MLエンジニアは、モデルのトレーニング以外に、日々どのようなツールを実際に使用していますか？

このr/learnmachinelearningのReddit投稿は、MLエンジニアの役割に関する一般的な誤解を浮き彫りにしています。モデルのトレーニングは仕事のごく一部にすぎないことを正しく指摘しています。この投稿では、データクレンジング、特徴量エンジニアリング、デプロイメント、モニタリング、およびメンテナンスに不可欠なツールについてアドバイスを求めています。Pandas、SQL、Kubernetes、AWS、FastAPI/Flaskなどの言及されたツールは確かに重要ですが、モデルモニタリング（例：Evidently AI、Arize AI）、CI/CDパイプライン（例：Jenkins、GitLab CI）、およびデータバージョニング（例：DVC）のツールを含めることで、議論がより有益になる可能性があります。この投稿は、モデル構築以外に必要なスキルの幅を理解するための、意欲的なMLエンジニアにとって良い出発点となります。

• •MLエンジニアリングには、モデルのトレーニングだけではない多くのことが含まれます。
• •データクレンジングと特徴量エンジニアリングは、役割の重要な側面です。
• •デプロイメント、モニタリング、およびメンテナンスは、本番MLシステムに不可欠です。