Maschinelles Lernen Ingenieur – Fähigkeiten und Karriereweg

Maschinelles Lernen (ML) ist der Zweig der künstlichen Intelligenz, in dem wir Algorithmen verwenden, um aus den bereitgestellten Daten zu lernen und Vorhersagen über unbekannte Daten zu treffen. In letzter Zeit ist die Nachfrage nach Maschinelles Lernen-Ingenieuren in Branchen wie Gesundheitswesen, Finanzen, E-Commerce usw. rapide gestiegen. Laut Glassdoor beträgt das Median-Gehalt für Maschinelles Lernen-Ingenieure 131.290 US-Dollar pro Jahr. Im Jahr 2021 betrug der globale Maschinelles Lernen-Markt 15,44 Milliarden US-Dollar und wird voraussichtlich bis 2029 mit einer jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von über 38 % wachsen.

Ein Maschinelles Lernen-Ingenieur ist ein Experte in der Programmierung, der Systeme entwirft, entwickelt und bereitstellt, um Vorhersagemodelle zu automatisieren. Der Maschinelles Lernen-Ingenieur ist Teil eines größeren Teams, das auch Datenwissenschaftler, Ingenieure, Business-Analysten und Stakeholder umfasst. Er ist ein Experte darin, große Datensätze zu manipulieren, iterative Modell-Experimente durchzuführen und Maschinelles Lernen-Modelle zu optimieren. In diesem Blog werden wir erforschen, was ein Maschinelles Lernen-Ingenieur tut, seine Qualifikationen und seinen Karriereweg, um ein Maschinelles Lernen-Ingenieur zu werden.

Rollen und Verantwortungen eines Maschinelles Lernen-Ingenieurs

Die Rollen und Verantwortungen eines Maschinelles Lernen-Ingenieurs variieren je nach Branche, Unternehmensgröße und Verfügbarkeit anderer Rollen, wie Datenwissenschaftler, Daten-Ingenieure und Daten-Analysten. Im Allgemeinen führt ein Maschinelles Lernen-Ingenieur die folgenden Aufgaben aus:

• Verständnis des Geschäftsproblems und des Endziels
• Datenvorbereitung, um sie modellbereit zu machen
• Durchführung statistischer Tests und exploratorischer Datenanalyse für tiefere Einblicke
• Auswahl des geeigneten Modells und der Techniken für die Daten
• Bewertung der Modellleistung
• Optimierung der Maschinelles Lernen-Systeme
• Mitteilung der Ergebnisse an Datenwissenschaftler, Daten-Ingenieure und Stakeholder
• 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
• Auf dem neuesten Stand bleiben, was die neuesten Forschungsergebnisse und Algorithmen betrifft

Fähigkeiten, die erforderlich sind, um ein Maschinelles Lernen-Ingenieur zu werden

Programmierfähigkeiten

Das Beherrschen von Programmierkonzepten in Python oder R ist die wichtigste technische Fähigkeit für einen Maschinelles Lernen-Ingenieur. Die Expertise in Bibliotheken und Frameworks ist notwendig, die wie folgt sind:

• NumPy (Wissenschaftliches Rechnen)
• Pandas (Datenmanipulation)
• Matplotlib/Seaborn (Exploratorische Datenanalyse)
• Scikit-learn (Maschinelles Lernen-Modellierung)
• PyTorch/TensorFlow/Keras (Tiefe Lernen-Modellierung)
• Apache Spark (Datenverarbeitung)

Maschinelles Lernen-Konzepte

Das Verständnis der häufig verwendeten Algorithmen ist erforderlich, um ein Maschinelles Lernen-Ingenieur zu werden. Diese Algorithmen und Konzepte sind wie folgt:

• Lineare Regression, Logistische Regression, Entscheidungsbäume und Neuronale Netze
• Überwachtes, unüberwachtes und semi-überwachtes Lernen
• Gradientenabstieg
• Regularisierung
• Überanpassung und Unteranpassung
• Klassifizierung, Regression, Anomalie-Erkennung und Clustering

Darüber hinaus ist auch ein Verständnis von SQL, Git und Cloud Computing erforderlich.

Mathematik (Statistik und Wahrscheinlichkeit)

Da Statistik und Wahrscheinlichkeit die Grundlage vieler Maschinelles Lernen-Algorithmen sind, ist ein festes Verständnis von Mathematik eine Voraussetzung. Wahrscheinlichkeit wird in vielen Algorithmen und Techniken verwendet, wie z.B. Hidden Markov Model, Naive Bayes-Algorithmen und bedingte Wahrscheinlichkeit. Schlüsselkonzepte der Statistik umfassen Wahrscheinlichkeitsverteilungen (Normalverteilung, Poisson-Verteilung, Gleichverteilung usw.), Maße der zentralen Tendenz und Streuung, Hypothesentests (ANOVA, Chi-Quadrat usw.), Bayes-Schätzung usw.

Weiche Fähigkeiten

Weiche Fähigkeiten sind für einen Maschinelles Lernen-Ingenieur ebenso wichtig. Er sollte in der Lage sein, mit anderen Teammitgliedern wie Daten-Ingenieuren und Daten-Analysten zu kommunizieren und zusammenzuarbeiten. Er sollte kreative und problemlösende Fähigkeiten besitzen, um Probleme im Maschinelles Lernen-Zyklus zu lösen und sich an neue Technologien anpassen zu können. Projektmanagement-Fähigkeiten sind erforderlich, um Projekte effizient zu bearbeiten und abzuschließen.

Karriereweg eines Maschinelles Lernen-Ingenieurs

Maschinelles Lernen bietet eine vielversprechende Karriere. Der folgende Weg kann verfolgt werden, um eine Karriere in diesem Bereich aufzubauen:

Bachelor-Abschluss in Informatik oder einem verwandten Studienfach

Viele Unternehmen verlangen von Kandidaten, dass sie einen Bachelor-Abschluss haben. Maschinelles Lernen-Ingenieure kommen aus verschiedenen Hintergründen; ein Bachelor-Abschluss in Informatik, Mathematik oder Statistik würde eine solide Grundlage für jemanden schaffen, der eine Karriere in diesem Bereich verfolgt.

Zertifizierung

Verschiedene bekannte EdTech-Plattformen bieten Maschinelles Lernen-Kurse und -Programme an. Die Teilnahme an diesen Kursen hilft Ihnen, Programmier- und Maschinelles Lernen-Kenntnisse zu erwerben. Es verbessert auch Ihre Glaubwürdigkeit als Experte.

Aufbau eines Portfolios

Der Aufbau eines Portfolios mit den erworbenen Fähigkeiten ist der wichtigste Teil des Karrierewegs eines Maschinelles Lernen-Ingenieurs. Dazu sollten reale Datensätze verwendet und durch den Maschinelles Lernen-Lebenszyklus geführt werden. Nach der Bereitstellung sollten die Ergebnisse auf GitHub oder in einem Blog-Beitrag dokumentiert werden. Es sollten mehrere Portfolio-Projekte erstellt werden, um Prototypen zum Lebenslauf hinzuzufügen.

Zusammenfassend ist der Maschinelles Lernen-Ingenieur eine kontinuierlich evolvierende Rolle. Jedes Jahr werden bahnbrechende Forschungsergebnisse und Produkte von Forschungsinstituten vorgestellt. Eine Person, die eine Karriere in diesem Bereich verfolgt, sollte sich zu lebenslangem Lernen verpflichten und sich an die Verbesserung der Technologie anpassen.

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