Ingenieur für maschinelles Lernen – Fähigkeiten und Karriereweg

Maschinelles Lernen (ML) ist der Zweig der künstlichen Intelligenz, bei dem wir Algorithmen verwenden, um aus bereitgestellten Daten zu lernen und Vorhersagen über unsichtbare Daten zu treffen. In letzter Zeit ist die Nachfrage nach Ingenieuren für maschinelles Lernen in den Bereichen Gesundheitswesen, Finanzen, E-Commerce usw. rasant gestiegen. Laut Glassdoor liegt das durchschnittliche Gehalt für ML-Ingenieure bei 131,290 US-Dollar pro Jahr. Im Jahr 2021 wird die globale ML Markt wurde mit 15.44 Milliarden US-Dollar bewertet. Es wird erwartet, dass es bis 38 mit einer erheblichen durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von über 2029 % wachsen wird.

Ein Machine Learning Engineer ist ein erfahrener Programmierer, der Systeme zur Automatisierung der prädiktiven Modellierung entwirft, entwickelt und bereitstellt. ML Engineer ist Teil eines größeren Teams, bestehend aus Datenwissenschaftlern, Ingenieuren, Geschäftsanalysten und Stakeholdern. Er ist Experte für die Bearbeitung großer Datensätze, iterative Modellierungsexperimente und die Optimierung von Modellen für maschinelles Lernen. In diesem Blog wird untersucht, was ein ML-Ingenieur tut, welche Qualifikationen er hat und welchen Karriereweg er zum Ingenieur für maschinelles Lernen einschlägt.

Rollen und Verantwortlichkeiten eines Machine-Learning-Ingenieurs

Die Rollen und Verantwortlichkeiten eines ML-Ingenieurs variieren je nach Branche, abhängig von der Größe der Organisation und der Verfügbarkeit anderer Rollen, darunter Datenwissenschaftler, Dateningenieure und Datenanalysten. Im Allgemeinen führt ein ML-Ingenieur die folgenden Aufgaben aus:

• Das Geschäftsproblem und das Endziel verstehen
• Daten vorverarbeiten, um sie modellreif zu machen.
• Durchführung statistischer Tests und explorativer Datenanalysen für tiefere Einblicke
• Auswahl des geeigneten Modells und der geeigneten Techniken für Daten
• Bewertung der Modellleistung
• Optimierung der maschinellen Lernsysteme
• Kommunikation der Ergebnisse mit Datenwissenschaftlern, Dateningenieuren und Stakeholdern
• Bereitstellung des trainierten Modells, um Vorhersagen oder Entscheidungen für Live-Anwendungen oder -Dienste zu treffen
• Sicherstellung der Skalierbarkeit, Versionierung und Protokollierung des bereitgestellten Modells
• Überwachung und Lösung von Problemen im Zusammenhang mit dem bereitgestellten Modell
• Bleiben Sie mit den neuesten Forschungsergebnissen und Algorithmen auf dem Laufenden

Erforderliche Fähigkeiten, um ein Ingenieur für maschinelles Lernen zu werden

Programmierkenntnisse

Die Beherrschung von Programmierkonzepten in Python oder R ist die wichtigste technische Fähigkeit für einen ML-Ingenieur. Fachwissen in Bibliotheken und Frameworks notwendig sind, die wie folgt lauten:

• NumPy (Wissenschaftliches Rechnen)
• Pandas (Datenmanipulation)
• Matplotlib/Seaborn (Explorative Datenanalyse)
• Scikit-learn (Modellierung maschinellen Lernens)
• PyTorch/TensorFlow/Keras (Deep-Learning-Modellierung)
• Apache Spark (Datenvorverarbeitung)

Konzepte für maschinelles Lernen

Um ein ML-Ingenieur zu werden, ist ein Verständnis der häufig verwendeten Algorithmen erforderlich. Diese Algorithmen und Konzepte lauten wie folgt:

• Lineare Regression, logistische Regression, Entscheidungsbäume und neuronale Netze
• Überwachtes, unbeaufsichtigtes und halbüberwachtes Lernen
• Gradientenabstieg
• Regulierung
• Überanpassung und Unteranpassung
• Klassifizierung, Regression, Anomalieerkennung und Clustering

Darüber hinaus sind Kenntnisse in SQL, Git und Cloud Computing erforderlich.

Mathematik (Statistik und Wahrscheinlichkeit)

Da Statistik und Wahrscheinlichkeit die Grundlage vieler ML-Algorithmen bilden, ist ein gutes Verständnis der Mathematik eine Voraussetzung. Wahrscheinlichkeit wird in vielen Algorithmen und Techniken verwendet, beispielsweise im Hidden-Markov-Modell, in Naive-Bayes-Algorithmen und in der bedingten Wahrscheinlichkeit. Zu den wichtigsten Statistikkonzepten gehören Wahrscheinlichkeitsverteilungen (Normal-, Poisson-, Gleichverteilung usw.), Maße der zentralen Tendenz und Streuung, Hypothesentests (ANOVA, Chi-Quadrat usw.), Bayesianische Inferenz usw.

Soft Skills

Soft Skills sind für einen ML-Ingenieur gleichermaßen wichtig. Er sollte in der Lage sein, mit anderen Teammitgliedern wie Dateningenieuren und Datenanalysten zu kommunizieren und zusammenzuarbeiten. Er sollte über Kreativität und Problemlösungsfähigkeiten verfügen, um Probleme im ML-Zyklus zu lösen, sowie über Anpassungsfähigkeit, um neue Technologien zu erlernen. Projektmanagementfähigkeiten sind unerlässlich, um Projekte effizient abzuwickeln und abzuschließen.

Karriereweg als Ingenieur für maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen bietet eine vielversprechende Karriere. Der folgende Weg kann eingeschlagen werden, um eine Karriere darin aufzubauen:

Bachelor-Abschluss in Informatik oder einem relevanten Programm

Viele Unternehmen verlangen von ihren Bewerbern einen Bachelor-Abschluss. ML-Ingenieure haben unterschiedliche Hintergründe; Ein Bachelor-Abschluss in Informatik, Mathematik oder Statistik würde eine solide Grundlage für jemanden schaffen, der eine Karriere in diesem Bereich anstrebt.

Zertifizierung

Angeboten werden verschiedene bekannte Edtech-Plattformen Kurse zum maschinellen Lernen und Programme. Der Abschluss dieser Kurse wird Ihnen helfen, Programmieren und maschinelles Lernen zu erlernen. Es erhöht auch Ihre Glaubwürdigkeit als Experte.

Aufbau eines Portfolios

Der Aufbau eines Portfolios mit den erworbenen Fähigkeiten ist der wichtigste Teil der Karriere als ML-Ingenieur. Nehmen Sie dazu reale Datensätze und durchlaufen Sie den Lebenszyklus des maschinellen Lernens. Dokumentieren Sie nach der Bereitstellung Ihre Ergebnisse auf GitHub oder per Blogbeitrag. Erstellen Sie mehrere Portfolioprojekte, um Ihrem Lebenslauf Prototypen hinzuzufügen.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass es sich beim Machine Learning Engineer um eine sich ständig weiterentwickelnde Rolle handelt. Jedes Jahr werden von Forschungsinstituten bahnbrechende Forschungen und Produkte vorangetrieben. Wer eine Karriere in diesem Bereich anstrebt, sollte sich dem lebenslangen Lernen widmen und sich an die Weiterentwicklung der Technologie anpassen.

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