AWS MLOps（机器学习运维）工程师负责在AWS平台上设计、实施和管理机器学习基础设施和工作流程。以下是AWS MLOps工程师的基本工作内容：
1. **基础设施设置：**设计和部署AWS基础设施组件，如EC2实例、S3存储桶、VPC和为机器学习工作负载定制的网络配置。
2. **自动化模型部署：**使用AWS服务（如SageMaker、AWS Lambda和AWS Batch）开发模型训练、评估和部署的自动化流程。
3. 使用AWS个性化推荐和内容优化。创建和管理批量推断作业，根据来自Amazon S3的输入数据为用户提供批量物品推荐。
4. **监控和优化：**实施监控解决方案，跟踪模型性能、资源利用率和系统整体健康状况。使用AWS CloudWatch、AWS X-Ray或自定义监控工具。
5. **安全和合规性：**通过实施加密、访问控制和遵循AWS最佳实践和行业标准的合规措施，确保数据和模型的安全性。
6. **协作和文档：**与数据科学家、工程师和利益相关者合作，优化工作流程、文档化流程，并共享最佳实践。
7. **成本优化：**通过使用AWS成本管理工具和策略（如选择合适的实例类型和高效扩展资源），优化成本。
8. **持续集成/持续部署（CI/CD）：**通过Terraform建立CI/CD流水线，实现ML模型的自动化测试、验证和部署。
9. **故障排除和支持：**诊断和解决与基础设施、部署或性能相关的问题，确保运营顺畅。
10. **采用新技术：**及时了解最新的AWS服务和机器学习框架，提出和实施现有基础设施和流程的改进。
11. **文档和培训：**记录流程、最佳实践，并创建培训材料，促进知识传递并协助团队成员。 
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