Apa beda MLOps dan DevOps?

DevOps mengelola siklus hidup software (kode → build → deploy → monitor). MLOps menambah dimensi data & model: data versioning, training reproducible, model registry, monitoring drift dan performa model di produksi, dan tata kelola model. Model adalah artefak hidup yang bergantung pada data yang berubah, sehingga butuh disiplin lebih dari DevOps.

Apa Microsoft MLOps maturity model dan posisi yang realistis untuk korporat Indonesia?

Microsoft MLOps maturity model menggolongkan organisasi dari level 0 (no MLOps, manual end-to-end) hingga level 4 (full MLOps automation, retraining otomatis). Mayoritas korporat Indonesia di level 1–2: ada pipeline training, tapi deployment masih semi-manual, monitoring drift terbatas. Target realistis 1 tahun: level 2 → 3 (deployment otomatis dengan model registry). Modul memberi roadmap menutup gap per level.

Apa itu ML Test Score (Eric Breck) dan mengapa relevan?

ML Test Score adalah rubrik 28 tes yang diusulkan Eric Breck & Google Research untuk menilai kesiapan ML system produksi: tes data (skema, distribusi, nilai), model (sanity, infrastructure), infrastruktur (reproducibility, integration), dan monitoring (drift, freshness, latency). Korporat memakainya sebagai checklist kualitas produksi, tanpa skor jelas, sulit menilai kapan model 'siap produksi'.

Bagaimana memilih platform MLOps managed (Vertex AI / SageMaker / Azure ML) vs self-managed?

Bergantung ekosistem cloud yang sudah dipakai, integrasi tooling, kompleksitas tim, dan kebutuhan compliance. Managed lebih cepat onboard, kurang beban operasional. Self-managed (Kubeflow / MLflow + Kubernetes) masuk akal saat butuh kontrol penuh / on-prem regulator. Modul memberi kriteria pemilihan konkret berdasarkan kasus Anda.

Apa itu feature store dan kapan diperlukan?

Feature store adalah sistem yang menyimpan, melayani, dan men-versioning feature ML untuk training (offline) dan inference (online). Diperlukan saat banyak model berbagi feature (mengurangi duplikasi & training–serving skew), atau saat regulasi menuntut pelacakan asal feature. Untuk tim kecil dengan satu use case, mulai dengan disiplin pipeline; feature store ditambah saat skala bertambah.

Bagaimana memantau model di produksi (drift, performance, fairness)?

Tiga lapis monitoring: (1) data drift, distribusi input berubah dibanding training (KS test, PSI); (2) prediction drift, distribusi output berubah; (3) model performance, metric vs ground truth bila tersedia. Tambahkan fairness monitoring lintas segmen sensitif. Alert harus actionable (terhubung ke runbook retraining/rollback), dashboard saja belum cukup.

Berapa lama program ideal dan ukuran batch?

Bootcamp 4–5 hari untuk fondasi + workshop 2–3 hari untuk satu use case nyata. Untuk transformasi yang lebih dalam, program bertahap 3–4 bulan: bootcamp → use case workshop → maturity assessment → governance enablement. Ukuran batch ideal 10–20 peserta agar lab efektif.

Bagaimana mengukur dampak program ke bisnis / regulator?

Kami memakai Kirkpatrick: Level 1 (reaksi), Level 2 (pengetahuan via asesmen MLOps & governance), Level 3 (perilaku, pipeline & kartu model yang dibuat), Level 4 (hasil, waktu model ke produksi turun, drift terdeteksi cepat, kesiapan audit). Phillips ROI Level 5 atas permintaan keuangan dengan estimasi penghindaran insiden model dan kesiapan regulator. Baseline ditetapkan saat TNA.

Sektor Teknologi & Startup

MLOps & Production AI Engineering untuk Korporat untuk Sektor Teknologi & Startup

Q: Bagaimana modul ini menyiapkan tata kelola AI sesuai NIST AI RMF & ISO 42001?

Modul mengajarkan pemetaan 4 fungsi NIST AI RMF (Govern/Map/Measure/Manage) ke proses internal, plus dokumentasi yang dibutuhkan ISO/IEC 42001:2023 (standar AI Management System pertama). Output praktis: kartu model, data sheet, log keputusan, dan kerangka risiko AI yang dapat dipresentasikan ke direksi/komite risiko.

