Müştəri profillərini zənginləşdirmək üçün maşın öyrənməsi modelləri qurur və Python bilikləri tələb olunur.
MLOps
MLOps, maşın öyrənməsi əməliyyatları üçün qısaldılmış bir termin olaraq, maşın öyrənməsi modellərinin inkişafı və yerləşdirilməsi proseslərini avtomatlaşdırmaq və optimallaşdırmaq üçün istifadə olunur. Bu yanaşma, modelin hazırlanmasından tutmuş, onun real mühitdə tətbiqinə qədər olan bütün mərhələləri əhatə edir. MLOps, maşın öyrənməsi layihələrinin daha sürətli və etibarlı şəkildə həyata keçirilməsini təmin edərək, həm də inkişaf və əməliyyat komandaları arasında səmərəli əməkdaşlıq yaradır.
MLOps bazarda indi
bu gün yenilənibMLOps bacarığının bazarı — Azərbaycan
Məlumat aktual bazar vakansiyalarını əks etdirir və hər gün yenilənir. Həftəlik dinamika və kabinet analitikası HRX-dədir.
MLOps üzrə kim işə götürür
Top rollar və median əməkhaqqı.
- Data scientist4 vakansiya
- AI mühəndisi2 vakansiya
- Tətbiq arxitekti2 vakansiya
- Full stack developer1 vakansiya
- Maşın öyrənmə mühəndisi1 vakansiya
MLOps ilə nə birləşdirilir
Yanaşı rast gəlinən bacarıqlar.
MLOps harada lazımdır
Sahələr üzrə tələb.
MLOps bacarığı tələb olunan vakansiyalar
Məlumat elmi və süni intellekt həllərini inkişaf etdirir, Python və SQL bilikləri tələb olunur.
Məlumat elmi və süni intellekt həlləri yaradır, Python və SQL bilikləri tələb olunur.
Böyük həcmli məlumatların emalı üçün etibarlı proseslər hazırlayır və idarə edir, Apache Spark təcrübəsi tələb olunur.
Süni intellekt məhsullarını inkişaf etdirir və Full Stack proqramlaşdırma bacarığı tələb olunur.
Böyük verilənlər üçün yüksək performanslı və etibarlı arxitektura dizayn edir, 8-10 il təcrübəsi var.
Süni intellekt və data analitika layihələrini idarə edir, Python və ML bilikləri tələb olunur.
Süni intellekt mühəndisi dərin öyrənmə və kompüter görməsi üzrə güclü bilik tələb edir.
Müxtəlif AI layihələrdə işləyir, Python və maşın öyrənmə bacarıqları tələb olunur.
MLOps Azərbaycanda niyə tələb olunur
MLOps, maşın öyrənməsi əməliyyatları üçün qısaldılmış bir termin olaraq, maşın öyrənməsi modellərinin inkişafı və yerləşdirilməsi proseslərini avtomatlaşdırmaq və optimallaşdırmaq üçün istifadə olunur. Bu yanaşma, modelin hazırlanmasından tutmuş, onun real mühitdə tətbiqinə qədər olan bütün mərhələləri əhatə edir. MLOps, maşın öyrənməsi layihələrinin daha sürətli və etibarlı şəkildə həyata keçirilməsini təmin edərək, həm də inkişaf və əməliyyat komandaları arasında səmərəli əməkdaşlıq yaradır.
Azərbaycanda MLOps-a olan maraq artmaqdadır, çünki bu sahə, xüsusilə bankçılıq, maliyyə texnologiyaları və informasiya texnologiyaları sektorlarında böyük əhəmiyyət kəsb edir. Kapital Bank, Birbank və Proxima Tech Solutions kimi şirkətlər, MLOps mütəxəssislərini işə götürərək, onların maşın öyrənməsi modellərinin effektiv və davamlı şəkildə idarə olunmasını təmin etməyə çalışırlar. Bu, həm də ölkənin texnoloji inkişafına və rəqabət qabiliyyətinin artırılmasına töhfə verir.
Bacarıq haqqında qısa
- Kateqoriya
- Maşın öyrənməsi və əməliyyatlar
- Giriş səviyyəsi
- orta
- Yaxın rollar
- AI Platform Engineer, Data Scientist, Data Architect, DevOps Engineer
MLOps tələb olunan rollar
MLOps ən çox hansı rol və vəzifələrin vakansiyalarında tələb olunur.






