Куда расти айтишнику? Карьера в IT (часть 2)
Делимся карьерными лестницами для программистов, тестировщиков, Data Scientist и DevOps со второго дня интенсива «Стратегическое развитие и карьера в IT». В статье подробные схемы для тех, кто никак не может определиться с вектором развития, хочет сменить направление или чувствует, что застрял в одной должности.
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.