المهارات المطلوبة لوظائف MLOps وSRE في 2025 وكيفية التحضير عمليًا

مقدمة: لماذا تغيّرت متطلبات MLOps وSRE في 2025؟

شهدت السنوات الأخيرة تحوّلاً في طريقة عمل فرق البيانات والهندسة التشغيلية: نشر النماذج صار أكثر تكرارًا، المراقبة أصبحت متقدمة بمتطلبات تتجاوز المقاييس التقليدية، وظهور منصات وأدوات جديدة اختصت بتبسيط دورة حياة النماذج. لذلك لم تعد وظيفة MLOps مجرد «نشر نموذج»، ولا وظيفة SRE مجرد «إبقاء الخدمة متاحة» — بل تداخلت المهام وتعمّقت الحاجة لمهارات على مستوى البنية، البيانات، الحوكمة، والأتمتة.

في هذا المقال نقدم نظرة عملية على المهارات التقنية والناعمة التي ستجعل المرشح بارزًا في سوق العمل 2025، مع خطوات تدريبية ومشروعات عملية لبناء محفظة أعمال قابلة للعرض.

ملاحظة سريعة: التوصيات هنا مبنية على ملاحظات اعتماد أدوات MLOps وشائعيات الممارسات في 2024–2025، بما في ذلك قوائم أدوات رائجة مثل MLflow وKubeflow وغيرها، واتجاهات المراقبة التي تُظهر اعتمادًا كبيرًا على Prometheus وOpenTelemetry.

مهارات أساسية لمهندسي MLOps (ما يجب أن تعرفه وتطبّقه)

مهندس MLOps الجيد يجمع بين مهارات علم البيانات وهندسة البرمجيات وعمليات البنية التحتية. اليك قائمة مركزة ومفصّلة مع أمثلة عملية:

• إدارة التجارب وإصدار النماذج: إتقان أدوات مثل MLflow أو Databricks Registry لإدارة التجارب، تسجيل النماذج، وعمليات التتبع. تعلم كيفية إعداد Model Registry وسياسات الترويج من Staging إلى Production.
• أوركسترا وأنابيب العمل (Pipelines): كتابة pipelines قابلة للتكرار باستخدام Kubeflow، TFX، أو Airflow، وفهم DAGs، إعادة التشغيل، وإدارة الموارد. Kubeflow ما زالت منصة أساسية للمؤسسات التي تعتمد Kubernetes.
• حاويات وتنسيق الحاويات: Docker + Kubernetes (خاصة مفاهيم مثل Namespaces، RBAC، StatefulSets، وأفضل ممارسات استخدام GPU/accelerators).
• خدمات النشر والتخزين: KServe/Seldon/BentoML للخدمة (serving)، وفهم استراتيجيات Canary وBlue-Green وA/B للتحديثات المستمرة.
• هندسة البيانات ونسخ البيانات: مهارات ETL/ELT، Data Versioning (مثل DVC أو lakeFS)، وتصميم تدفقات بيانات قابلة للمراقبة وقابلة للإعادة.
• ميزة التخزين (Feature Stores): فهم تصميم Feature Store (مثل Feast) وكيف يضمن تناسق السمات بين التدريب والتنبؤ.
• اختبار النماذج والأتمتة: إنشاء اختبارات تلقائية (unit/integration) للـdata pipelines والنماذج، وCI/CD لنماذج ML (استخدم ArgoCD/Flux/Cloud Build وملفات IaC).
• مراقبة أداء النموذج ومؤشرات الانحراف: إعداد قياس الدقّة، الانحراف (drift)، الانقاء (bias)، وسجلات التنبؤات مع إمكانية التنبيه وإعادة التدريب التلقائي.
• حوكمة ونُضج مؤسسي: توثيق lineage، تسجيل قرارات التدريب، وحماية الخصوصية/التوافق (GDPR، سياسات بيانات داخلية).

تطبيق عملي مُستحسن: أنشئ مشروعًا بسيطًا يبدأ من جمع بيانات صغيرة، يمرّ عبر pipeline (Airflow أو Kubeflow)، يتضمن تتبّع تجارب عبر MLflow، ويُنشِئ خدمة تنبؤ قابلة للاختبار مع مراقبة أداء أساسية.

