MLops The Start Way Stage 0

Добро пожаловать на «MLops the Start Way» 🚀

Этот ролик — старт нашего большого пути: как внедрять MLOps-конвейеры в бизнес и превращать машинное обучение из экспериментов в работающий бизнес-инструмент.

👉 В этом видео вы узнаете:
кому и зачем стоит заниматься MLOps,
почему модели в ноутбуке ≠ модели в продакшене,
какие роли и команды участвуют в построении ML-систем,
и что ждёт вас в следующих выпусках.

Меня зовут Кирилл Кулаков. Я DevOps/MLOps инженер с 13+ годами опыта, работал над проектами для Яндекс Cloud, банковских ML-систем и гибридных облаков. Здесь я делюсь реальным опытом внедрения MLOps — без воды, только практика.

📌 Подписывайтесь, чтобы не пропустить следующие шаги: от данных и пайплайнов до мониторинга и интеграции ML в бизнес-процессы.


#mlops, mlops tutorial, mlops pipeline, mlops explained, #mlopsforeginners, mlops course, mlops in production, kubeflow, airflow mlops, argo workflows, devops, devops engineer, #machinelearning in production, #ml system design, mlops tools, #kubernetes mlops, mlops azure, mlops aws, mlops gcp, mlops data engineering, #ai in business, how to deploy machine learning models, mlops best practices, mlops training, mlops monitoring, mlops interview, #mlopsroadmap