MLOps
Data pipelines: Строим и оптимизируем процессы для сборки датасетов (Apache AirFlow, Genie)
DWH / DataLake: Настраиваем единое хранилище данных (Redshift, Big Query, S3, ClickHouse) Experiment Tracking & Medata Store: Организуем централизованное управление экспериментами и моделями (KubeFlow, MLFlow, ClearML)
Infrastructure: Готовим распределенные кластеры для экспериментов (GKE, EKS, Kubernetes on-premise)
Model Deployment: Подберем оптимальные решения для деплоя модели (Seldon Deploy)
Model Inference: Настроим решения для высокопроизводительной и масштабируемой работы моделей (Seldon Core, Nvidia Triton, Nvidia TensorRT)
Frameworks versatility: Обеспечим универсальность подхода решений для большинства известных архитектур моделей (klearn, xgboost, catboost, tensorflow,
pytorch)
Monitoring / Observability: Наладим мониторинг корректного функционирования решений (Grafana+Prometheus/VictoriaMetrics)
Model Testing / Validation: Настроим контроль качества моделей (Locust)