MLOps og MLE: Maskinlæring og ingeniør

Innhold

• MLOps (Machine Learning Operations)
• MLE (Machine Learning Engineer)

MLOps (Machine Learning Operations)

MLOps er praksiser, prosesser og verktøy for å utvikle, drifte og forbedre modeller for maskinlæring på en styrt, repeterbar og sikker måte – tilsvarende DevOps, men for KI/ML-systemer.

Kjerneelementer:

• Helhetlig pipeline fra data → modelltrening → testing → produksjonssetting → overvåkning
• Versjonskontroll av både kode, data og modeller
• Automatisering (CI/CD for modeller – automatisert trening, testing og utrulling)
• Overvåkning av ytelse, skjevhet, datadrift (data drift) og feil
• Governance: logging, sporbarhet, dokumentasjon og tilgangsstyring

Eksempler fra norsk næringsliv:

• Bank og finans: En bank har en kredittscore-modell. MLOps-oppsettet sørger for at modellen trenes på nye data hver måned, at alle versjoner lagres, og at man fanger opp hvis modellen plutselig begynner å gi flere feilvurderinger for en bestemt kundegruppe.
• Energi og offshore: Et energiselskap bruker prediktivt vedlikehold på turbiner. MLOps overvåker om sensordataene endrer seg over tid (datadrift), og om modellen fortsatt forutsier feil riktig. Hvis ytelsen faller under en terskel, trigges automatisk ny trening og utrulling av en oppdatert modell.
• Helse og klinikker: En privat klinikk bruker maskinlæring for automatisk triagering av henvendelser. MLOps sørger for at modellen kun trenes på anonymiserte data, at alle beslutninger kan spores i ettertid, og at det finnes rutiner for manuell overstyring og rask “roll-back” hvis noe går galt.

MLE (Machine Learning Engineer)

En MLE (Machine Learning Engineer) er en ingeniør som bygger, optimaliserer og produksjonssetter ML-modeller. Rollen ligger i skjæringspunktet mellom data scientist, utvikler og plattform-/driftsteam.

Typiske ansvarsområder:

• Bygge treningspipelines og features (feature engineering)
• Integrere modeller i produksjonssystemer (API-er, mikrotjenester osv.)
• Designe og drifte MLOps-løsningen – CI/CD, monitorering, logging
• Optimalisere ytelse og kostnader (responstid, skyressurser, GPU/CPU)
• Samarbeide med domenefolk (økonomer, leger, ingeniører m.fl.) om krav og validering

Eksempler fra norsk næringsliv:

• Netthandel og retail: En MLE i en norsk nettbutikk bygger og drifter anbefalingsmotoren («kunder som kjøpte dette …»). Hun sørger for at modellen oppdateres daglig, eksponeres som et API, og at effekten måles gjennom A/B-tester i nettbutikken.
• Logistikk og transport: En MLE i et transportselskap lager ruteoptimalisering basert på historiske data, vær og trafikk. Han pakker modellen i en container, kjører den i skyen og sørger for at den skalerer når mange kunder bruker appen samtidig.
• Offentlig sektor / kommune: En MLE i en større kommune jobber med modeller som prioriterer byggesøknader eller saksbehandling. Hun må sikre at modellene er transparente, dokumenterte og kan forklares til både jurister og revisorer, ikke bare teknologer.