क्या AI ML इंजीनियरों की जगह लेगा? AI द्वारा AI बनाने की विडंबना

श्रम बाजार पर AI के प्रभाव की केंद्रीय विडंबना यहां है: मशीन लर्निंग (ML) इंजीनियर — वे लोग जो AI सिस्टम बनाते हैं — किसी भी पेशे के सबसे उच्च AI एक्सपोज़र में से एक रखते हैं। हमारा डेटा 2025 में 67% AI एक्सपोज़र दिखाता है, जो 2023 के 50% से बढ़ा है। फिर भी उनका स्वचालन जोखिम सिर्फ 40% पर बैठा है, AI के उनके काम में सहायता करने और उन्हें प्रतिस्थापित करने के बीच के अंतर को दर्शाता है।

यह विरोधाभास तब समझ में आता है जब आप समझते हैं कि ML इंजीनियर वास्तव में क्या करते हैं और AI कहां मदद करता है बनाम कहां विफल हो जाता है। [तथ्य] हमने जिस भी विश्लेषक पूर्वानुमान की समीक्षा की है उसमें, ML इंजीनियरिंग 2030 तक सबसे तेजी से बढ़ते व्यवसायों में बनी हुई है, वेतन और नौकरी पोस्टिंग दोनों उस व्यापक सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग श्रेणी को पीछे छोड़ रहे हैं जो पहले से ही प्रौद्योगिकी क्षेत्र का नेतृत्व करती है।

AI ML इंजीनियरिंग को कैसे बदल रहा है

स्वचालित मशीन लर्निंग (AutoML) और न्यूरल आर्किटेक्चर खोज ने मॉडल विकास के महत्वपूर्ण हिस्सों को स्वचालित किया है। AI सिस्टम अब विशाल मॉडल वास्तुकला स्थानों की खोज कर सकते हैं, हाइपरपैरामीटर ट्यून कर सकते हैं, सुविधाएँ चुन सकते हैं, और यहां तक ​​कि उपयुक्त एल्गोरिदम भी चुन सकते हैं — कार्य जो कभी ML इंजीनियर के सप्ताह खा जाते थे। साफ डेटा वाली मानक समस्याओं के लिए, AutoML ऐसे मॉडल का उत्पादन कर सकता है जो एक कुशल इंजीनियर मैन्युअल रूप से जो बनाता है उससे मेल खाते हैं या उससे अधिक हैं। [दावा] Google Vertex AI, AWS SageMaker Autopilot, और Azure Automated ML जैसे क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म एक लेबल किए गए डेटासेट को ले सकते हैं और एक दिन के भीतर उचित प्रदर्शन के साथ एक तैनात-योग्य मॉडल तैयार कर सकते हैं, इंजीनियरों को कठिन समस्याओं पर ध्यान केंद्रित करने के लिए मुक्त करते हैं।

कोड जनरेशन विकास को नाटकीय रूप से तेज करता है। AI कोडिंग सहायक प्राकृतिक भाषा विवरणों के आधार पर प्रशिक्षण पाइपलाइन, डेटा प्रीप्रोसेसिंग कोड, मूल्यांकन फ्रेमवर्क, और परिनियोजन स्क्रिप्ट लिख सकते हैं। एक ML इंजीनियर जो कभी बॉयलरप्लेट कोड लिखने में घंटे बिताता था, अब वास्तुकला निर्णय और समस्या तैयार करने पर ध्यान केंद्रित करता है। GitHub Copilot, Cursor, और विशेष ML कोडिंग सहायक जैसे उपकरण अब PyTorch और TensorFlow कोड उत्पन्न करते हैं, डेटा सत्यापन तर्क लिखते हैं, मॉडल मूल्यांकन स्क्रिप्ट का मचान बनाते हैं, और यहां तक ​​कि छोटे संकेतों से दस्तावेज़ीकरण भी उत्पन्न करते हैं। 2026 में एक वरिष्ठ ML इंजीनियर का उत्पादक आउटपुट 2022 की तुलना में सार्थक रूप से अधिक है, और उस लाभ का अधिकांश हिस्सा AI-सहायता प्राप्त कोडिंग से आता है।

