Ops x3: DataOps, MLOps и LLM

Езерский Артём, ведущий ML-специалист «Инфосистемы Джет», и Целищев Никита, архитектор компании, честно рассказали, когда Ops-подходы действительно необходимы, а когда можно обойтись без них. На примерах из промышленности они показали, как легко потерять доверие к данным и как LLM может превратиться в настоящего помощника архитектора. Смотрите запись доклада с IT Elements 2025 и решите сами — must-have это или модный тренд. 01:20 – Что такое DataOps и зачем он нужен: когда без него уже нельзя (большие хранилища, много команд, риски потери доверия бизнеса к данным). 03:20 – Техническая основа DataOps: DBT, CI/CD, тестирование качества данных, автоматизация процессов и снижение числа ошибок. 06:00 – MLOps: ускорение жизненного цикла моделей, от сбора данных до мониторинга. Инструменты — Kafka, SEVAT, Feast, JupyterLab, MLflow, контейнеризация и «Штурвал». 09:20 – 12:50 DBT и Data Vault: как автоматизация и шаблоны сокращают трудозатраты, ускоряют time-to-market и делают хранилища гибче. 12:50 – Эффекты DataOps и MLOps: экономия времени (с 6 месяцев до 2–3), снижение числа инцидентов, рост доверия бизнеса. 15:20 – LLM как ассистент архитектора: автоматическая генерация SQL, маппингов и схем; ускорение проектирования и перехода к готовой архитектуре. 18:30 – Примеры использования LLM: автоматическое заполнение шаблонов, перевод бизнес-постановок в SQL, уточняющие вопросы к пользователю, поиск ошибок в данных. 21:30 – Будущее: поддержка Business Vault, интеграция LLM в инструменты разработчика, переход от демонстрационных «чатиков» к рабочим ассистентам. 24:30 – Q&A: — сертификация open source-кода в России; — «рефлексия» и самоисправление LLM; — отличие JetLab от open source-моделей.