Perusahaan teknologi sering punya puluhan model produksi (rekomendasi, ranking, anti-abuse, personalisasi) yang berinteraksi langsung dengan pengguna. Tanpa paved-road MLOps, setiap tim membuat pipeline sendiri, monitoring fragmented, dan keputusan retraining ad-hoc. Platform MLOps yang dikurasi memberi feature store sharing, model registry sentral, dan monitoring konsisten, mempercepat iterasi tanpa mengorbankan kualitas produksi.

format: In-house / online / hybrid
durasi: 4–5 hari intensif atau program bertahap 3–4 bulan
peserta: 10–20 per batch
bahasa: Indonesia / English

Khusus Sektor Teknologi & Startup

Mengapa MLOps & Production AI Engineering untuk Korporat berbeda di Teknologi & Startup

KPI sektor

Waktu rata-rata model dari training → produksi
Turun signifikan setelah paved-road tersedia
Cakupan model produksi dengan monitoring drift
Mendekati seluruh model utama
Insiden produksi terkait model (regression performance)
Turun signifikan setelah ML Test Score gap ditutup

Regulasi & standar relevan

ISO/IEC 42001:2023 AI Management System
NIST AI RMF 1.0
UU PDP No. 27/2022 — data pengguna platform
OWASP LLM Top 10 2025 — untuk komponen LLM
ML Test Score (Eric Breck) kriteria kualitas produksi

Peran sasaran di Teknologi & Startup

VP Engineering / Head of AI
Head of Data Science
Head of MLOps / Platform AI
Senior ML Engineer
Data Engineering Lead
AI Governance Lead

Hasil yang umum diminta di Teknologi & Startup

Platform MLOps internal terkurasi: feature store, registry, monitoring
Tim data scientist dapat eksperimen cepat dengan paved-road
ML Test Score baseline ditetapkan; gap diprioritaskan
Drift monitoring & retraining trigger otomatis untuk model utama
Tata kelola AI selaras NIST AI RMF & ISO 42001 untuk audit / customer

Pertanyaan khas Teknologi & Startup

Bagaimana memilih platform managed (Vertex AI / SageMaker / Azure ML) vs self-managed?

Modul memberi kriteria: kompleksitas tim, ekosistem cloud yang sudah dipakai, integrasi dengan feature store, kebutuhan compliance, dan biaya. Mayoritas perusahaan teknologi Indonesia lebih efisien di managed; self-managed masuk akal saat kebutuhan custom besar atau on-prem.

Apakah modul mencakup LLMOps untuk generative AI?

Ya. Modul khusus LLMOps mengulas RAG, prompt versioning, evaluation harness (Ragas/LangSmith), token cost monitoring, dan tata kelola LLM (OWASP LLM Top 10 + NIST AI RMF Generative AI Profile).

Bagaimana platform MLOps menangani training–serving skew?

Modul mengajarkan feature store sebagai sumber tunggal feature offline & online (mengurangi skew by design), validasi schema sebelum training, dan logging feature value di inference untuk debugging skew.

Jawaban Singkat

Pelatihan MLOps & Production AI Engineering adalah program in-house yang membekali tim data, engineering, dan AI mengantarkan model ML ke produksi secara andal & akuntabel, feature store, model registry, drift monitoring, tata kelola, dipetakan ke Google MLOps Practitioners Guide, Microsoft MLOps maturity, NIST AI RMF 1.0, dan ISO/IEC 42001:2023.

Konsultasi Gratis

Dipandu kerangka MLOps yang diakui industri

Materi mengikuti Google Practitioners Guide to MLOps, Microsoft MLOps maturity model (level 0–4), ML Test Score (Eric Breck & Google Research, 28 tes), NIST AI RMF 1.0 (4 fungsi Govern/Map/Measure/Manage), dan ISO/IEC 42001:2023 (standar AI Management System pertama). Tidak ada framework dadakan.