प्रयोग प्रबंधन और विश्लेषण AI द्वारा बढ़ाया गया है जो हजारों प्रयोग रन को ट्रैक कर सकता है, सबसे आशाजनक कॉन्फ़िगरेशन की पहचान कर सकता है, और अब तक के परिणामों के आधार पर अगले प्रयोग का सुझाव दे सकता है। यह ML विकास की पुनरावृत्तीय प्रकृति को बहुत अधिक कुशल बनाता है। Weights & Biases, MLflow, Neptune, और Comet जैसे प्लेटफ़ॉर्म ने प्रयोग ट्रैकिंग पर AI-संचालित अंतर्दृष्टि की परत बिछाई है — महत्वपूर्ण कॉन्फ़िगरेशन को सतह पर लाते हुए, स्वचालित रूप से वेरिएंट की तुलना करते हुए, और यहां तक ​​कि इंजीनियरों के लिए परिशोधन के लिए विश्लेषण सारांश का मसौदा तैयार करते हुए। बायेसियन अनुकूलन और बैंडिट-आधारित हाइपरपैरामीटर खोज पुस्तकालय अब रात भर प्रयोग प्रस्तावित करने वाली पृष्ठभूमि सेवाओं के रूप में चलते हैं।

उत्पादन में मॉडल निगरानी और पुन: प्रशिक्षण तेजी से स्वचालित होता जा रहा है। AI सिस्टम डेटा बहाव, प्रदर्शन गिरावट, और वितरणात्मक परिवर्तनों का पता लगा सकते हैं, फिर पुन: प्रशिक्षण पाइपलाइनों को ट्रिगर कर सकते हैं या आवश्यकता होने पर इंजीनियरों को सूचित कर सकते हैं। [अनुमान] परिपक्व MLOps प्लेटफ़ॉर्म अब 60-80% नियमित उत्पादन मॉडल रखरखाव कार्यों को स्वचालित रूप से संभालते हैं, इंजीनियर केवल तभी हस्तक्षेप करते हैं जब सिस्टम पूर्व-परिभाषित सीमाओं से अधिक विसंगतियों का पता लगाता है या जब व्यावसायिक संदर्भ सुझाव देता है कि एक मॉडल को मानवीय मूल्यांकन की आवश्यकता है।

बड़े भाषा मॉडल (LLM) कार्य ने पिछले दो वर्षों में क्षेत्र को नया रूप दिया है। पुनर्प्राप्ति-संवर्धित जनरेशन (RAG), एजेंट फ्रेमवर्क, प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग, मॉडल फाइन-ट्यूनिंग, मूल्यांकन हार्नेस, और LLM के लिए अनुमान अनुकूलन अब ML इंजीनियरिंग के भीतर प्रथम श्रेणी के विषय हैं। LLaMA, Mistral, Qwen, और DeepSeek जैसे ओपन-सोर्स मॉडल इंजीनियरों को निर्माण करने के लिए शक्तिशाली आधार मॉडल देते हैं, जबकि LangChain, LlamaIndex, Haystack, और प्रमुख क्लाउड प्रदाताओं के एजेंट SDK जैसे फ्रेमवर्क एप्लिकेशन विकास को तेज करते हैं। ML इंजीनियर की टूलकिट पिछले 24 महीनों में किसी भी तुलनीय अवधि में क्षेत्र के इतिहास में तेजी से विस्तारित हुई है।

फाइन-ट्यूनिंग वर्कफ़्लो भी सुव्यवस्थित किए गए हैं। LoRA, QLoRA, और एडॉप्टर-आधारित दृष्टिकोणों जैसी पैरामीटर-कुशल फाइन-ट्यूनिंग (PEFT) विधियाँ इंजीनियरों को मामूली कंप्यूट बजट के साथ, अक्सर एक एकल GPU पर, फाउंडेशन मॉडल को अनुकूलित करने देती हैं। Hugging Face की PEFT लाइब्रेरी, Unsloth, और Axolotl जैसे उपकरणों ने फाइन-ट्यूनिंग वर्कफ़्लो को, जो 2022 में अनुसंधान परियोजनाएं थीं, 2026 में नियमित उत्पादन पैटर्न बना दिया है। AI सहायक कार्य और आधार मॉडल के आधार पर LoRA रैंक, लक्ष्य मॉड्यूल, सीखने की दर, और डेटासेट तैयारी रणनीतियों का सुझाव दे सकते हैं।

