Стек технологий для Machine Learning Engineer обычно включает в себя инструменты и платформы, которые необходимы для разработки, обучения и развёртывания моделей машинного обучения. Вот пример такого стека:

Языки программирования:

• Python: Наиболее популярный язык в машинном обучении из-за большого количества библиотек и фреймворков.
• R: Используется в статистическом моделировании и тестировании гипотез, особенно актуален в академических кругах.

Точные науки:

• Статистика.
• Теория вероятности.
• A/B тесты.

Библиотеки и фреймворки для машинного обучения:

• Scikit-learn: Основной инструмент для машинного обучения, обеспечивающий широкий спектр алгоритмов.
• TensorFlow: Открытая платформа от Google для машинного обучения.
• Keras: Простой и мощный API для нейросетей, работающий поверх TensorFlow, Theano или CNTK.
• PyTorch: От Facebook, тесно интегрирован с Python и подходит для прототипирования и исследований в области глубокого обучения.
• XGBoost, LightGBM, CatBoost: Эффективные библиотеки для ансамблевых методов, таких как Gradient Boosting.

Инструменты для работы с данными:

• Pandas: Предпочтительный инструмент для обработки и анализа данных.
• NumPy: Базовая библиотека для численных вычислений.
• Dask: Для параллельных вычислений на основе Python, особенно полезен для работы с большими данными.
• SQLAlchemy: ORM для взаимодействия с SQL базами данных.

Визуализация данных:

• Matplotlib: Стандартный инструмент для визуализации данных в Python.
• Seaborn: На основе Matplotlib, с более высоким уровнем абстракции.
• Plotly: Для интерактивных графиков.
• Bokeh: Для создания интерактивных визуализаций, работающих в браузерах.

Обработка и хранение больших данных:

• Apache Hadoop: Экосистема инструментов для работы с большими данными.
• Apache Spark: Фреймворк для обработки огромных наборов данных в распределённой системе.

Версионный контроль и коллаборация:

• Git: Система для контроля версий.
• GitHub, GitLab, Bitbucket: Платформы для хостинга кода и совместной работы.

Инструменты для облачного ML и развёртывания:

• Docker: Платформа контейнеризации приложений.
• Kubernetes: Система управления контейнерами для их автоматизации и масштабирования.
• AWS SageMaker, Google AI Platform, Azure Machine Learning: Облачные платформы с инструментами и сервисами для обучения и развёртывания моделей ML.

Автоматизация и построение конвейеров (pipelines):

• Apache Airflow: Для оркестрации сложных процессов обработки данных.
• Luigi: Инструмент от Spotify, предназначенный для построения пайплайнов обработки данных.

Тестирование и отладка кода:

• Pytest, Unittest: Фреймворки для тестирования Python-кода.
• TensorBoard: Для визуализации и отладки нейросетей в TensorFlow.

Мониторинг и логгирование:

• Prometheus, Grafana: Для мониторинга и визуализации метрик.
• ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana): Для агрегации и анализа логов.

Этот список может быть адаптирован и расширен в зависимости от конкретного проекта, предпочтений разработчиков и изменений в индустрии. Для Machine Learning Engineer особенно важно постоянное профессиональное развитие и отслеживание новых инструментов и практик, возникающих в быстро развивающейся области машинного обучения.