Mayoritas model AI korporat tidak pernah naik produksi

Tanpa disiplin MLOps, model bagus di notebook sering tidak naik produksi atau naik tapi tidak terpantau. Penelitian industri konsisten menunjukkan banyak proyek AI berhenti di proof-of-concept. Pipeline reproducible + model registry + monitoring drift adalah syarat agar investasi AI memberi nilai berkelanjutan.

Pola adopsi sehat: 1 use case end-to-end > 5 use case setengah jalan

Tim yang mendewasakan MLOps biasanya memilih 1 use case prioritas tinggi dan menjalankan end-to-end (data → training → registry → deploy → monitor → governance) sebagai paved-road internal, lalu menyalin pola ke use case berikutnya. Modul memandu pola ini secara eksplisit.

MLOps & Production AI Engineering

MLOps & Production AI Engineering adalah disiplin engineering yang mengantarkan model machine learning ke produksi secara andal, dapat diulang, terobservasi, dan akuntabel, meliputi pipeline data, feature store, training, model registry, deployment, monitoring drift/performance, dan tata kelola model, dipetakan ke Google MLOps Practitioners Guide, Microsoft MLOps maturity model (level 0–4), ML Test Score (Eric Breck), NIST AI RMF 1.0 (Govern/Map/Measure/Manage), dan ISO/IEC 42001:2023 (AI management system).

1Disusun lewat training needs analysis (TNA): peran (data scientist, ML engineer, MLOps engineer, platform), use case prioritas, dan posisi maturity

2Dipetakan eksplisit ke Google Practitioners Guide to MLOps & Microsoft MLOps maturity model (level 0 ad hoc → level 4 fully automated)

3Praktik dengan tooling matang: Vertex AI / Azure ML / SageMaker, MLflow, Feast feature store, Kubeflow Pipelines, Airflow

4Kualitas produksi diuji dengan ML Test Score (Eric Breck), 28 tes data/model/infrastruktur/monitoring

5Tata kelola model selaras NIST AI RMF 1.0 dan ISO/IEC 42001:2023 + kewajiban UU PDP No. 27/2022 dan POJK/OJK bila relevan

6Output terukur: paved-road pipeline + model registry + dashboard drift untuk satu use case nyata internal

Hasil Terukur

Hasil yang Diharapkan

Indikator dipetakan ke level Kirkpatrick dan Microsoft MLOps maturity, target kualitatif, ditetapkan saat TNA terhadap baseline tim.

Penguasaan disiplin MLOps (Kirkpatrick L2, Learning): Mayoritas peserta lulus asesmen pipeline (data → feature → train → registry → deploy → monitor) dan dapat membaca arsitektur referensi Google/Microsoft/AWS
Pipeline reproducible (L3, Behavior): Tim menjalankan training pipeline yang reproducible (kode versioned, data versioned via DVC/LakeFS, hyperparameter & metric ter-log di MLflow)
Model registry & deployment (L3, Behavior): Satu use case nyata dipromosikan via model registry (staging → production) dengan rollback yang dapat diaudit
Drift & performance monitoring: Dashboard data drift, prediction drift, dan model performance produksi tersedia untuk model utama; alert actionable bila threshold tercapai
ML Test Score (Eric Breck) baseline: Tim memetakan posisi terhadap 28 tes ML Test Score (data/model/infra/monitoring) dan menyusun roadmap menutup gap
Tata kelola model selaras NIST AI RMF / ISO 42001: Kartu model (model card), data sheet, dan log keputusan terdokumentasi sebagai bukti tata kelola yang dapat diaudit

Format Program

Pilihan Format Program

Dipilih sesuai posisi maturity MLOps tim, final ditetapkan setelah TNA.

MLOps Foundations Bootcamp (4–5 hari)

Bootcamp intensif: pipeline data, feature store, training reproducible, model registry, deployment (batch/online), monitoring dasar, dan tata kelola. Hands-on di environment latihan.

Cocok untuk: Tim data/ML mengejar level 1–2 maturity Microsoft (dari ad hoc ke automated training)

Production AI Workshop (satu use case nyata)

Workshop konsultatif: tim membawa satu use case prioritas, fasilitator memandu dari data pipeline → training → registry → deployment → monitoring, dengan ML Test Score sebagai checklist.

