Machine Learning Engineer – Vaardigheden & Carrièrepad

Machine Learning (ML) is de tak van Artificial Intelligence waarin we algoritmes gebruiken om te leren van de verstrekte gegevens om voorspellingen te doen over ongeziene gegevens. Onlangs is de vraag naar Machine Learning-engineers snel gestegen in de zorg, financiën, e-commerce, enz. Volgens Glassdoor is het mediane salaris van een ML-engineer $131.290 per jaar. In 2021 was de wereldwijde ML markt gewaardeerd op 15,44 miljard dollar. Het wordt verwacht dat deze tegen een significante samengestelde jaarlijkse groeipercentage (CAGR) van boven de 38% zal groeien tot 2029.

Een Machine Learning Engineer is een expertprogrammeur die systemen ontwerpt, ontwikkelt en implementeert om predictief modelleren te automatiseren. De ML-engineer maakt deel uit van een groter team, waaronder datawetenschappers, ingenieurs, businessanalisten en stakeholders. Hij is een expert in het manipuleren van grote datasets, iteratieve modellexperimenten en het optimaliseren van machine learning-modellen. Deze blog zal onderzoeken wat een ML-engineer doet, zijn kwalificaties en zijn carrièrepad om Machine Learning-engineer te worden.

Rollen en verantwoordelijkheden van een Machine Learning Engineer

De rollen en verantwoordelijkheden van een ML-engineer variëren per industrie, afhankelijk van de grootte van de organisatie en de beschikbaarheid van andere rollen, waaronder datawetenschappers, data-engineers en data-analisten. Over het algemeen voert een ML-engineer de volgende taken uit:

• Het begrijpen van het bedrijfsprobleem en het einddoel
• Het voorbereiden van gegevens om deze modelklaar te maken.
• Het uitvoeren van statistische tests en exploratoire gegevensanalyse voor diepgaande inzichten
• Het selecteren van het juiste model en de technieken voor de gegevens
• Het evalueren van de modelprestaties
• Het optimaliseren van de machine learning-systemen
• Het communiceren van de resultaten met datawetenschappers, data-engineers en stakeholders
• Het beschikbaar stellen van het getrainde model om voorspellingen of beslissingen te doen voor live-toepassingen of -diensten
• Het waarborgen van de schaalbaarheid, versiebeheer en logboek van het geïmplementeerde model
• Het oplossen van problemen met betrekking tot het geïmplementeerde model
• Het bijhouden van de laatste onderzoeken en algoritmes

Vaardigheden die nodig zijn om Machine Learning Engineer te worden

Programmeervaardigheden

Het beheersen van programmeerbegrippen in Python of R is de belangrijkste technische vaardigheid voor een ML-engineer. Expertise in bibliotheken en -kaders is noodzakelijk, die als volgt zijn:

• NumPy (wetenschappelijk rekenen)
• Pandas (gegevensmanipulatie)
• Matplotlib/Seaborn (exploratoire gegevensanalyse)
• Scikit-learn (machine learning-modellering)
• PyTorch/TensorFlow/Keras (diepe leermodellering)
• Apache Spark (gegevensvoorbereiding)

Machine Learning-concepten

Een begrip van de meest gebruikte algoritmes is vereist om ML-engineer te worden. Deze algoritmes en concepten zijn als volgt:

• Lineaire regressie, logistische regressie, beslissingsbomen en neurale netwerken
• Begeleid, onbegeleid en semi-begeleid leren
• Gradient afdaling
• Regularisatie
• Overfitting en underfitting
• Classificatie, regressie, anomaliedetectie en clustering

Bovendien is een begrip van SQL, Git en cloudcomputing ook noodzakelijk.

Wiskunde (statistiek en waarschijnlijkheid)

Aangezien statistiek en waarschijnlijkheid de basis vormen van veel ML-algoritmes, is een stevige greep op wiskunde een vereiste. Waarschijnlijkheid wordt gebruikt in veel algoritmes en technieken, zoals Hidden Markov Model, Naive Bayes-algoritmes en conditionele waarschijnlijkheid. Belangrijke statistische concepten omvatten waarschijnlijkheidsverdelingen (normaal, Poisson, uniforme verdeling, enz.), maatstaven van centrale neiging en spreiding, hypothesetoetsing (ANOVA, chi-kwadraat, enz.), Bayesiaanse inferentie, enz.

Soft skills

Soft skills zijn even belangrijk voor een ML-engineer. Hij moet kunnen communiceren en samenwerken met andere teamleden, zoals data-engineers en data-analisten. Hij moet creativiteit en probleemoplossende vaardigheden hebben om problemen in de ML-cyclus op te lossen en aanpasbaarheid om nieuwe technologie te leren. Projectmanagementvaardigheden zijn essentieel om projecten efficiënt te beheren en te voltooien.

Carrièrepad van een Machine Learning Engineer

Machine Learning biedt een veelbelovende carrière. Het volgende pad kan worden gevolgd om een carrière in dit veld op te bouwen:

Bachelor in Computer Science of een relevant programma

Veel bedrijven vereisen dat kandidaten een bacheloropleiding hebben. ML-engineers komen uit diverse achtergronden; een bacheloropleiding in computerwetenschappen, wiskunde of statistiek zou een stevige basis vormen voor iemand die een carrière in dit veld nastreeft.

Certificering

Verschillende bekende Edtech-platforms bieden machine learning-cursussen en -programma’s aan. Het volgen van deze cursussen zal helpen om programmeervaardigheden en machine learning te leren. Het zal ook uw geloofwaardigheid als expertprofessional verhogen.

Opbouwen van een portfolio

Het opbouwen van een portfolio met de vaardigheden die u heeft verworven, is het belangrijkste onderdeel van het carrièrepad van een ML-engineer. Hiervoor moet u real-world datasets nemen en deze door de machine learning-levenscyclus laten gaan. Na implementatie moet u uw resultaten documenteren op GitHub of via een blogbericht. Maak meerdere portfolio-projecten om prototypes aan uw cv toe te voegen.

Om te concluderen, is de rol van Machine Learning Engineer voortdurend in ontwikkeling. Elk jaar worden baanbrekend onderzoek en producten door onderzoeksinstellingen naar voren gebracht. Iemand die een carrière in dit veld nastreeft, moet zichzelf wijden aan levenslange leerprocessen en zich aanpassen aan de verbeteringen in de technologie.

Wilt u meer AI-gerelateerde inhoud? Bezoek unite.ai.