MLエンジニアは、モデルのトレーニング以外に、日々の業務で実際にどのようなツールを使用していますか？

このr/MachineLearningのReddit投稿は、MLエンジニアがモデルのトレーニング以外に必要とする重要なツールとライブラリについて質問しています。データクレンジング、フィーチャーパイプライン、デプロイメント、モニタリング、メンテナンスの重要性を強調しています。ユーザーは、データクレンジングにはpandasとSQL、デプロイメントにはKubernetes、AWS、FastAPI/Flaskを挙げ、検証と追加の提案を求めています。この質問は、MLエンジニアの仕事のかなりの部分がモデル構築自体以外のタスクに関わるという一般的な理解を反映しています。この投稿への回答は、この分野で必要な実践的なスキルとツールに関する貴重な洞察を提供する可能性があります。