Peran di bidang data
MLOps Engineer
Menjaga model tetap sehat setelah dipakai.
Membuat jalur otomatis supaya model bisa dilatih ulang, diuji, dirilis, dan dipantau tanpa dikerjakan manual setiap kali.
- Ramah pemula: Bukan pemula
- Git dan CI/CD
- Docker
- Kubernetes
- Cloud
Snapshot lowongan menghitung judul MLOps bersama ML Engineer, jadi angkanya tidak terpisah.
MLOps Engineer belum dibahas praktisi di sesi Ngobrol Karir. Kami memperbarui halaman ini sesudah sesi tentang data science, ML, dan AI.
Posisinya di perjalanan data
Label: Penyusun. Isi tiap lapisan
Bekerja dengan siapa
Label: Data (Google Cloud) · Penyusun
Kerjanya apa
Membuat pipeline otomatis untuk retraining, pengujian, rilis, dan monitoring model tanpa kerja manual.
Analoginya
Tim perawatan pesawat: jadwal cek, checklist, dan alarm supaya aman terbang tiap hari.
Pertanyaan yang ia jawab
- “Model mana yang berjalan, dan apa data training-nya?”
- “Performa turun karena data berubah?”
- “Bagaimana merilis model baru dengan aman?”
Label: Data (Google Cloud) · Penyusun
Sepekan kerjanya
Membangun pipeline training otomatis, memasang CI/CD untuk kode dan model, mencatat versi data dan model, dan memasang alert saat performa model turun. CI/CD singkatan continuous integration and delivery: tiap perubahan diuji dan dirilis otomatis.
- 1Pipeline training otomatis
- 2CI/CD untuk kode dan model
- 3Monitoring dan alert
- 4Mencatat versi data dan model
Hasil kerjanya
Pipeline ML yang jalan sendiri, pemantauan model, dan catatan versi tiap model yang pernah dirilis.
- Pipeline ML
- Monitoring model
- Model registry
Alat yang dipakai
- Git
- CI/CD
- Docker
- Kubernetes
- Airflow
- Model registry
- Cloud
Label: Penyusun · Data (Google Cloud)
- Skill minimum untuk junior
- Bukan peran junior; prasyaratnya software engineering, DevOps, dan dasar ML.
- Judul lain di lowongan
- ML Platform Engineer
- ML Infrastructure Engineer
- DevOps Engineer
Roadmap belajarnya
MLOps Engineer punya tiga anak tangga belajar. Naiklah ke anak tangga berikutnya sesudah batas “cukup kalau” tercapai.
- 1
1. Fondasi
Level 0: proses manual: Setiap langkah dari analisis data sampai validasi model dikerjakan manual, lalu model diserahkan ke engineering
Cukup kalau
Paham kenapa cara manual rapuh
- 2
2. Inti
Level 1: otomasi pipeline ML: Pipeline otomatis memungkinkan continuous training dengan data baru, ada validasi data dan model otomatis
Cukup kalau
Satu pipeline yang melatih ulang sendiri
- 3
3. Lanjut
Level 2: otomasi CI/CD: Perubahan pipeline diuji, dibangun, dan dirilis otomatis
Cukup kalau
Bisa merancang untuk banyak model
Label: Data · Penyusun
Fondasi yang dipakai semua peran →Contoh portfolio
Pipeline lokal yang me-retrain model kecil dan mengirim alert.
Kesalahan umum
Overkill: platform lengkap untuk satu model yang jarang berubah.
Label: Penyusun · Data (Google Cloud)
AI dan manusia
Dibantu AI
Menulis konfigurasi dan skrip CI/CD, membaca log.
Tetap di tangan manusia
Kapan model dianggap rusak, kapan rollback.
Label: Penyusun · Data (Google Cloud)
Jalur masuk dan lowongan
Sangat jarang untuk fresh grad; biasanya dari DevOps atau software engineering.
DataSnapshot lowongan 3 Oktober 2026
Snapshot satu hari, 9 website lowongan publik (terbanyak Glints dan Jobstreet), tanpa LinkedIn. Bukan estimasi pasar. Kami mengganti angka di kotak ini begitu snapshot berikutnya keluar.
Cocok untuk Anda?
Cocok kalau
Suka otomasi, dan puas kalau sistem yang rumit berjalan rapi tanpa ditunggui.
Kurang cocok kalau
Sangat jarang terbuka untuk fresh graduate. Prasyaratnya software engineering, DevOps, dan dasar machine learning.
Langkah pertama
Pelajari Git, Docker, dan Python sampai lancar sebagai software engineer lebih dulu. Orang biasanya masuk ke sini dari DevOps atau software engineering.
Sumber gratisnyaSumber: handout Peta Dunia Data, seri Ngobrol Karir Data & AI, Oktober 2026. Kami menyesuaikan bahasanya untuk anakdata; label di tiap bagian menunjukkan asal isinya.
Kembali ke peta semua peran