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 |

Expert en opérations d'apprentissage automatique reliant la science des données et le DevOps. À utiliser lors de la création de pipelines ML, de la gestion des versions de modèles, des magasins de fonctionnalités ou du service ML de production. Les déclencheurs incluent "MLOps", "ML pipeline", "déploiement de modèle", "magasin de fonctionnalités", "version de modèle", "surveillance ML", "Kubeflow", "MLflow". Source : 404kidwiz/claude-supercode-skills.

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