Mlops

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Bem, acabei de sair de uma empresa verdinha bem conhecida da área de beleza/perfumaria, e fui por alguns meses a única engenheira de MLOPS deles. Pra contexto, ja atuo na área de dados desde 2018/19, e na minha carreira ja passei por ciência e engenharia de dados e acabei me apaixonando pela área de arquitetura e infra, então acabei migrando pra MLOPS. Nessa empresa, eu atuava na área de pagamentos e eu era a unica engenheira de mlops do time. Na contratação o discurso era muito voltado pra "ja temos algo funcionando e queremos que você expanda/eleve nossa esteira, queremos o estado da arte de mlops", mas a realidade foi bem mais cruel que isso. A esteira anterior tinha sido feita por uma empresa terceirizada e era bem precária, tava cheia de artefatos do bundle "padrão", inclusive com testes desligados, fluxos de CICD todos capengando, o linter todo defasado, e o perfil do SonarQube era o mesmo usado pelo time de dev (então travava toda hora pq o padrão do time de dados era totalmente diferente). Porém mesmo eu botando esses pontos, a gestão priorizava outras coisas como por exemplo: "precisamos de monitoramento, faça o monitoramento", sendo que isso ja tava sendo feito e finalizado por um cientista do time.... "Faça tagueamento, precisamos de tagueamento..." -> mesma coisa, alguém de plataforma ja tinha feito isso, então no fim fiquei 8 meses batendo a cabeça parada sendo movida de um lado pro outro pra fazer coisas duplicadas. Apresentei roadmap, fiz pesquisa de mercado, apresentei uma arquitetura adequada, porém tudo isso simplesmente foi ignorado.... Na avaliação de desempenho, meu gestor falou que eu produzia menos que plena.... Porque no fim ficava mais parada do que produzindo o que fui contratada pra fazer.... Até expus que isso se dava a tudo o que aconteceu nos últimos meses (mesmo eu alertando várias vezes), e nesse ponto, um cientista de dados que era o protegido dele e queria "entrar em MLOPS", acabou sendo ele a referência da área, por conta daquele jogo político da visibilidade, ja que o mesmo fazia posts no linkedin marcando a gestão, fazia cursos explicando o básico do básico de mlflow, e eu que era a engenheira sênior era posta pra validar com ele tudo o que eu fazia, mesmo ele não sabendo nada do básico de CICD, ou mesmo de infraestrutura pra se colocar um modelo em produção... Nunca me senti tão constrangida na minha carreira toda. Resumo da ópera: nos dois últimos meses me alocaram pra fazer trabalho de cientista de dados, e me botaram pra dar feedback em espanhol pra um time de um país vizinho, mesmo eu não falando nada da língua (falo inglês e mesmo assim eles forçavam a ser em espanhol, mesmo eu deixando claro que me sentia constrangida). Eu simplesmente tive que deixar a esteira totalmente de lado, e portanto o que eu fui contratada para fazer... E isso até minha saúde mental ir totalmente pro ralo, e eu pedir demissão, por conta de crises de ansiedade. Mesmo eu pedindo pra ser demitida, não o fizeram, por mais que essa mesma empresa estivesse fazendo um layoff silencioso com outras áreas..... Tenho certeza de que meu antigo gestor até hoje não faz ideia do que faz um engenheiro de mlops..... Deve achar que é só um cientista de dados que sabe um pouco mais de mlflow.... Bem, antes de pedir demissão ja tava fazendo entrevistas com outras empresas, e agora, 20 dias depois de pedir demissão, estou fazendo o onboarding pra vaga de arquiteta de soluções com foco em IA, e bem mais animada, justamente porque pelo menos não vou mais me preocupar com um gestor que não sabe nem o que eu faço. submitted by /u/Forward_Land5163 to r/brdev [link] [comments]

hey I am student learning about machine learning and deep learning well I also have interst in cloud and service well persuing mlops as career in today's can be a good choice is there still people who take jobs as mlops engineer and what company or set of company. should I target for this role submitted by /u/No-Fault-7625 to r/learnmachinelearning [link] [comments]