Cocok untuk: Tim yang punya model jadi tapi belum tahu cara naik ke produksi yang akuntabel

MLOps Maturity Assessment & Roadmap

Asesmen posisi pada Microsoft MLOps maturity 0–4 + ML Test Score; output: roadmap menutup gap, daftar tooling rekomendasi, dan urutan investasi.

Cocok untuk: Pimpinan data/AI yang ingin tahu posisi awal sebelum invest besar

AI Governance Enablement Berkala

Program berkala untuk tim governance, compliance, dan AI lead: ritme review model, kartu model, data sheet, monitoring drift, dan pelaporan ke pimpinan/regulator.

Cocok untuk: Organisasi regulasi ketat (bank, kesehatan, BUMN) dengan banyak model produksi

Konsultasi Gratis

Diskusikan rencana MLOps tim AI Anda

Mulai dari training needs analysis gratis: kami petakan platform, peran, posisi maturity, dan use case prioritas Anda, lalu susun proposal & estimasi anggaran berbasis kebutuhan nyata.

Minta Proposal

Kurikulum

Kerangka Kurikulum

Disusun dengan ADDIE; modul final dikurasi sesuai platform (Vertex AI / Azure ML / SageMaker / on-prem), tooling, dan posisi maturity dari TNA.

Perbandingan

Memilih Format Program

Matriks keputusan ringkas, rekomendasi final ditetapkan setelah training needs analysis.

Aspek	MLOps Foundations Bootcamp	Production AI Workshop (1 Use Case)	Maturity Assessment & Roadmap	AI Governance Berkala
Tujuan utama	Fondasi disiplin MLOps	Satu model nyata naik produksi	Posisi maturity & roadmap invest	Disiplin tata kelola AI berkelanjutan
Peserta ideal	Tim baru memasuki produksi AI	Tim punya model tapi belum produksi	Pimpinan data/AI eksploratif	Tim governance & multi-model
Durasi tipikal	4–5 hari intensif	2–3 hari workshop	1–2 minggu konsultatif	Bulanan / kuartalan
Output utama	Penguasaan dasar + lab	Pipeline + registry + monitoring	Posisi maturity + roadmap	Ritme governance + kartu model
Kerangka inti	Google MLOps Guide + Microsoft maturity	ML Test Score + use case end-to-end	Microsoft maturity 0–4 + ML Test Score	NIST AI RMF + ISO/IEC 42001:2023

Untuk Siapa

Untuk Siapa Program Ini?

Disusun per peran karena tantangan MLOps berbeda untuk data scientist vs ML engineer vs governance.

Data Scientist

Tim yang membangun & melatih model untuk use case bisnis.

Tantangan umum

Model bagus di notebook tapi tidak naik produksi; tergantung handover ad-hoc
Eksperimen tidak ter-track; reproducibility lemah; hyperparameter hilang
Tidak ada visibility ke performance produksi setelah deploy

ML Engineer / MLOps Engineer

Tim yang menjembatani data science dengan produksi.

Tantangan umum

Pipeline manual; setiap retraining butuh intervensi engineer
Belum ada feature store; training–serving skew sering terjadi
Monitoring drift & performance belum standar; alert noise tinggi

Platform / Infrastructure Engineer

Tim yang menyediakan platform untuk model produksi.

Tantangan umum

Belum ada paved-road MLOps; setiap tim model bikin pipeline sendiri
Resource GPU & inferensi tidak ter-cost-allocate per tim/model
Versioning artifact & rollback model belum standar

AI / Data Governance Lead

Tim yang memastikan model AI patuh regulasi & policy.

Tantangan umum

Tidak ada kartu model & data sheet; sulit menjawab audit
Belum dipetakan ke NIST AI RMF / ISO 42001
Hak subjek data (UU PDP) belum diintegrasikan ke siklus model

Tech / Data Lead / Eksekutif AI

Pemilik strategi AI dan akuntabilitas dampak.

Tantangan umum

Posisi maturity MLOps tidak diketahui; investasi tidak fokus
Banyak model offline yang tidak pernah memberi nilai produksi
Tata kelola AI belum dipresentasikan ke direksi dengan kerangka resmi

Konteks Industri

Penerapan per Industri

Satu use case spesifik per industri, menyebut model, regulasi, dan pola MLOps yang relevan.

