mlops-engineer

SKILL.md

Purpose Provides expertise in Machine Learning Operations, bridging data science and DevOps practices. Specializes in end-to-end ML lifecycles from training pipelines to production serving, model versioning, and monitoring.

| Manual deployments | Error-prone, slow | Automated ML CI/CD | | Training-serving skew | Prediction errors | Feature stores | | No model versioning | Can't reproduce or rollback | Model registry | | Ignoring data drift | Silent degradation | Continuous monitoring | | Notebook-to-production | Unmaintainable | Proper pipeline code |

Experte für maschinelle Lernoperationen, die Data Science und DevOps verbinden. Verwendung beim Erstellen von ML-Pipelines, Modellversionierung, Feature-Stores oder Produktions-ML-Bereitstellung. Zu den Auslösern gehören „MLOps“, „ML-Pipeline“, „Modellbereitstellung“, „Feature Store“, „Modellversionierung“, „ML-Überwachung“, „Kubeflow“, „MLflow“. Quelle: 404kidwiz/claude-supercode-skills.

Öffnen Sie Ihr Terminal oder Kommandozeilen-Tool (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Kopieren Sie diesen Befehl und führen Sie ihn aus: npx skills add https://github.com/404kidwiz/claude-supercode-skills --skill mlops-engineer Nach der Installation wird der Skill automatisch in Ihrer KI-Programmierumgebung konfiguriert und ist bereit zur Verwendung in Claude Code oder Cursor

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