ML inžinier začína deň kontrolou dashboardov výkonnosti modelov a systémov upozornení, napríklad sleduje latenciu predikčného API. Ráno prebieha standup s ML tímom a revízia otázok v produkcii. Väčšina dňa sa venuje optimalizácii ML pipelines, implementácii nových funkcií a ladením modelov v produkcii. Časté sú konzultácie s dátovými vedcami ohľadom požiadaviek na model a s DevOps tímami ohľadom infraštruktúry. Popoludní sa venuje code review, testovaniu nových nasadení a dokumentácii ML systémov. Pravidelné sú sedenia zamerané na optimalizáciu výkonu a nastavenie monitorovania. Práca na diaľku je bežná s prístupom k cloudovým zdrojom. Deň končí nasadením nových modelov a nastavením monitorovacích upozornení.

• Návrh a implementácia ML algoritmov
• Deployment ML modelov do produkcie
• Optimalizácia model performance a latency
• Implementácia MLOps pipelines
• Feature engineering a data preprocessing
• Model monitoring a drift detection
• A/B testovanie ML modelov
• Škálovanie ML systémov pre high traffic
• Integrácia ML modelov s aplikáciami
• Automatizácia model training a deployment