Perbankan & Jasa Keuangan

Pipeline MLOps untuk model credit scoring, fraud detection, dan customer propensity dengan tata kelola yang memenuhi POJK 11/POJK.03/2022 (TI bank), POJK terkait penggunaan AI dalam keputusan kredit, dan UU PDP untuk data nasabah, termasuk kartu model, audit trail, dan kemampuan menjawab hak subjek data.

Lihat di konteks Perbankan & Jasa Keuangan →

Teknologi & Startup

Platform MLOps untuk perusahaan teknologi yang menjalankan banyak model produk (rekomendasi, ranking, search, personalisasi, anti-abuse), agar tim data scientist dapat eksperimen cepat tanpa membahayakan produksi, dengan paved-road yang konsisten.

BUMN

Tata kelola model AI lintas anak usaha BUMN holding dengan kerangka NIST AI RMF & ISO/IEC 42001:2023, kartu model standar, dan pelaporan dampak yang dapat dipertanggungjawabkan ke direksi & BPK.

Lihat di konteks BUMN →

Manufaktur

Pipeline MLOps untuk model predictive maintenance, quality inspection (computer vision), dan demand forecasting di pabrik, dengan integrasi data plant (PLC/SCADA) dan model yang dapat berjalan di edge bila latency krusial.

Lihat di konteks Manufaktur →

Ritel & FMCG

Platform MLOps untuk model demand forecasting, dynamic pricing, recommendation, dan churn prediction di ritel modern, dengan ritme retraining musiman (Lebaran, Harbolnas) dan monitoring drift yang dapat diaksi tim merchandising.

Lihat di konteks Ritel & FMCG →

Kesehatan & Farmasi

Pipeline MLOps untuk model klinis (deteksi awal, triase, prediksi outcome) di rumah sakit & jaringan kesehatan, dengan validasi klinis bertahap, tata kelola kuat (data pribadi spesifik UU PDP), dan kesiapan akreditasi KARS atas tata kelola informasi.

Lihat di konteks Kesehatan & Farmasi →

Metode Pengiriman

Cara Pelaksanaan

Format menyesuaikan sebaran tim data & engineering; semua format hands-on di environment latihan + use case nyata Anda.

In-house intensif & workshop

Fasilitator datang ke kantor untuk bootcamp 4–5 hari; lab di environment yang sudah dipakai (Vertex AI / Azure ML / SageMaker / on-prem) dengan studi kasus dari satu use case prioritas Anda.

Live online + lab terkelola

Kelas interaktif via Zoom/Teams; lab dijalankan di sandbox cloud yang disediakan Neksus atau akun internal Anda dengan ruang lingkup terbatas.

Hybrid

Tatap muka untuk modul konsultatif (Maturity Assessment, Governance), online untuk modul teknis, cocok untuk tim multi-lokasi.

Jadwal disusun mengikuti kalender release & on-call tim

Materi & lab dilokalkan ke platform yang dipakai (Vertex AI / Azure ML / SageMaker / on-prem MLflow + Kubeflow)

Use case internal Anda dipakai sebagai studi kasus (NDA berlaku)

Sertifikat keikutsertaan + peta posisi terhadap Microsoft MLOps maturity & ML Test Score

Laporan evaluasi & roadmap menutup gap untuk pimpinan data/AI

Alur Pelaksanaan

Alur Kerja Sama (Engagement Path)

Mengikuti ADDIE + Google MLOps Practitioners Guide, durasi kualitatif, disesuaikan posisi maturity.

Training Needs Analysis & Posisi Maturity

Pemetaan platform (Vertex AI / Azure ML / SageMaker / on-prem), peran, posisi Microsoft MLOps maturity, ML Test Score baseline, use case prioritas, dan kewajiban regulasi.

Tahap awal

Desain Program per Peran (ADDIE)

Penyusunan tujuan pembelajaran terukur, silabus per peran (data scientist/ML engineer/MLOps/governance), skenario lab, dan peta kerangka ke NIST AI RMF, ISO 42001.

