Post #216

Надо ли DL-инженеру осваивать навыки разработчика? В описании вакансий DL-инженеров часто встречаются термины из области Software Engineering и Dev/ML-Ops: docker, k8s, fastapi, ci/cd, ansible, MLFlow, Triton и другие. Мы уже обсуждали это явление на онлайн-интервью с Владом Лялиным и Андреем Шадриковым, но решили выпустить отдельный подкаст на эту тему. Чтобы ответить на вопросы “почему так происходит и что делать инженерам”, мы позвали на подкаст Галину Альперович. У Гали за плечами большой опыт в разработке ML-проектов. Она работала в JetBrains и Avast, руководила ML-командами, была хедом в стартапе, а теперь развивает собственную консалтинговую компанию и переходит в Coinbase, чтобы заниматься LLM. Из этого эпизода вы узнаете: - чем отличается работа датасаентиста в компании и в стартапе - кто такой mlops-инженер - надо ли погружаться в разработку, если вы планируете решать только мл-задачи - что “такое репозиторий по последнему слову техники” - и заменят ли нас всех бэкендеры с доступом к открытым API больших нейросетей Все это и даже больше в 60 минутах подкаста, которые можно комфортно ускорить в х1.5-2. Приятного прослушивания! PS кстати, Галина — выпускница нашего курса CV Rocket. На собственном примере она подтверждает свои слова из подкаста, что хороший специалист учится всю свою жизнь :)