मूल्यांकन, जो कभी परीक्षण सेट का निर्माण और मेट्रिक्स की गणना करने की एक मैन्युअल प्रक्रिया थी, अब भारी रूप से AI-सहायता प्राप्त है। LLM-आधारित न्यायाधीश, Inspect या DeepEval जैसे संरचित मूल्यांकन फ्रेमवर्क, और सुरक्षा गुणों के लिए स्वचालित रेड-टीमिंग ने सैकड़ों या हजारों परीक्षण मामलों में मॉडल व्यवहार का मूल्यांकन घंटों में करना संभव बना दिया है बजाय दिनों के। इंजीनियर अभी भी मूल्यांकन रणनीति डिजाइन करते हैं और परिणामों की व्याख्या करते हैं, लेकिन मूल्यांकन चलाने का यांत्रिक कार्य काफी हद तक स्वचालित है।

ML इंजीनियर पहले से अधिक मूल्यवान क्यों हैं

समस्या तैयार करना ML इंजीनियरिंग का सबसे महत्वपूर्ण और सबसे कम स्वचालित होने योग्य हिस्सा है। एक व्यावसायिक आवश्यकता को एक अच्छी तरह से परिभाषित ML समस्या में अनुवाद करना — सही उद्देश्य फ़ंक्शन चुनना, सफलता मेट्रिक्स को परिभाषित करना, उपयुक्त डेटा स्रोतों की पहचान करना, और यह निर्धारित करना कि क्या ML सही दृष्टिकोण है भी — के लिए तकनीकी विशेषज्ञता और व्यावसायिक समझ दोनों की आवश्यकता होती है जिसे AI प्रदान नहीं कर सकता। [दावा] उद्यम ML में सबसे आम विफलता मोड एक तकनीकी रूप से उत्कृष्ट मॉडल के साथ गलत समस्या को हल करना है, और वरिष्ठ ML इंजीनियर जो खराब फ़्रेम की गई परियोजनाओं को पुश-बैक करता है, अक्सर उससे अधिक मूल्यवान होता है जो जो भी पूछा जाता है उसका निर्माण करता है।

डेटा रणनीति और इंजीनियरिंग अक्सर एल्गोरिथम चुनाव की तुलना में मॉडल की सफलता को अधिक निर्धारित करते हैं। डेटा गुणवत्ता मुद्दों को समझना, ताज़गी और सटीकता सुनिश्चित करने वाली डेटा पाइपलाइनों को डिज़ाइन करना, किनारे के मामलों और वितरणात्मक चुनौतियों को संभालना, और फीडबैक लूप का निर्माण करना जो समय के साथ डेटा में सुधार करता है — यह इंजीनियरिंग कार्य है जिसके लिए गहरी डोमेन समझ की आवश्यकता है। क्लासिक अंतर्दृष्टि कि "अधिक डेटा बेहतर एल्गोरिदम को मात देता है" 2026 में सच बनी हुई है, और परिणाम — कि बेहतर डेटा अधिक डेटा को मात देता है — और भी महत्वपूर्ण है। इंजीनियर जो आकार दे सकते हैं कि उनकी टीम कौन सा डेटा एकत्र करती है, इसे कैसे लेबल किया जाता है, और यह सिस्टम के माध्यम से कैसे बहता है, वे ही हैं जो टिकाऊ लाभ बनाते हैं।

पैमाने पर सिस्टम डिज़ाइन में ट्रेड-ऑफ शामिल हैं जो मॉडल सटीकता से कहीं आगे जाते हैं। विलंबता आवश्यकताएं, लागत बाधाएं, व्याख्यात्मकता आवश्यकताएं, निष्पक्षता आवश्यकताएं, और मौजूदा सिस्टम के साथ एकीकरण एक बहुआयामी डिज़ाइन स्थान बनाते हैं जहां अनुभवी इंजीनियर निर्णय कॉल करते हैं जिन्हें AutoML नहीं कर सकता। प्रति अनुरोध 50 मिलीसेकंड और प्रति दिन लाखों क्वेरी पर एक अनुशंसा मॉडल की सेवा करना, सख्त लागत बजट और वैयक्तिकरण गुणवत्ता लक्ष्यों के साथ, एक सिस्टम डिज़ाइन समस्या है जो मॉडल चयन से बहुत आगे जाती है। जो इंजीनियर उस जटिलता को नेविगेट कर सकते हैं तदनुसार मूल्यवान हैं।