Sebelum delivery

MLOps Foundations Bootcamp

Sesi inti 4–5 hari: pipeline data, feature store, training reproducible, registry, deployment, monitoring dasar, tata kelola. Hands-on di environment Anda.

Minggu inti

Production AI Workshop, Satu Use Case

Workshop konsultatif: tim membawa satu use case prioritas, dipandu end-to-end (data → training → registry → deploy → monitor) dengan ML Test Score sebagai checklist.

Pasca bootcamp

Maturity Assessment & Governance Enablement

Asesmen posisi pada Microsoft MLOps maturity & ML Test Score; pelembagaan ritme governance NIST AI RMF + ISO 42001 (kartu model, data sheet, review berkala).

Bergulir per kuartal

Evaluasi & Roadmap Kematangan

Evaluasi Kirkpatrick L1–L4 (Phillips L5 bila diminta), pemetaan ulang posisi maturity, dan roadmap menutup gap berikutnya.

Berkala & berkelanjutan

Studi Kasus

Pola Hasil Tipikal

Gambaran pola dampak berdasarkan struktur program serupa, ilustratif, tanpa nama klien atau angka yang dijanjikan. Microsoft MLOps maturity, ML Test Score, NIST AI RMF dan ISO/IEC 42001 diatribusikan sebagai sumber eksternal (Microsoft, Google Research, NIST, ISO).

Institusi keuangan dengan banyak model credit scoring & fraud

Intervensi

Bootcamp + workshop satu use case nyata + governance framework NIST AI RMF

Hasil

Pipeline reproducible dengan kartu model lengkap, drift monitoring aktif, dan tata kelola dapat dilaporkan ke OJK

Perusahaan teknologi dengan banyak model produk customer-facing

Intervensi

Maturity assessment + paved-road platform MLOps + ritme governance berkala

Hasil

Waktu rata-rata model dari notebook → produksi menurun dan posture tata kelola seragam

Manufaktur dengan inisiatif predictive maintenance multi-plant

Intervensi

Bootcamp + workshop edge + retraining trigger + data sheet

Hasil

Model PdM aktif di plant inti, drift terpantau, dan downtime tak terencana menurun konsisten

Informasi Pengadaan

Informasi untuk Procurement & Vendor Management

Kelengkapan yang dibutuhkan tim pengadaan, keuangan, hukum, dan tata kelola AI.

Badan hukum

PT berbadan hukum di bawah ekosistem Selestia (Eduprima group); NPWP & dokumen legal lengkap; siap PKS/kontrak dan proses vendor onboarding.

Penawaran

Proposal terstruktur: tujuan pembelajaran terukur, silabus per peran, peta kerangka (Google MLOps Practitioners Guide / Microsoft MLOps maturity 0–4 / ML Test Score / NIST AI RMF 1.0 / ISO/IEC 42001:2023 / UU PDP / POJK), profil fasilitator, jadwal, dan rincian biaya berbasis TNA.

Model harga

Berbasis TNA, flat per program, per sesi, per peserta, tiered, atau custom. Estimasi diberikan setelah TNA disepakati.

Pembayaran & pajak

Termin fleksibel (DP + pelunasan / termin per batch); faktur pajak (PPN) dan dukungan dokumen PO tersedia.

Proses BUMN/pemerintah

Terbiasa dengan tahapan pengadaan BUMN/instansi: dokumen vendor, e-procurement / SPSE, HPS/penawaran, dan klausul kepatuhan.

Pengukuran

Laporan evaluasi Kirkpatrick Level 1–3 (kehadiran, asesmen pengetahuan, perilaku lab + use case nyata); Phillips ROI Level 5 atas permintaan keuangan/risiko.

Kerahasiaan & keamanan data

Penandatanganan NDA, klausul kerahasiaan use case & data internal yang dipakai sebagai studi kasus, dan praktik selaras UU PDP serta kebijakan keamanan internal Anda.

Kepemilikan materi

Kartu model, data sheet, pipeline reference, dan dokumen yang dibangun untuk perusahaan menjadi milik perusahaan; hak pakai materi pelatihan disepakati di kontrak.

