Ingegnere di Machine Learning – Competenze e Percorso di Carriera

Il Machine Learning (ML) è il ramo dell’Intelligenza Artificiale in cui utilizziamo algoritmi per imparare dai dati forniti per effettuare previsioni su dati non visti. Recentemente, la domanda di ingegneri di Machine Learning è cresciuta rapidamente in settori come sanità, finanza, e-commerce, ecc. Secondo Glassdoor, lo stipendio mediano di un ingegnere di Machine Learning è di 131.290 dollari all’anno. Nel 2021, il mercato globale del Machine Learning mercato è stato valutato 15,44 miliardi di dollari. Si prevede che cresca a un tasso di crescita annuale composto (CAGR) superiore al 38% fino al 2029.

Un ingegnere di Machine Learning è un programmatore esperto che progetta, sviluppa e distribuisce sistemi per automatizzare la modellazione predittiva. L’ingegnere di Machine Learning fa parte di un team più ampio, che include scienziati dei dati, ingegneri, analisti aziendali e stakeholder. È un esperto nella manipolazione di grandi set di dati, nella sperimentazione di modelli iterativi e nell’ottimizzazione dei modelli di Machine Learning. Questo blog esplorerà cosa fa un ingegnere di Machine Learning, le sue qualifiche e il suo percorso di carriera per diventare un ingegnere di Machine Learning.

Ruoli e Responsabilità di un Ingegnere di Machine Learning

I ruoli e le responsabilità di un ingegnere di Machine Learning variano a seconda dell’industria, della dimensione dell’organizzazione e della disponibilità di altri ruoli, come scienziati dei dati, ingegneri dei dati e analisti dei dati. In generale, un ingegnere di Machine Learning svolge i seguenti compiti:

• Comprendere il problema aziendale e l’obiettivo finale
• Preelaborare i dati per renderli pronti per il modello
• Eseguire test statistici e analisi dei dati per ottenere informazioni più approfondite
• Selezionare il modello e le tecniche appropriate per i dati
• Valutare le prestazioni del modello
• Ottimizzare i sistemi di Machine Learning
• Comunicare i risultati con scienziati dei dati, ingegneri dei dati e stakeholder
• Rendere disponibile il modello addestrato per effettuare previsioni o decisioni per applicazioni o servizi live
• Garantire la scalabilità, la versione e la registrazione del modello distribuito
• Monitorare e risolvere problemi relativi al modello distribuito
• Mantenere i contatti con le ultime ricerche e algoritmi

Competenze Richieste per Diventare un Ingegnere di Machine Learning

Competenze di Programmazione

La padronanza dei concetti di programmazione in Python o R è la competenza tecnica più importante per un ingegnere di Machine Learning. È necessaria l’esperienza con librerie e framework, che sono i seguenti:

• NumPy (calcolo scientifico)
• Pandas (manipolazione dei dati)
• Matplotlib/Seaborn (analisi dei dati)
• Scikit-learn (modellazione di Machine Learning)
• PyTorch/TensorFlow/Keras (modellazione di Deep Learning)
• Apache Spark (preelaborazione dei dati)

Concetti di Machine Learning

La comprensione degli algoritmi comunemente utilizzati è necessaria per diventare un ingegnere di Machine Learning. Questi algoritmi e concetti sono i seguenti:

• Regressione lineare, regressione logistica, alberi decisionali e reti neurali
• Apprendimento supervisionato, non supervisionato e semisupervisionato
• Discesa del gradiente
• Regolarizzazione
• Sovrapposizione e sottoposizione
• Classificazione, regressione, rilevamento di anomalie e clustering

Inoltre, è necessaria la comprensione di SQL, Git e cloud computing.

Matematica (Statistica e Probabilità)

Poiché la statistica e la probabilità sono alla base di molti algoritmi di Machine Learning, una solida comprensione della matematica è un requisito fondamentale. La probabilità viene utilizzata in molti algoritmi e tecniche, come il modello di Markov nascosto, gli algoritmi di Bayes e la probabilità condizionale. I concetti chiave di statistica includono le distribuzioni di probabilità (normale, Poisson, distribuzione uniforme, ecc.), le misure di tendenza centrale e di dispersione, il test delle ipotesi (ANOVA, chi-quadrato, ecc.) e l’inferenza bayesiana.

Competenze Soft

Le competenze soft sono altrettanto importanti per un ingegnere di Machine Learning. Deve essere in grado di comunicare e cooperare con altri membri del team, come ingegneri dei dati e analisti dei dati. Deve avere creatività e competenze di risoluzione dei problemi per risolvere problemi nel ciclo di Machine Learning e adattabilità per imparare nuove tecnologie. Le competenze di gestione dei progetti sono essenziali per gestire e completare progetti in modo efficiente.

Percorso di Carriera di un Ingegnere di Machine Learning

Il Machine Learning offre una carriera promettente. Il percorso seguente può essere adottato per costruire una carriera in questo settore:

Laurea in Informatica o in un Programma Pertinente

Molte aziende richiedono ai candidati di avere una laurea. Gli ingegneri di Machine Learning provengono da background diversi; una laurea in informatica, matematica o statistica fornirebbe una solida base per chi cerca di costruire una carriera in questo settore.

Certificazione

Vari piattaforme di educazione online offrono corsi di Machine Learning e programmi. Completare questi corsi aiuterà a imparare la programmazione e il Machine Learning. Migliorerà anche la credibilità come professionista esperto.

Costruzione di un Portfolio

Costruire un portfolio utilizzando le competenze acquisite è la parte più importante del percorso di carriera di un ingegnere di Machine Learning. Per questo, utilizzare set di dati del mondo reale e farli passare attraverso il ciclo di vita del Machine Learning. Dopo la distribuzione, documentare i risultati su GitHub o tramite post di blog. Creare più progetti di portfolio per aggiungere prototipi al curriculum.

Per concludere, l’ingegnere di Machine Learning è un ruolo in continua evoluzione. Ogni anno, vengono presentate ricerche e prodotti innovativi da istituti di ricerca. Una persona che cerca di costruire una carriera in questo settore dovrebbe dedicarsi all’apprendimento continuo e adattarsi man mano che la tecnologia migliora.

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