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 |

連接數據科學和 DevOps 的機器學習運營專家。在構建 ML 管道、模型版本控制、特徵存儲或生產 ML 服務時使用。觸發器包括“MLOps”、“ML 管道”、“模型部署”、“特徵存儲”、“模型版本控制”、“ML 監控”、“Kubeflow”、“MLflow”。 來源：404kidwiz/claude-supercode-skills。

開啟你的終端機或命令列工具（如 Terminal、iTerm、Windows Terminal 等） 複製並執行以下指令：npx skills add https://github.com/404kidwiz/claude-supercode-skills --skill mlops-engineer 安裝完成後，技能將自動設定到你的 AI 程式設計環境中，可以在 Claude Code 或 Cursor 中使用

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