Чем ML-инженер отличается от Data Scientist

Data Scientist и ML Engineer – две профессии, которые часто путают даже внутри IT. В одних компаниях эти роли объединены, в других — это совершенно разные специалисты с разными задачами и требованиями. В этом видео Александр Дубейковский (ML Engineer в Авито, ex-Яндекс) на примере реального бизнес-кейса показывает, чем отличается работа Data Scientist от работы ML Engineer, какие задачи решает каждый специалист и какие навыки действительно важны для этих ролей. Вы узнаете: ▪️почему Data Scientist и ML Engineer часто выполняют разные задачи под одинаковыми названиями вакансий; ▪️кто отвечает за качество модели, а кто – за её работу в продакшене; ▪️чем отличаются задачи Data Scientist и ML Engineer на одном проекте; ▪️какие знания нужны для каждой профессии; ▪️кому больше подойдёт путь Data Scientist, а кому – ML Engineer. Если вы только выбираете направление в Machine Learning, готовитесь к собеседованиям или хотите лучше понимать устройство ML-команд в современных IT-компаниях, это видео поможет разобраться в ролях и сделать более осознанный выбор карьерного пути. Кому будет полезно это видео - Тем, кто только начинает изучать Machine Learning и не понимает, чем отличаются роли в индустрии. - Студентам и начинающим специалистам, которые выбирают между карьерой Data Scientist и ML Engineer. - Тем, кто готовится к ML-собеседованиям и хочет понимать ожидания работодателей. - Разработчикам, аналитикам и Data Engineer, которые планируют перейти в Machine Learning. А какой...