DevOps-ер часто вырастает из системного администратора и представляет собой связующее звено между разработчиками, тестировщиками и конечным пользователем. Он делает так, чтобы то, что написали разработчики в итоге работало также и у пользователя. DevOps отвечает за сбор кода и перенос его в тестовую среду, за то, чтобы все фичи были доработаны и выкачены, организует мониторинг серверов и т.д. — иными словами отвечает за всю инфраструктуру проекта.
Продолжайте писать!
Спасибо! Продолжайте комментировать!
спасибо за статью, раскидываю её своим знакомым, желающим "войти в айти". кстати, может предложить vc сделать такой хаб? на vc это актуальный топик
Рад помочь!
Спасибо огромное!
А Machine learning engineer и Data Engineer - это разве не одно и то же?
Оба работают с большими данными, размещенными на нескольких машинах.
Оба должны уметь "закодить даже сложные алгоритмы".
Machine learning engineer переводит в production модели, которые разрабатывают Data Scientist'ы. А для этого, как правило, используется Hadoop, Spark, Hive.
Грань иногда размыта, бывает такое, что один и тот же человек выполняет несколько ролей - ML engineer-а и Data Engineer-а. В тех компаниях, где эти должности отличаются, ML engineer больше про внедрение моделей и кода в продакшн, а DE - про организацию доступа к данным.