בעקבות פתיחת המסלול החדש והייחודי שלנו: MLOps Engineer, אנחנו נשאלים לא אחת אודות ההבדלים בין אנשי הנדסת הנתונים (ה-Data Engineers), לאנשי ה-MLOps, (ה-MLOps Engineers).
במאמר זה, נחקור את ההבדלים המרכזיים בין מהנדסי נתונים למהנדסי MLOps ונשפוך אור על התפקידים שלהם וכיצד כל אחד מהם תורם לסביבת העבודה מונעת הנתונים.
אין ספק שבעולם המתפתח במהירות של נתונים ובינה מלאכותית, לשני התפקידים, הן למהנדסי נתונים והן למהנדסי ה- MLOps, יש משמעות מכריעה.
אולם בעוד ששניהם כוללים עבודה עם נתונים, תשתיות וטכנולוגיות,
תחומי האחריות, מערכי הכישורים ותחומי המיקוד שלהם שונים באופן משמעותי.
מהנדסי נתונים: ארכיטקטורה של תנועת הנתונים
מהנדסי נתונים אחראים לתכנון, בנייה ותחזוקה של תשתית הנתונים התומכת בתהליכים מונעי נתונים בארגון.
האחריות המרכזית שלהם היא להבטיח זרימה אמינה ויעילה של נתונים ממקורות שונים לתוך מאגר מרכזי או אגם נתונים.
בין המשימות השוטפות של מהנדסי הנתונים:
הטמעת נתונים:
חילוץ נתונים ממקורות מרובים, כולל מסדי נתונים, קבצים שטוחים ומקורות נתונים זורמים.
טרנספורמציה של נתונים:
ניקוי, עיצוב והפיכת נתונים גולמיים לפורמט מובנה ושמיש לניתוח ומידול.
אחסון נתונים:
תכנון והטמעה של פתרונות אחסון נתונים הניתנים להרחבה, כגון אגמי נתונים, מחסני נתונים או מסדי נתונים NoSQL.
צינורות עיבוד נתונים:
בנייה ותחזוקה של צינורות עיבוד נתונים חזקים המייצרים את התנועה והעיבוד האוטומטית של הנתונים, ומבטיחים את שלמות ואמינות הנתונים.
איכות נתונים:
הטמעת תהליכים וכלים לניטור והבטחת איכות הנתונים, טיפול בבעיות כגון ערכים חסרים, כפילויות וחוסר עקביות.
מהנדסי נתונים עובדים בדרך כלל עם טכנולוגיות כמו Apache Spark, Apache Kafka Airflow ופלטפורמות נתונים שונות מבוססות ענן כמו AWS , GCP או Azure.
המומחיות שלהם טמונה בהבנת ארכיטקטורות נתונים, מערכות מבוזרות ומסגרות עיבוד נתונים הניתנות להרחבה.
רוצים להיות מהנדסי נתונים?
מהנדסי ה-MLOps – מעוררים מודלים של ML לחיים
מהנדסי ה-MLOps הם אלה שאחראים על הטמעה מוצלחת של מודלי ML בארגון ועל ניהול מחזור חיים יעיל של למידת מכונה.
MLOps, קיצור של Machine Learning Operations, הוא דיסציפלינה המתמקדת בייעול ואוטומציה של מחזור החיים של למידת מכונה מקצה לקצה.
מטרתו היא לגשר על הפער בין מדעי הנתונים והנדסת תוכנה, ולהבטיח שמודלים של למידת מכונה ייפרסו, מנוטרים ומתוחזקים ביעילות בסביבות ייצור.
בין המשימות השוטפות של מהנדסי ה- MLOps:
פיתוח מודלים וניסויים:
שיתוף פעולה עם מדעני נתונים כדי להקל על הפיתוח והבדיקה של מודלים של למידת מכונה, תוך הבטחת שחזור ובקרת גרסאות.
פריסת מודלים:
בנייה ותחזוקה של תהליכים אוטומטיים לפריסת מודלים של למידת מכונה בסביבות ייצור, כגון פלטפורמות ענן או תשתית מקומית.
ניטור מודלים:
הטמעת מערכות ניטור למעקב אחר הביצועים, הדיוק והאמינות של מודלים שנפרסו, המאפשרים זיהוי יזום והפחתת בעיות.
Retrain ועדכונים של מודלים:
הקמת תהליכים להכשרת מודלים ולעדכונים מתמשכים, תוך הבטחה שהמודלים יישארו מדויקים ורלוונטיים כאשר נתונים חדשים הופכים זמינים או שהדרישות העסקיות משתנות.
עמידה בדרישות ממשל ותאימות:
הבטחה שמודלים של למידת מכונה תואמים לדרישות הרגולטוריות, לסטנדרטים אתיים ולמדיניות ארגונית, כולל פרטיות נתונים, הוגנות ושקיפות.
ניהול תשתית:
אספקה וניהול של התשתית הבסיסית הנדרשת להדרכה, פריסה והגשת מודלים של למידת מכונה, לרוב תוך מינוף משאבים מבוססי ענן או מקומיים.
מהנדסי MLOps עובדים בשיתוף פעולה הדוק עם מדעני נתונים, מהנדסי תוכנה וצוותי תפעול IT כדי ליצור זרימת עבודה חלקה ואוטומטית לפיתוח, פריסה ותחזוקה של מודל למידת מכונה. הם ממנפים כלים ומסגרות כמו Kubeflow, TensorFlow Extended (TFX), MLflow ופלטפורמות שונות של למידה חישובית מבוססות ענן כמו Amazon SageMaker, Google AI Platform או .Azure Machine Learning
המטרה העיקרית של ה- MLOps היא לאפשר לארגונים לספק פתרונות למידת מכונה בקנה מידה, עם אמינות, יעילות וזריזות גבוהות. באמצעות אוטומציה וסטנדרטיזציה של מחזור החיים של למידת מכונה, מהנדסי ה- MLOps מסייעים לארגונים לצמצם את זמן היציאה לשוק עבור גרסאות חדשים, למזער סיכונים תפעוליים ולהבטיח ביצועי מודל עקביים בסביבות ייצור.
רוצים להיות מהנדסי MLOps?
לסיכום ההבדל בין Data engineer לבין MLOPS engineer
שני התפקידים, הן מהנדסי הדאטה והן מהנדסי ה-MLOps הם חיוניים ומבוקשים בעולם המידע והבינה המלאכותית, אך מתמקדים בתחומים שונים. מהנדסי הדאטה מתמקדים בתשתית הנתונים, ומבטיחים שיש זרימת מידע אמינה ממקורות שונים למאגר מרכזי. לעומתם, מקצועות MLOps מעניקים לחברות את היכולת להפיק יתרון מתוך הנתונים על ידי שילוב מודלים של ML בארגון.
עדיין מתלבטים איזה מסלול מתאים לכם? דברו איתנו.
