mlops-engineer - 构建与自动化端到端 MLOps 基础设施
提供跨云平台的 ML 流水线编排、实验追踪、模型注册表、容器化部署及系统监控的指导与实施方案。
标签
更新于: 2026-09-24能力
典型输入
典型输出
该技能可以做什么
- 编排 Kubernetes ML 工作流
- 追踪实验与模型指标
- 管理模型注册表与版本控制
- 使用 IaC 部署云基础设施
- 自动化 ML 测试与部署
- 监控模型性能与数据漂移
输入
- MLOps 需求与约束条件
- 目标云平台配置规格
- 流水线配置文件
输出
- 基础设施即代码配置
- 自动化 ML 流水线定义
- 模型部署产物
- 监控与告警设置
要求
- 云平台访问凭证
- Kubernetes 集群与容器运行时
