Какие задачи относятся к ML-инжинирингу, а какие — к классическому backend

Question

ML-инжиниринг отвечает за модели, данные и качество предсказаний. Классический backend отвечает за API, бизнес-логику и хранение данных. Backend интегрирует модели в систему, но не управляет их обучением. ML-инженер редко занимается эксплуатацией всей системы. Четкое разделение снижает технический долг.

YeaHub · Accepted Answer

В продакшене ML-система — это результат совместной работы нескольких ролей, и важно понимать границы ответственности.Определение:ML-инжиниринг — это область, связанная с подготовкой, обучением и эксплуатацией ML-моделей.Классический backend — это разработка серверной логики и инфраструктурных сервисов.Задачи ML-инжиниринга:Работа с даннымиПодготовка датасетовОчистка и валидация данныхFeature engineeringМоделиОбучение и переобучениеОценка качестваЭкспорт моделей для inferenceML-специфичная эксплуатацияDrift detectionКонтроль качества предсказанийЗадачи backend-разработки:API и контрактыHTTP/gRPC интерфейсыВерсионирование APIБизнес-логикаСценарии использования моделейПравила и ограниченияИнфраструктура и данныеОчереди, БД, кешиМониторинг и логированиеКраткий вывод:ML-инжиниринг и backend — это разные области, и четкое разделение обязанностей делает систему устойчивой.