёл команду из 5+ авторов, ревьюил материалы.
Спроектировал инфраструктуру курса вместе с DevOps-командой и оптимизировал облачные затраты на одного студента.
Упор на инфраструктуру: практика на ClearML, Kubernetes, MLflow и Airflow, инференс в Kubernetes и KServe, observability моделей и инфраструктуры, data quality.
GPU осознанно оставили за бортом: это следующий уровень, ближе к LLMOps.
Чему учит курс
ClearMLKubernetesMLflowAirflowKServeobservabilitydata quality
Моя роль
Программный эксперт всех модулей курса: отвечал за наполнение программы. Работаю над курсом с июля 2025 года.