ما هو مهندس MLOps؟

يسد مهندسو MLOps الفجوة بين تجارب علوم البيانات وأنظمة تعلم الآلة الإنتاجية. على عكس مهندسي ML الذين يركزون على تطوير النماذج، يضمن مهندسو MLOps أن النماذج تعمل بشكل موثوق على نطاق واسع.

دور MLOps مقارنة بالأدوار المرتبطة

الدور	التركيز الأساسي	المهارات الرئيسية
مهندس MLOps	البنية التحتية، خطوط الأنابيب، الأتمتة	Kubernetes، CI/CD، المراقبة
مهندس ML	تطوير النماذج، التدريب	Python، PyTorch، TensorFlow
مهندس البيانات	خطوط أنابيب البيانات، التخزين	Spark، Airflow، SQL
مهندس المنصات	منصات المطورين الداخلية	Backstage، Crossplane، GitOps

المسؤوليات الأساسية

1. نشر النماذج: تغليف النماذج في حاويات وإعداد البنية التحتية للتقديم
2. تنسيق خطوط الأنابيب: بناء خطوط أنابيب التدريب والاستدلال الآلية
3. المراقبة: تنفيذ اكتشاف انحراف النماذج والتسجيل والتنبيه
4. البنية التحتية: إدارة مجموعات Kubernetes وجدولة GPU
5. CI/CD لـ ML: أتمتة الاختبار والتحقق والنشر

واقع السوق 2026

من المتوقع أن يصل سوق MLOps إلى 21.1 مليار دولار بحلول عام 2026، مع توظيف الشركات بنشاط لأدوار MLOps مخصصة. الدوافع الرئيسية للطلب:

• شركات FAANG+: Google وMeta وAmazon جميعها لديها فرق MLOps مخصصة
• الشركات الناشئة المتخصصة في الذكاء الاصطناعي: OpenAI وAnthropic وCohere تحتاج بنية تحتية لـ ML الإنتاجي
• اعتماد المؤسسات: البنوك والرعاية الصحية وتجارة التجزئة توسع عمليات ML

ما يبحث عنه المحاورون

عند إجراء مقابلات مع مرشحي MLOps، تقيم الشركات:

# مثال: ما يتوقع المحاورون أن تعرفه
mlops_competencies = {
    "infrastructure": ["Kubernetes", "Docker", "Terraform", "AWS/GCP/Azure"],
    "ml_pipelines": ["Kubeflow", "Airflow", "Prefect", "DVC"],
    "monitoring": ["Evidently", "MLflow", "Prometheus", "Grafana"],
    "serving": ["TensorFlow Serving", "Triton", "BentoML", "Ray Serve"],
    "cicd": ["GitHub Actions", "GitLab CI", "ArgoCD", "Jenkins"]
}

نصيحة للمقابلة: تسأل الشركات بشكل متزايد "أخبرني عن وقت قمت فيه بتصحيح نظام ML إنتاجي" لتقييم الخبرة العملية.

في الدرس التالي، سنستكشف مستويات الشركات وتوقعات المقابلات الخاصة بها. :::