ML-инженер отвечает за разработку, обучение, оптимизацию и внедрение моделей машинного обучения в production-среды.
Этап закладывает фундамент: Python — основной язык ML-инженера, и без уверенного владения им двигаться дальше не получится. Вы освоите синтаксис, типы данных, функции и алгоритмические конструкции, а затем перейдёте к продвинутым возможностям языка. Дополнительно рассматриваются математические основы программирования, которые пригодятся при работе с моделями.
Git, терминал и контейнеризация нужны ML-инженеру с первых шагов: эксперименты версионируются, среды воспроизводятся через Docker, а командная строка используется ежедневно. Этот этап идёт в начале, чтобы все последующие практические задания выполнялись в правильной профессиональной среде.
Без математики в ML-разработке далеко не уедешь — модели построены на теории вероятностей, линейной алгебре и статистике. На этом этапе вы разберёте вероятностные модели, научитесь интерпретировать статистические тесты и проводить A/B-тестирование. Эти знания потребуются как при построении и оценке моделей, так и на собеседованиях — статистику и линейную алгебру спрашивают практически везде.
Прежде чем строить модели, нужно научиться понимать данные. На этом этапе вы освоите разведочный анализ (EDA), научитесь работать с Pandas, визуализировать данные с помощью Matplotlib и Seaborn и выявлять закономерности и аномалии. Отдельно рассматривается SQL — без него невозможно полноценно работать с данными в реальных проектах, где большинство обучающих выборок хранится в базах данных.
Это фундаментальный этап, без которого невозможно двигаться к глубокому обучению. Вы освоите основные алгоритмы МО — линейные модели, деревья решений, ансамблевые методы — и разберётесь с их математическими основами. Отдельно рассматриваются подготовка данных, генерация признаков и оценка качества моделей. Реализация алгоритмов с нуля на чистом Python даст понимание того, что происходит "под капотом" готовых библиотек.
После освоения классического ML наступает время нейронных сетей — основного инструмента современного ML-инженера. На этом этапе вы изучите PyTorch, разберётесь с архитектурами нейросетей, научитесь обучать модели и визуализировать эксперименты. Отдельно рассматривается работа с временными рядами — востребованная задача в финтехе, ритейле и промышленности. Освоите современные инструменты для написания production-кода и логирования экспериментов.
Умение строить модели — это половина работы ML-инженера. Вторая половина — доводить их до реального использования и поддерживать в рабочем состоянии. На этом этапе вы освоите полный цикл ML-проекта: от постановки бизнес-задачи до деплоя и мониторинга модели. Именно эти навыки отличают ML-инженера от дата-сайентиста и делают его ценным участником продуктовой команды.
Формирует понимание процессов в продуктовой команде. Вы изучите принципы Agile, Scrum и Kanban, роли участников и артефакты спринтов. ML-инженер работает в кросс-функциональных командах и должен понимать, как устроены процессы разработки вокруг него.
Завершающий этап — выход на рынок труда. Вы узнаете, как составить резюме и портфолио, которые привлекут внимание работодателя, как проходить технические собеседования по ML и статистике и на что обращать внимание при выборе первой компании.