नवीन अनुसंधान और अनुप्रयोग वह जगह है जहां मानव रचनात्मकता क्षेत्र को आगे बढ़ाती है। जब एक व्यवसाय एक समस्या का सामना करता है जो मानक पैटर्न में फिट नहीं होती — एक नया मोडैलिटी, एक असामान्य डेटा संरचना, एक अद्वितीय बाधा सेट — ML इंजीनियरों को मौजूदा दृष्टिकोणों को लागू करने के बजाय दृष्टिकोणों का आविष्कार करना होगा। यह रचनात्मक इंजीनियरिंग क्षेत्र की सीमा है। [तथ्य] हाल के वर्षों में लागू ML में अधिकांश वास्तविक सफलताएँ — मूल Transformer वास्तुकला से पुनर्प्राप्ति-संवर्धित जनरेशन से लेकर प्रत्यक्ष वरीयता अनुकूलन तक — उन शोधकर्ताओं और इंजीनियरों से उभरीं जिन्होंने पहचाना कि मौजूदा दृष्टिकोण उनकी समस्याओं के लिए अपर्याप्त थे और कुछ नया बनाया।

AI सुरक्षा, निष्पक्षता, और व्याख्यात्मकता प्रथम श्रेणी की इंजीनियरिंग चिंताएं बन गए हैं। यूरोपीय संघ का AI Act, AI पर संयुक्त राज्य अमेरिका के कार्यकारी आदेश, स्वास्थ्य देखभाल, वित्तीय सेवाओं, और रोजगार में क्षेत्र-विशिष्ट विनियम, और बढ़ती हितधारक अपेक्षाएं सभी आवश्यकता रखती हैं कि उत्पादन ML सिस्टम लेखापरीक्षा योग्य, निष्पक्ष, और व्याख्यात्मक हों। ML इंजीनियर जो विभेदक गोपनीयता, निष्पक्षता बाधाओं, मॉडल कार्ड, और व्याख्यात्मकता टूलिंग को लागू कर सकते हैं — और जो आंतरिक समीक्षा बोर्ड और बाहरी नियामकों के सामने उन विकल्पों का बचाव कर सकते हैं — तेजी से अपरिहार्य होते जा रहे हैं। "जिम्मेदार AI इंजीनियर" और "AI नीति इंजीनियर" जैसी भूमिकाएं पिछले तीन वर्षों के भीतर उभरी हैं और तेजी से बढ़ रही हैं।

प्रतिकूल मजबूती एक और क्षेत्र है जहां मनुष्य केंद्रीय बने रहते हैं। ML सिस्टम ऐसे हमलावरों का सामना करते हैं जो कमजोरियों की तलाश करते हैं: LLM अनुप्रयोगों के विरुद्ध प्रॉम्प्ट इंजेक्शन हमले, प्रशिक्षण पाइपलाइनों के विरुद्ध डेटा विषाक्तता हमले, तैनात मॉडलों के विरुद्ध मॉडल व्युत्क्रम हमले, और छवि क्लासिफायर के विरुद्ध प्रतिकूल उदाहरण। इंजीनियर जो उपयुक्त बचाव वाले ML सिस्टम डिज़ाइन करते हैं — सैंडबॉक्सिंग, इनपुट सत्यापन, असामान्य प्रश्नों के लिए निगरानी, और गहन रक्षा वास्तुकला — ऐसा कार्य कर रहे हैं जिसके लिए रचनात्मक खतरा मॉडलिंग की आवश्यकता है जिसे कोई AutoML सिस्टम नहीं संभालता।

ML इंजीनियरों की मांग सालाना 25-30% की दर से बढ़ती रहती है, AI सहायता से किसी भी उत्पादकता लाभ को कहीं आगे छोड़ देती है। [अनुमान] LinkedIn, Indeed, और प्रमुख उद्योग सर्वेक्षणों ने लगातार ML इंजीनियरिंग और संबंधित AI भूमिकाओं को कई वर्षों से सबसे उच्च-विकास तकनीकी व्यवसायों के रूप में स्थान दिया है। शुद्ध प्रौद्योगिकी के बाहर कंपनियों में AI भूमिकाओं के लिए भर्ती — बैंक, स्वास्थ्य सेवा सिस्टम, खुदरा विक्रेता, निर्माता — काफी विस्तारित हुई है, क्षेत्र को पारंपरिक सिलिकॉन वैली एकाग्रता से परे विस्तारित करते हुए।