FAQ

Pertanyaan Umum

Langkah Berikutnya

Diskusikan rencana MLOps tim AI Anda

Mulai dari training needs analysis gratis: kami petakan platform, peran, posisi maturity, dan use case prioritas Anda, lalu susun proposal & estimasi anggaran berbasis kebutuhan nyata.

Training needs analysis tanpa biaya, langkah pertama yang natural
Proposal, silabus per peran, dan peta kerangka (Google MLOps / Microsoft MLOps / NIST AI RMF / ISO 42001) dalam beberapa hari kerja
Lab di environment Anda dengan use case nyata; sandbox bila perlu
Dokumen siap procurement (company profile, NPWP, NDA, faktur PPN)

Minta Proposal & TNA Gratis Konsultasi Gratis

Jelajahi Lebih Lanjut

Topik Terkait

Pelatihan Ai Generatif Korporat Literasi Data Analitik Bisnis Pelatihan Cloud Computing Pelatihan Docker Dan Kubernetes Pelatihan Devsecops Foundations

Pelatihan MLOps & Production AI Engineering untuk Korporat untuk tim Teknologi & Startup Anda

Mulai dari training needs analysis gratis: kami petakan platform, peran, posisi maturity, dan use case prioritas Anda, lalu susun proposal & estimasi anggaran berbasis kebutuhan nyata.

Training needs analysis tanpa biaya, langkah pertama yang natural
Proposal, silabus per peran, dan peta kerangka (Google MLOps / Microsoft MLOps / NIST AI RMF / ISO 42001) dalam beberapa hari kerja
Lab di environment Anda dengan use case nyata; sandbox bila perlu
Dokumen siap procurement (company profile, NPWP, NDA, faktur PPN)

MLOps & Production AI Engineering untuk Korporat untuk Sektor Teknologi & Startup

Mengapa MLOps & Production AI Engineering untuk Korporat berbeda di Teknologi & Startup

MLOps & Production AI Engineering

Hasil yang Diharapkan

Pilihan Format Program

MLOps Foundations Bootcamp (4–5 hari)

Production AI Workshop (satu use case nyata)

MLOps Maturity Assessment & Roadmap

AI Governance Enablement Berkala

Diskusikan rencana MLOps tim AI Anda

Kerangka Kurikulum

1Fondasi MLOps & Maturity Model

2Data Pipeline & Feature Store

3Training, Eksperimen & Model Registry

4Deployment: Batch, Online, Streaming

5Monitoring: Data Drift, Performance & Reliability

6Tata Kelola Model: NIST AI RMF, ISO 42001, UU PDP

7LLMOps & Generative AI in Production

Memilih Format Program

Untuk Siapa Program Ini?

Data Scientist

ML Engineer / MLOps Engineer

Platform / Infrastructure Engineer

AI / Data Governance Lead

Tech / Data Lead / Eksekutif AI

Penerapan per Industri

Cara Pelaksanaan

In-house intensif & workshop

Live online + lab terkelola

Hybrid

Alur Kerja Sama (Engagement Path)

Training Needs Analysis & Posisi Maturity

Desain Program per Peran (ADDIE)

MLOps Foundations Bootcamp

Production AI Workshop, Satu Use Case

Maturity Assessment & Governance Enablement

Evaluasi & Roadmap Kematangan

Pola Hasil Tipikal

Informasi untuk Procurement & Vendor Management

Pertanyaan Umum

Apa beda MLOps dan DevOps?

Apa Microsoft MLOps maturity model dan posisi yang realistis untuk korporat Indonesia?

Apa itu ML Test Score (Eric Breck) dan mengapa relevan?

Bagaimana memilih platform MLOps managed (Vertex AI / SageMaker / Azure ML) vs self-managed?

Apa itu feature store dan kapan diperlukan?

Bagaimana memantau model di produksi (drift, performance, fairness)?

Bagaimana modul ini menyiapkan tata kelola AI sesuai NIST AI RMF & ISO 42001?

Apakah modul mencakup LLMOps untuk generative AI?

Berapa lama program ideal dan ukuran batch?

Bagaimana mengukur dampak program ke bisnis / regulator?

Diskusikan rencana MLOps tim AI Anda

Topik Terkait

Pelatihan MLOps & Production AI Engineering untuk Korporat untuk tim Teknologi & Startup Anda