Семестр A
Блоки 0–3
Foundation, процессы, инженерия, платформа k8s.
MLOps Path · mlopspath.ru
Соберите production-MLOps проект за 3 семестра — а не путайтесь в списке инструментов
Курс для студентов техвуза и джунов DevOps: от готового ML baseline до промышленной эксплуатации на Kubernetes, Istio, ClearML, MMS, Argo, Prometheus и Loki. Foundation-блок, golden path, labs и элективы (LLMOps, FinOps, Data Quality, Security).
37–42 недели8–12 ч/недPython + Git + LinuxC++ не обязателен
Проверено на стеке · август 2026 · Kubernetes 1.36, MLflow 3.15, Terraform 1.15
Длительность37–42 нед.
Нагрузка8–12 ч/нед
Блоки10
Занятий107
Выберите маршрут под свой опыт
Никто не будет повторять то, что вы уже знаете. Пройдите диагностику или выберите роль вручную — курс адаптируется под входные навыки и цель.
Трек A
Стажёр-новичок
Первая стажировка. Хотите системное понимание MLOps и первый проект в портфолио.
- Python, Git, Linux — с нуля
- От baseline API до Kubernetes
- Итог: pull request и public repo
Junior DevOps
Уверенно с CI/CD и Kubernetes, но не работали с моделями, ClearML, MMS и drift.
- ML lifecycle + experiment tracking
- CT-триггеры и observability модели
- Итог: полный E2E-контур
Middle DevOps → MLOps
Проектируете платформу. Нужны reusable pipelines, IaC, GitOps и governance.
- Platform engineering и SLO
- Argo CD/Flux, GitOps, canary
- Итог: ADR + threat model + runbook
Technical Product Owner
Управляете roadmap и рисками. Нужно понимать зрелость, KPI и governance MLOps.
- Maturity, KPI и стоимость
- Risks, ownership и governance
- Итог: roadmap и KPI-дерево
Три этапа пути
Не прыгаем сразу в serving. Сначала процессы и платформа, потом цикл модели, затем данные и прод.
Семестр B
Блоки 4–5
MLOps-цикл, реестры, observability и SLO.
Семестр C
Блоки 6–8 + элективы
Данные, serving, capstone, элективы.
Foundation → Процессы → Инженерия → Платформа k8s → MLOps → Observability → Данные → Serving → Capstone → Элективы
Что умеет выпускник
Проводит модель по корпоративному стеку и объясняет каждый слой — от тикета в Jira до canary в Istio.
Читать занятия- 01Вести работу в Jira / Confluence / Git
- 02Объяснять Kubernetes, Helm, Longhorn и Istio
- 03Собирать CI + GitOps + IaC
- 04Проводить модель через ClearML → MMS → prod
- 05Строить observability: metrics, logs, traces, SLO
- 06Готовить данные и serving на корпоративном стеке
Как проверяем качество
Не только тесты, но и проверяемые артефакты: PR, pipeline, Docker-образ, Terraform plan, dashboard и runbook.
30%
Лаборатории
Автотесты и линтеры проверяют результат каждой лабораторной.
20%
Проверки знаний
Короткие мини-квизы после каждого блока — калибруют понимание.
40%
Capstone
Сквозной проект с защитой: архитектура, dashboards, runbook, incident drill.
10%
Peer review
Ревью минимум трёх работ других участников — по единому rubric.
Частые вопросы
Прозрачные условия: входные навыки, нагрузка, стоимость инфраструктуры и что вы получите на выходе.
Кому подходит курс?
Студентам техвузов и джунам DevOps, которые уверенно чувствуют себя в Python, Git и Linux и хотят освоить работу с production ML: Kubernetes, MLflow/ClearML, Docker, CI/CD, observability и serving.
Нужно ли знать C++ или Machine Learning?
C++ не требуется. Deep learning-теорию можно не знать: работаем с готовой моделью и учимся её воспроизводимо доставлять, наблюдать и обновлять. В foundation-блоке есть базовый ML baseline и разбор терминологии.
Сколько времени займёт?
37–42 недели по 8–12 часов в неделю. Три семестра: платформа, MLOps-цикл, данные и serving. Есть облегчённые треки под другие роли.
Как проверяется знание?
Автотесты в лабораториях, короткие квизы, peer review и защита capstone. Rubric открыты и одинаковы для всех участников.
Что будет в моём портфолио?
Публичный (или приватный по желанию) репозиторий: architecture, Dockerfile, Helm chart, Terraform module, MLflow experiments, drift report, Grafana dashboards, runbook и model card.
Есть ли актуализация материалов?
Да. Каждый модуль имеет дату последней проверки и pinned версии инструментов. Матрица версий обновляется минимум раз в квартал; см. футер и страницу Стек.