จาก Python เชิงวิศวกรรมสู่ระบบ ML ที่ Deploy บนคลาวด์และเฝ้าระวังได้เอง --- เส้นทางอาชีพ MLOps ที่ประหยัดกว่าซื้อแยก 33%

เขียน Python ระดับ Production พร้อม Track ทุกการทดลองด้วย MLflow/DVC/DagsHub

สร้าง MLOps Pipeline อัตโนมัติด้วย Docker, CI/CD และ Airflow

มีโปรเจกต์ End-to-End ML Production ที่พัฒนาต่อเนื่องเป็นเรื่องราวเดียวตลอดทั้ง Track

Deploy และขยายระบบบน AWS SageMaker พร้อมเฝ้าระวังสุขภาพโมเดลด้วย Grafana

มีพอร์ตโฟลิโอ MLOps ครบวงจร 6 โปรเจกต์ที่เชื่อมโยงกันเป็นระบบเดียว พร้อมสมัครงานสาย MLOps Engineer

ผ่านการฝึกสัมภาษณ์งานสาย MLOps เบื้องต้น (คำถามเทคนิคที่เจอบ่อยและวิธีตอบ)