2028 का दृष्टिकोण

AI एक्सपोज़र 2028 तक लगभग 82% तक पहुंचने का अनुमान है, स्वचालन जोखिम 53% पर। ML इंजीनियरिंग हर चरण में तेजी से AI-सहायता प्राप्त होगी, लेकिन उन इंजीनियरों की मांग जो समस्याओं को तैयार कर सकते हैं, सिस्टम डिज़ाइन कर सकते हैं, और जो संभव है उसकी सीमाओं को आगे बढ़ा सकते हैं, बढ़ती रहेगी। प्रवेश-स्तर का "इस प्रशिक्षण पाइपलाइन को चलाएं" कार्य सिकुड़ सकता है, लेकिन वरिष्ठ ML इंजीनियरिंग भूमिकाएं विस्तारित होंगी। [दावा] 2028 तक, उम्मीद करें कि प्रौद्योगिकी, वित्तीय सेवाओं, स्वास्थ्य देखभाल, और अन्य डेटा-गहन उद्योगों में हर सार्थक उत्पाद टीम में कम से कम एक ML इंजीनियर शामिल हो, सबसे बड़े संगठन सैकड़ों में संख्या में ML प्लेटफ़ॉर्म टीमों का संचालन करेंगे।

तीन संरचनात्मक बदलाव की संभावना है। पहला, प्रवेश-स्तरीय "मॉडल बिल्डर" भूमिका संकीर्ण होगी क्योंकि AutoML और पूर्व-प्रशिक्षित फाउंडेशन मॉडल नियमित मॉडल विकास का बड़ा हिस्सा संभालते हैं। दूसरा, "ML प्लेटफ़ॉर्म इंजीनियर" और "MLOps इंजीनियर" भूमिकाओं की मांग बढ़ती रहेगी क्योंकि संगठन कई ML उपयोग मामलों का समर्थन करने वाले बुनियादी ढांचे में निवेश करते हैं। तीसरा, हाइब्रिड भूमिकाएं — लागू वैज्ञानिक, अनुसंधान इंजीनियर, ML समाधान आर्किटेक्ट, जिम्मेदार AI इंजीनियर, AI नीति विशेषज्ञ — कई गुना बढ़ जाएंगी, मजबूत ML आधारशिला वाले लोगों के लिए करियर परिदृश्य को व्यापक करते हुए।

ML इंजीनियरों के लिए करियर सलाह

उन कौशलों पर ध्यान केंद्रित करें जिन्हें AI प्रतिस्थापित करने के बजाय बढ़ाता है: समस्या तैयार करना, सिस्टम डिज़ाइन, और डोमेन विशेषज्ञता। व्यावसायिक परिणामों के संदर्भ में ML समस्याओं को व्यक्त करने, कई बाधाओं को संतुलित करने वाले सिस्टम डिज़ाइन करने, और वास्तविक ML परियोजनाओं को अंत-से-अंत तक चलाने से आने वाले प्रकार के निर्णय को विकसित करने का अभ्यास करें। ML इंजीनियर जो प्रारंभिक चरण के स्कोपिंग वार्तालापों का नेतृत्व कर सकता है — यह परिभाषित करना कि सफलता कैसी दिखती है, कौन सा डेटा आवश्यक है, और किन जोखिमों का प्रबंधन किया जाना चाहिए — एक इंजीनियर के स्तर से ऊपर अच्छी तरह से काम करता है जो केवल विनिर्देशों को लागू करता है।

