Sprawdź zawód
Dane

Machine Learning Engineer

Przenoś modele uczenia maszynowego do działającej usługi. Poznaj walidację wejścia, wersjonowanie i bezpieczny odbiór predykcji.

Kompendium zawodu

Pojęcia w pracy

Inference
Użycie wytrenowanego modelu do wyznaczenia predykcji.
Schemat danych
Opis wymaganych pól, typów i dopuszczalnych właściwości wejścia.
Training-serving skew
Różnica między danymi lub przekształceniami podczas treningu i predykcji.
Wersja modelu
Oznaczony artefakt wraz z konfiguracją i pochodzeniem.
Walidacja infrastruktury
Sprawdzenie, czy wersja uruchamia się i obsługuje uzgodnione żądania.

Zwroty w typowych sytuacjach

„Porównam dane wejściowe z tego samego zamówienia w obu potokach.”
Weryfikujesz zgodność przekształceń.
„Poprzedni model ma pozostać dostępny do wycofania.”
Zapewniasz drogę odzyskania.
„Wykres jakości będzie opóźniony, bo etykiety przychodzą po dostawie.”
Wyjaśniasz ograniczenie sygnału.

Program kursu

Podstawy

  1. 1Rola inżyniera ML
  2. 2Umowa wejścia i obsługa braków

Praktyka

  1. 3Zgodność przekształceń danych
  2. 4Pakowanie modelu i walidacja usługi

Specjalizacja

  1. 5Wdrożenie ograniczone i wycofanie
  2. 6Monitoring z opóźnioną etykietą

Jak wygląda praca

  1. Podstawy

    Ustal umowę modelu

    Opisz wejście, wyjście i sposób liczenia cech.

  2. Praktyka

    Zweryfikuj artefakt

    Porównaj wyniki i sprawdź środowisko obsługi predykcji.

  3. Specjalizacja

    Wdróż i obserwuj

    Zapisz wersję, mierniki, wyjątki i plan reakcji.

Źródła do nauki TensorFlow — potok produkcyjny TFX

Przećwicz rozmowę kwalifikacyjną

Odpowiedz na głos, a potem rozwiń przykładową odpowiedź.

Czy wysoka jakość offline wystarczy do wydania?

Oprócz jakości oceniam zgodność wejścia, możliwość obsługi żądań, czas odpowiedzi i procedurę reakcji.

Jak odróżnisz błąd integracji od zmiany zachowań klientów?

Sprawdzę kompletność oraz kodowanie wejścia przed i po zmianie. Potem porównam rozkład i wyniki po dotarciu etykiet.

Zadanie rekrutacyjne

Nowy model obiecuje mniej błędów, ale usługa otrzymuje ceny w innym formacie niż trening. Zaproponuj sposób wykrycia różnicy, warunki odbioru i reakcję po wdrożeniu.

Pokaż kryteria wykonania
  • Rozróżniasz problem wejścia od samej jakości modelu.
  • Śledzisz przekształcenie pola między źródłem a predykcją.
  • Wyznaczasz reakcję i warunek bezpiecznego powrotu.

Pierwszy dzień w pracy

Poproś o rejestr modeli, umowę wejścia, historię ostatniego wydania i zasady obsługi błędnych predykcji.

Widełki wynagrodzeń

Machine Learning Engineer · Rekrutacje z 2025 r. · Polska · pełny etat · miesięcznie brutto

Polska
19 000–26 000 zł

Źródło Hays Poland, raport płacowy 2026, s. 62

Inne kursy z tej branży

Dane

Master Data Specialist

Utrzymuj spójne dane produktów, dostawców i klientów. Rozpoznawaj duplikaty, weryfikuj zmiany i sprawdzaj ich skutki w systemach.

  • Dane podstawowe
  • Jakość danych
  • ERP
6 lekcji · 3 poziomy Otwarta lekcja