Quisiera saber lo siguiente. Acá Data scientist en búsqueda de laburo. Quisiera saber cómo tener experiencia en MLOps, ya que en mi anterior trabajo hice modelos de machine learning pero nunca fueron para ponerlos productivos. Que sería recomendable? Hacer cursos? Siendo que todos sabemos que la experiencia más importante es la Enterprise. Justamente eso me tiene en un dilema. Me pasa lo mismo con lo de LLMs que vengo estudiando. Debería armar una especie de portfolio? Si pudieran darme sugerencias al respecto me ayudarían un montón. submitted by /u/rhizome86 to r/devsarg [link] [comments]

I’d love some career advice from people who’ve been in similar roles. I’ve been in MLOps for about 4–5 years, and most of my work has been pretty ops-heavy: Kubernetes, AWS, GKE, GPU debugging, CUDA/driver compatibility, and lately more agentic/AI infrastructure work like researching MCP gateways and MCP servers. Even though I’ve been part of a Machine Learning team, I’ve mostly stayed on the operations/infrastructure side. I originally wanted that setup because I hoped it would keep me close to ML research and applied ML, but in practice I don’t get many opportunities to work on those areas. Most of my time goes toward supporting ML engineers with ops and platform issues. So my experience is strong in areas like: production reliability deployment maturity infra debugging GPU/platform knowledge scaling and cost control But I have much less hands-on exposure to: applied ML evaluation/benchmarking prompt/context engineering model behavior analysis Now I’ve been given the option to move more formally into a Cloud/DevOps team, and I’m trying to think long term. Given where AI seems to be heading — more agentic systems, infrastructure/platform work, and less emphasis on doing in-house model research because frontier models are increasingly available from large vendors — what do you think is the better path for career growth and job security? Would you stay closer to the ML org even if your work is mostly ops, or move fully into Cloud/DevOps / platform engineering and lean into that lane? I’d especially love to hear from people working in MLOps, applied ML, AI platform, or infra. submitted by /u/No-Guess6834 to r/cscareerquestions [link] [comments]

Watching all over the internet about this and the highest paying. Even some are getting more than SDE. submitted by /u/ImpressiveLet3479 to r/developersIndia [link] [comments]

When I started looking at MLOps from a DevOps background, my mental model was completely off. Sharing some assumptions I had vs what the reality turned out to be. Not to scare anyone off, just wish someone had been straight with me earlier. What I thought: MLOps is basically CI/CD but for models. Learn MLflow, Kubeflow, maybe Airflow. Done. Reality: The pipeline part is easy. The hard part is understanding why something failed. A CI/CD failure gives you a stack trace. A training pipeline failure gives you a loss curve that just looks off. You need enough ML context to even know what "off" means. What I thought: Models are like microservices. Deploy, scale, monitor. Same playbook. Reality: A microservice either works or it doesn't. Returns 200 or 500. A model can return a 200, perfectly formatted response, or a completely wrong answer. Nobody gets paged. Nobody even notices until business metrics drop a week later. That messed with my head because in DevOps, if something breaks, you know. What I thought: GPU scheduling is just resource management. I do this all day with CPU and memory. Reality: GPUs don't share the way CPUs do. One pod gets the whole GPU or nothing. And K8s doesn't even know what a GPU is until you install NVIDIA's device plugin and GPU operator. Every scheduling decision matters because each GPU costs 10 to 50x that of a CPU node. What I thought: My Python is fine. I write automation scripts all the time. Reality: First time I opened a real training script, it looked nothing like the Python I was writing. Decorators everywhere, generators, async patterns, memory-sensitive code. Scripting and actual programming turned out to be genuinely different things. That one humbled me. What I thought: I'll learn ML theory later, just let me handle the infra. Reality: You can actually go pretty far on the inference and serving side without deep ML theory. That part was true. But you still need enough to have a conversation. When a data scientist says "we need to quantise to INT8," you don't need to derive the math, but you need to know what that means for your infra. What I thought: They just want someone who can manage Kubernetes and set up pipelines. Reality: They want someone who can sit between infra and ML. Someone who can debug a memory leak inside the inference service, not just restart the pod. Someone who looks at GPU utilisation and knows whether that number means healthy or on fire. The "Ops" in MLOps goes deeper than I expected. None of this is to discourage anyone. The transition is very doable, especially if you go in with the right expectations. But "just learn the tools" is bad advice. The tools are the surface. I've been writing about this transition and talking to a bunch of people going through it. If you're in this spot and want to talk through what to focus on, DMs open or grab time here: topmate.io/varun_rajput_1914 submitted by /u/Extension_Key_5970 to r/mlops [link] [comments]