Maskinlæringsingeniør – Færdigheder og Karrierevej

Maskinlærning (ML) er en gren af kunstig intelligens, hvor vi bruger algoritmer til at lære fra data for at gøre forudsigelser om usete data. Nyligt er efterspørgslen efter maskinlæringsingeniører vokset hurtigt i sundhedssektoren, finans, e-handel osv. Ifølge Glassdoor er den gennemsnitlige løn for en ML-ingeniør 131.290 dollars om året. I 2021 var den globale ML-marked værdi 15,44 milliarder dollars. Det forventes at vokse med en betydelig årlig vækstrate (CAGR) på over 38% indtil 2029.

En maskinlæringsingeniør er en ekspertprogrammør, der designer, udvikler og implementerer systemer til at automatisere prædiktiv modellering. ML-ingeniøren er en del af et større team, der inkluderer datavidenskabsfolk, ingeniører, forretningsanalytikere og interessenter. Han er en ekspert i at manipulere store datasæt, iterative modelleringseksperimenter og optimere maskinlæringsmodeller. Denne blog vil udforske, hvad en ML-ingeniør gør, deres kvalifikationer og deres karrierevej til at blive en maskinlæringsingeniør.

Roller og ansvar for en maskinlæringsingeniør

Roller og ansvar for en ML-ingeniør varierer over brancher, afhængigt af organisationens størrelse og tilgængeligheden af andre roller, herunder datavidenskabsfolk, ingeniører og dataanalytikere. Generelt udfører en ML-ingeniør følgende opgaver:

• At forstå det forretningsmæssige problem og det endelige mål
• At forberede data til at gøre dem modelklare.
• At udføre statistiske tests og eksplorativ dataanalyse for dybere indsigt
• At vælge den passende model og teknik til data
• At evaluere modellens præstation
• At optimere maskinlærningssystemerne
• At kommunikere resultaterne med datavidenskabsfolk, ingeniører og interessenter
• At gøre den trænede model tilgængelig for at gøre forudsigelser eller træffe beslutninger for live-applikationer eller -tjenester
• At sikre, at den implementerede models skalerbarhed, versionering og logging
• At overvåge og løse problemer relateret til den implementerede model
• At holde sig ajour med den seneste forskning og algoritmer

Færdigheder, der kræves for at blive en maskinlæringsingeniør

Programmeringsfærdigheder

At mestre programmeringskoncepter i Python eller R er den vigtigste tekniske færdighed for en ML-ingeniør. Ekspertise i biblioteker og rammer er nødvendig, som følger:

• NumPy (videnskabelig beregning)
• Pandas (datamanipulation)
• Matplotlib/Seaborn (eksplorativ dataanalyse)
• Scikit-learn (maskinlæringsmodellering)
• PyTorch/TensorFlow/Keras (dyb læring)
• Apache Spark (dataforberedning)

Maskinlæringskoncepter

Forståelse af almindeligt brugte algoritmer er nødvendig for at blive en ML-ingeniør. Disse algoritmer og koncepter er følgende:

• Lineær regression, logistisk regression, beslutningstræer og neurale netværk
• Overvåget, uovervåget og semiovervået læring
• Gradientafstigning
• Regularisering
• Overfitning og underfitning
• Klassificering, regression, anomalidetektion og klustering

Derudover er det også nødvendigt at have kendskab til SQL, Git og cloud-computing.

Matematik (statistik og sandsynlighed)

Da statistik og sandsynlighed er grundlaget for mange ML-algoritmer, er det nødvendigt at have en fast greb om matematik. Sandsynlighed bruges i mange algoritmer og teknikker, såsom Hidden Markov Model, Naive Bayes-algoritmer og betinget sandsynlighed. Nøglestatistiske koncepter inkluderer sandsynlighedsfordelinger (normal, Poisson, uniformfordeling osv.), mål for central tendens og spredning, hypotesetest (ANOVA, chi-i-anden osv.), Bayesisk inferens osv.

Bløde færdigheder

Bløde færdigheder er lige så vigtige for en ML-ingeniør. Han skal være i stand til at kommunikere og samarbejde med andre teammedlemmer, såsom dataingeniører og dataanalytikere. Han skal have kreativitet og problemløsningsfærdigheder til at løse problemer i ML-cyklen og til at tilpasse sig nye teknologier. Projektledelsesfærdigheder er essentielle for at håndtere og afslutte projekter effektivt.

Maskinlæringsingeniør-karrierevej

Maskinlærning tilbyder en lovende karriere. Følgende vej kan følges for at bygge en karriere i det:

Bachelor i datalogi eller et relevant program

Mange virksomheder kræver, at kandidaterne har en bachelorgrad. ML-ingeniører kommer fra forskellige baggrunde; en bachelorgrad i datalogi, matematik eller statistik vil lægge en fast grund for nogen, der søger en karriere i dette felt.

Certificering

Forskellige velkendte Edtech-platforme tilbyder maskinlæringskurser og -programmer. At fuldføre disse kurser vil hjælpe dig med at lære programmering og maskinlærning. Det vil også forbedre din troværdighed som en ekspertprofessionel.

Opbygning af en portefølje

At opbygge en portefølje med de færdigheder, du har erhvervet, er den vigtigste del af ML-ingeniør-karrierevejen. Til dette formål tager du virkelige datasæt og fører dem gennem maskinlæringslivscyklussen. Efter implementering dokumenterer du dine resultater på GitHub eller via blogindlæg. Opret flere portefølje-projekter for at tilføje prototyper til din CV.

Til slut er maskinlæringsingeniør en kontinuerligt udviklende rolle. Hvert år præsenteres banebrydende forskning og produkter af forskningsinstitutter. En person, der søger en karriere i dette felt, skal dedikere sig selv til livslang læring og tilpasse sig, efterhånden som teknologien udvikler sig.

Ønsker du mere AI-relateret indhold? Besøg unite.ai.