مهارات أساسية لمهندسي SRE (التركيز على الموثوقية والمراقبة)

دور SRE في 2025 يشتمل على بناء أنظمة مرنة، قياس الجدارة، وإدارة الحوادث بكفاءة. المهارات المطلوبة تشمل:

• تصميم SLO/SLA وSLI: تعريف مؤشرات الخدمة (SLI)، وضع SLO واقعي، وربطها بسياسات التشغيل والميزانية التقنية.
• الملاحظة الشاملة (Observability): اتقان Prometheus وOpenTelemetry وGrafana لجمع المقاييس والسجلات والتتبعات، وبناء لوحات قيادة قابلة للفهم. تقارير 2025 تُظهر زيادة واضحة في اعتماد OpenTelemetry وPrometheus كمكونات مركزية في بنى المراقبة.
• إدارة الحوادث وتقليل MTTR: كتابة Runbooks، تأسيس عمليات postmortem بلا لوم، واستخدام أدوات أتمتة الاستجابة (SOAR) وتقنيات التحليل الجذري.
• البنية التحتية ككود (IaC): خبرة مع Terraform/CloudFormation/ Pulumi لإدارة البنية وإصدارها كرمز، وفهم سياسات الأمن عند الإنشاء والتهيئة.
• اختبارات التحمل والهندسة الفوضوية: تنفيذ Chaos Engineering لقياس مرونة الأنظمة وتحسين السلوك تحت الضغط.
• أتمتة CI/CD للبنى التحتية والتطبيقات: استخدام GitOps (ArgoCD/Flux) وأتمتة الاختبارات قبل الدمج والنشر.
• مهارات سحابية متقدمة: فهم معمق لخدمات الشبكات، IAM، التخزين، والـcost optimization على AWS/GCP/Azure، وكيفية موازنة الاعتمادية مع التكلفة.

تطبيق عملي مُستحسن: أنشئ بيئة صغيرة على Kubernetes، صمّم SLO وواجه اختبارًا تحمّليًا، وثبّت OpenTelemetry وPrometheus، ثم نفّذ تمرين incident response وسجّل postmortem مختصرًا.

خريطة طريق عملية للتحضير: مشاريع، محفظة، ومقابلات

إليك خطة عملية من 3 مراحل لتتحول من تعلم نظري إلى مرشح توظيف مميز:

المرحلة الأولى — أساسيات (1–2 أشهر)

• تعلم Git وDocker وKubernetes (تمارين على Minikube أو k3s).
• اطّلع على MLflow وجرّب تسجيل تجربة ونموذج بسيط.
• مذاكرة مبادئ SRE: SLO/SLI، قواعد الحدوث، ومفاهيم MTTR/MTTA.

المرحلة الثانية — مشاريع صغيرة قابلة للعرض (2–3 أشهر)

• مشروع MLOps: pipeline كامل — من جمع البيانات إلى خدمة تنبؤ مع MLflow وKServe ونافذة مراقبة أساسية باستخدام Prometheus + Grafana.
• مشروع SRE: نشر خدمة ويب على Kubernetes، إعداد SLOs، إجراء اختبار ضغط، ومحاكاة حادث مع postmortem.
• المخرجات: مستودع Git منظم، مستند README يشرح التصميم، وملف فيديو قصير يشرح عمل النظام.

المرحلة الثالثة — التوسع والاستعداد للمقابلات (1–2 أشهر)

• تحسين المحفظة: إضافة IaC (Terraform)، CI/CD (GitHub Actions أو GitLab CI)، وأمثلة على مراقبة متقدمة (traces، alerts مع playbooks).
• ممارسة مقابلات تقنية: أسئلة حول تصميم نظم ML قابلة للتوسع، وحالات incident response وSLO trade-offs.
• المهارات الناعمة: تواصل واضح عن القرارات الفنية، كتابة مستندات تقنية، والعمل الجماعي في حلقات ما بعد الحادث.

نصائح للتوظيف الحر (فريلانس): قدم باقات خدمات واضحة (مثل إعداد pipeline MLOps أساسي + مستندات)، اعرض نتائج قابلة للقياس (تخفيض زمن النشر، تحسين MTTR)، واحتفظ بعروض جاهزة (templates وplaybooks) تقلل وقت التسليم.

إذا رغبت، يمكنني توليد قائمة مشاريع مفصّلة قابلة للتنفيذ مع ملفات مرجعية (README, Terraform snippets, CI templates) تناسب مستوى مبتدئ إلى متوسط — أخبرني بالوقت المتاح لديك أو مستوى خبرتك لأخصص الخريطة.