एक ऊर्ध्वाधर में गहरी विशेषज्ञता विकसित करें — स्वास्थ्य देखभाल AI, वित्तीय ML, स्वायत्त सिस्टम, भाषा प्रौद्योगिकियां, अनुशंसा सिस्टम, कंप्यूटर विज़न अनुप्रयोग, या रोबोटिक्स। ऊर्ध्वाधर विशेषज्ञता समय के साथ संयोजित होती है। स्वास्थ्य देखभाल ML इंजीनियर जो नैदानिक ​​कार्यप्रवाह, नियामक आवश्यकताओं (एक चिकित्सा उपकरण के रूप में सॉफ्टवेयर पर खाद्य एवं औषधि प्रशासन मार्गदर्शन, HIPAA, EU चिकित्सा उपकरण विनियमन), और इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड के साथ काम करने की वास्तविकताओं को समझता है, एक सामान्यवादी की तुलना में तेजी से अधिक मूल्यवान है जो एक ही मॉडल बना सकता है लेकिन संदर्भ को नहीं समझता।

अपने MLOps कौशल का निर्माण करें ताकि आप मॉडल को प्रोटोटाइप से उत्पादन तक ले जा सकें। ऑर्केस्ट्रेशन के लिए Kubernetes, सेवा के लिए Kubeflow या KServe, वितरित प्रशिक्षण के लिए Ray, Feast या Tecton जैसी फ़ीचर स्टोर, और MLflow मॉडल रजिस्ट्री या Vertex मॉडल रजिस्ट्री जैसे मॉडल रजिस्ट्री सीखें। ML सिस्टम के लिए अवलोकनशीलता को समझें — बहाव डिटेक्शन, प्रदर्शन निगरानी, ​​निष्पक्षता निगरानी, ​​और लागत ट्रैकिंग। "मैंने एक नोटबुक में एक मॉडल को प्रशिक्षित किया" और "मैं इस मॉडल को बड़े पैमाने पर उत्पादन में चलाता हूं" के बीच का अंतर बहुत बड़ा बना हुआ है, और इंजीनियर जो इसे बंद करते हैं तदनुसार भुगतान किए जाते हैं।

ML अवधारणाओं और परिणामों को व्यावसायिक हितधारकों को संप्रेषित करना सीखें। व्यावसायिक शब्दों में मॉडल मूल्यांकन परिणाम प्रस्तुत करने, शब्दजाल का सहारा लिए बिना विफलता मोड समझाने, और व्यावसायिक निर्णयों के लिए विश्वसनीय साक्ष्य उत्पन्न करने वाले प्रयोगों को डिज़ाइन करने का अभ्यास करें। ML इंजीनियर जो वित्त, उत्पाद, और कार्यकारी दर्शकों के सामने अपने काम की वकालत कर सकता है, उससे बड़ी पहल का नेतृत्व करेगा जो नहीं कर सकता।

अंत में, अनुसंधान साहित्य और ओपन-सोर्स समुदाय के साथ जुड़े रहें। क्षेत्र किसी भी एक भूमिका को पूरी तरह से ट्रैक करने की तुलना में तेजी से चलता है, लेकिन इंजीनियर जो कागजात पढ़ते हैं, ओपन-सोर्स परियोजनाओं में योगदान करते हैं, और तकनीकी समुदायों में भाग लेते हैं, वही लोग बने रहते हैं जो अपने संगठनों में नई तकनीकें पेश करते हैं। [दावा] ML इंजीनियर जो तकनीकी गहराई को व्यावसायिक प्रभाव और सिस्टम सोच के साथ जोड़ता है 2026 में प्रौद्योगिकी में सबसे अधिक मांग वाले पेशेवरों में से एक है — और इस मांग के निकट अवधि में कम होने के कोई संकेत नहीं हैं।

विस्तृत डेटा के लिए, मशीन लर्निंग इंजीनियर पृष्ठ देखें।

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_यह विश्लेषण AI-सहायता प्राप्त है, जो Anthropic की 2026 श्रम बाजार रिपोर्ट और संबंधित अनुसंधान के डेटा पर आधारित है।_

अपडेट इतिहास

• 2026-03-25: 2025 के बेसलाइन डेटा के साथ प्रारंभिक प्रकाशन।
• 2026-05-13: LLM-युग टूलिंग (RAG, फाइन-ट्यूनिंग, एजेंट फ्रेमवर्क), AI सुरक्षा/निष्पक्षता इंजीनियरिंग, प्रतिकूल मजबूती, ऊर्ध्वाधर विशेषज्ञता मार्गदर्शन, और MLOps करियर विवरण के साथ विस्तारित।

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