senior-ml-engineer
World-class ML engineering skill for productionizing ML models, MLOps, and building scalable ML systems. Expertise in PyTorch, TensorFlow, model deployment, feature stores, model monitoring, and ML infrastructure. Includes LLM integration, fine-tuning, RAG systems, and agentic
Installation
Pick a client and clone the repository into its skills directory.
Installation
About this skill
World-class ML engineering skill for productionizing ML models, MLOps, and building scalable ML systems. Expertise in PyTorch, TensorFlow, model deployment, feature stores, model monitoring, and ML infrastructure. Includes LLM integration, fine-tuning, RAG systems, and agentic AI. Use when deploying ML models, building ML platforms, implementing MLOps, or integrating LLMs into production systems.
How to use
Sklonuj repozytorium ze skilla senior-ml-engineer z GitHub. Upewnij się, że masz zainstalowane Python oraz wymagane biblioteki: PyTorch, TensorFlow, Spark, Airflow i narzędzia do monitorowania (MLflow, Weights & Biases).
Przygotuj dane wejściowe w katalogu data/ — mogą to być surowe dane, modele do wdrożenia lub konfiguracje istniejących systemów ML.
Dla wdrażania modeli uruchom skrypt model_deployment_pipeline.py z flagą --input wskazującą na katalog danych oraz --output dla katalogu wyników. Skrypt obsługuje Docker i Kubernetes do produkcyjnego wdrożenia.
Jeśli budujesz system RAG lub integrujesz LLM, użyj rag_system_builder.py z flagą --target wskazującą na katalog projektu oraz --analyze do analizy struktury systemu.
Do monitorowania modeli w produkcji uruchom ml_monitoring_suite.py z plikiem konfiguracyjnym (config.yaml) i flagą --deploy. Narzędzie integruje się z MLflow i Prometheus do śledzenia metryk i wydajności.
Dostosuj konfiguracje do swojej infrastruktury (AWS, GCP, Azure) i zespołu — skill wspiera best practices MLOps, optymalizację kosztów oraz wzorce bezpieczeństwa dla systemów produkcyjnych.