Ingegnere di Machine Learning - Competenze e percorso professionale

Il Machine Learning (ML) è il ramo dell'intelligenza artificiale in cui utilizziamo algoritmi per apprendere dai dati forniti per fare previsioni su dati invisibili. Recentemente, la domanda di ingegneri di machine learning è cresciuta rapidamente nei settori sanitario, finanziario, e-commerce, ecc. Secondo Glassdoor, lo stipendio medio di un ingegnere ML è di $ 131,290 all'anno. Nel 2021, il ML globale mercato è stato valutato a $ 15.44 miliardi. Si prevede che crescerà a un significativo tasso di crescita annuale composto (CAGR) superiore al 38% fino al 2029.

Un Machine Learning Engineer è un programmatore esperto che progetta, sviluppa e distribuisce sistemi per automatizzare la modellazione predittiva. ML Engineer fa parte di un team più ampio, che comprende data scientist, ingegneri, analisti aziendali e parti interessate. È un esperto nella manipolazione di set di dati di grandi dimensioni, nella sperimentazione di modelli iterativi e nell'ottimizzazione dei modelli di machine learning. Questo blog esplorerà cosa fa un ingegnere ML, le sue qualifiche e il suo percorso professionale per diventare un ingegnere di Machine Learning.

Ruoli e responsabilità di un Machine Learning Engineer

I ruoli e le responsabilità di un ingegnere ML variano a seconda dei settori, a seconda delle dimensioni dell'organizzazione e della disponibilità di altri ruoli, inclusi data scientist, data engineer e data analyst. In genere, un ingegnere ML svolge le seguenti attività:

• Comprendere il problema aziendale e l'obiettivo finale
• Pre-elaborazione dei dati per renderli pronti per il modello.
• Esecuzione di test statistici e analisi esplorativa dei dati per approfondimenti
• Selezione del modello e delle tecniche appropriati per i dati
• Valutazione delle prestazioni del modello
• Ottimizzazione dei sistemi di machine learning
• Comunicare i risultati con data scientist, data engineer e parti interessate
• Rendere disponibile il modello addestrato per effettuare previsioni o decisioni per applicazioni o servizi in tempo reale
• Garantire la scalabilità, il controllo delle versioni e la registrazione del modello distribuito
• Monitoraggio e risoluzione dei problemi relativi al modello distribuito
• Rimanere in contatto con le ultime ricerche e algoritmi

Competenze richieste per diventare un ingegnere di Machine Learning

Abilità di programmazione

Padroneggiare i concetti di programmazione in Python o R è l'abilità tecnica più importante per un ingegnere ML. Competenza in biblioteche e framework è necessario, che sono i seguenti:

• NumPy (informatica scientifica)
• Panda (manipolazione dei dati)
• Matplotlib/Seaborn (analisi esplorativa dei dati)
• Scikit-learn (modellazione di apprendimento automatico)
• PyTorch/TensorFlow/Keras (modellazione dell'apprendimento approfondito)
• Apache Spark (preelaborazione dei dati)

Concetti di apprendimento automatico

Per diventare un ingegnere ML è necessaria la comprensione degli algoritmi comunemente usati. Questi algoritmi e concetti sono i seguenti:

• Regressione lineare, regressione logistica, alberi decisionali e reti neurali
• Apprendimento supervisionato, non supervisionato e semi-supervisionato
• Discesa a gradiente
• regolarizzazione
• Overfitting e Underfitting
• Classificazione, regressione, rilevamento di anomalie e clustering

Inoltre, è necessaria anche una conoscenza di SQL, Git e Cloud Computing.

Matematica (statistica e probabilità)

Poiché Statistica e Probabilità sono alla base di molti algoritmi ML, una solida padronanza della matematica è un prerequisito. La probabilità è utilizzata in molti algoritmi e tecniche, come Hidden Markov Model, Naive Bayes Algorithms e probabilità condizionale. I concetti statistici chiave includono le distribuzioni di probabilità (distribuzione normale, di Poisson, uniforme, ecc.), misure di tendenza centrale e diffusione, test di ipotesi (ANOVA, chi quadrato, ecc.), inferenza bayesiana, ecc.

Soft Skills

Le competenze trasversali sono ugualmente cruciali per un ingegnere ML. Dovrebbe essere in grado di comunicare e collaborare con altri membri del team, come ingegneri dei dati e analisti dei dati. Dovrebbe avere creatività e capacità di risoluzione dei problemi per risolvere i problemi nel ciclo ML e adattabilità per apprendere nuove tecnologie. Le capacità di Project Management sono essenziali per gestire e completare i progetti in modo efficiente.

Percorso di carriera dell'ingegnere di machine learning

L'apprendimento automatico offre una carriera promettente. Il seguente percorso può essere adottato per costruire una carriera in esso:

Laurea in Informatica o un programma pertinente

Molte aziende richiedono ai candidati di avere una laurea. Gli ingegneri ML provengono da background diversi; una laurea in informatica, matematica o statistica costituirebbe una solida base per chi intraprende una carriera in questo campo.

Certificazione

Varie piattaforme Edtech ben note offrono corsi di apprendimento automatico e programmi. Il completamento di questi corsi ti aiuterà ad apprendere la programmazione e l'apprendimento automatico. Migliorerà anche la tua credibilità come professionista esperto.

Costruire un portafoglio

Costruire un portfolio utilizzando le competenze acquisite è la parte più cruciale del percorso di carriera di ML Engineer. Per questo, prendi i set di dati del mondo reale e passali attraverso il ciclo di vita dell'apprendimento automatico. Dopo averlo distribuito, documenta i risultati su GitHub o tramite post sul blog. Crea più progetti di portfolio per aggiungere prototipi al tuo curriculum.

Per concludere, Machine Learning Engineer è un ruolo in continua evoluzione. Ogni anno, gli istituti di ricerca portano avanti ricerche e prodotti innovativi. Una persona che intraprende una carriera in questo campo dovrebbe dedicarsi all'apprendimento permanente e adattarsi al miglioramento della tecnologia.

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