Data Scientist и ML Engineer: в чем разница?
При работе над AI/ML-проектом или найме команды для него часто можно столкнуться с путаницей в названиях ролей. Сегодня обсудим, в чем разница между Data Scientist и ML Engineer.
Для начала оговоримся, что в разных компаниях терминология может отличаться. Например, в Meta аналитиков называют Data Scientists, хотя их работа имеет мало общего с машинным обучением. Вы можете столкнуться с такими особенностями и в других компаниях.
Но давайте рассмотрим классическое понимание зон ответственности ролей Data Scientist и ML Engineer, чтобы лучше понять разницу. Говорить будем именно про роли. Бывает и так, что их может совмещать один и тот же человек.
Data Scientist
Фокусируется на этапе от запуска до доказанной ценности в AI/ML-проекте. Это значит, что он вовлечен в проработку проблемы и целей проекта, погружается в специфику бизнеса, общение с экспертами предметной области. Он отвечает за подготовку датасета, поиск инсайтов в данных, обучение и выбор оптимальных ML-моделей, проведение и оценку экспериментов.
ML Engineer
Подключается на этапе, когда Data Scientist смог создать полезную модель. ML Engineer отвечает за путь от доказанной ценности к масштабированию в AI/ML-проекте. Его задача в том, чтобы взять работающую «на коленке» ML-модель и выстроить вокруг нее необходимую инфраструктуру и системы, чтобы она могла надежно работать в продакшене и под нагрузкой.
Аналогия
Если проводить аналогию с продуктом, то Data Scientist ответственен за создание работающего прототипа, а ML Engineer — за превращение этого прототипа в полноценный продукт, рассчитанный на массовую аудиторию.
🎓🎓🎓
AI/ML-проекты часто обладают высокой сложностью и неопределенностью, как в технической плоскости, так и в продуктово-бизнесовой. Именно поэтому сейчас набирает популярность роль AI/ML Product Manager.
Освоить ее вы можете в «Симуляторе управления ML/AI-проектами» от GoPractice. Получите бесплатный доступ к первым главам, запросив триал через почту [email protected].
При работе над AI/ML-проектом или найме команды для него часто можно столкнуться с путаницей в названиях ролей. Сегодня обсудим, в чем разница между Data Scientist и ML Engineer.
Для начала оговоримся, что в разных компаниях терминология может отличаться. Например, в Meta аналитиков называют Data Scientists, хотя их работа имеет мало общего с машинным обучением. Вы можете столкнуться с такими особенностями и в других компаниях.
Но давайте рассмотрим классическое понимание зон ответственности ролей Data Scientist и ML Engineer, чтобы лучше понять разницу. Говорить будем именно про роли. Бывает и так, что их может совмещать один и тот же человек.
Data Scientist
Фокусируется на этапе от запуска до доказанной ценности в AI/ML-проекте. Это значит, что он вовлечен в проработку проблемы и целей проекта, погружается в специфику бизнеса, общение с экспертами предметной области. Он отвечает за подготовку датасета, поиск инсайтов в данных, обучение и выбор оптимальных ML-моделей, проведение и оценку экспериментов.
ML Engineer
Подключается на этапе, когда Data Scientist смог создать полезную модель. ML Engineer отвечает за путь от доказанной ценности к масштабированию в AI/ML-проекте. Его задача в том, чтобы взять работающую «на коленке» ML-модель и выстроить вокруг нее необходимую инфраструктуру и системы, чтобы она могла надежно работать в продакшене и под нагрузкой.
Аналогия
Если проводить аналогию с продуктом, то Data Scientist ответственен за создание работающего прототипа, а ML Engineer — за превращение этого прототипа в полноценный продукт, рассчитанный на массовую аудиторию.
🎓🎓🎓
AI/ML-проекты часто обладают высокой сложностью и неопределенностью, как в технической плоскости, так и в продуктово-бизнесовой. Именно поэтому сейчас набирает популярность роль AI/ML Product Manager.
Освоить ее вы можете в «Симуляторе управления ML/AI-проектами» от GoPractice. Получите бесплатный доступ к первым главам, запросив триал через почту [email protected].