Machine Learning Engineer – Vaardigheden & Carrièrepad

Machine Learning (ML) is de tak van Artificial Intelligence waarin we algoritmes gebruiken om te leren van de gegevens die worden verstrekt om voorspellingen te doen over ongezien gegevens. Onlangs is de vraag naar Machine Learning-engineers snel gestegen in de gezondheidszorg, 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. Het wordt verwacht dat deze tegen 2029 met een significant samengesteld jaarlijks groeipercentage (CAGR) van boven de 38% zal groeien.

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 modelleringsexperimenten en het optimaliseren van machine learning-modellen. Dit blogbericht zal onderzoeken wat een ML-engineer doet, zijn kwalificaties en zijn carrièrepad om een Machine Learning-engineer te worden.

Rollen en verantwoordelijkheden van een Machine Learning Engineer

De rollen en verantwoordelijkheden van een ML-engineer verschillen per branche, afhankelijk van de grootte van de organisatie en de beschikbaarheid van andere rollen, zoals 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 prestaties van het model
• 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 nemen voor live-toepassingen of -diensten
• Het waarborgen van de schaalbaarheid, versiebeheer en logging 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 een Machine Learning Engineer te worden

Programmeervaardigheden

Het beheersen van programmeerconcepten in Python of R is de belangrijkste technische vaardigheid voor een ML-engineer. Er is expertise nodig in bibliotheken en -kaders 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

Er is een goed begrip nodig van de meest gebruikte algoritmes om een 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 goed 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 verborgen Markov-modellen, naive Bayes-algoritmes en conditionele waarschijnlijkheid. Belangrijke statistische concepten zijn onder andere verdelingen (normaal, Poisson, uniforme verdeling, enz.), maatstaven van centrale neiging en spreiding, hypothetische testen (ANOVA, chi-kwadraat, enz.), Bayesiaanse inferentie, enz.

Soft skills

Soft skills zijn even belangrijk voor een ML-engineer. Hij moet in staat zijn om te communiceren en samen te werken 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 ML op te bouwen:

Bachelor in informatica of een relevant programma

Veel bedrijven vereisen dat kandidaten een bachelordiploma hebben. ML-engineers komen uit diverse achtergronden; een bachelordiploma in informatica, wiskunde of statistiek legt een stevige basis 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 de geloofwaardigheid als expertprofessional verhogen.

Opbouwen van een portfolio

Het opbouwen van een portfolio met de vaardigheden die zijn opgedaan, is het belangrijkste onderdeel van het carrièrepad van een ML-engineer. Hiervoor moet men echte gegevenssets nemen en deze door de machine learning-levenscyclus voeren. Na implementatie moet men de resultaten documenteren op GitHub of via een blogbericht. Men moet meerdere portfolio-projecten maken om prototypes aan het cv toe te voegen.

Om te concluderen, is een Machine Learning Engineer een voortdurend evoluerende rol. Elk jaar worden baanbrekend onderzoek en producten voorgesteld door onderzoeksinstellingen. Iemand die een carrière in dit veld nastreeft, moet zichzelf wijden aan levenslang leren en zich aanpassen aan de verbetering van de technologie.

Wil je meer AI-gerelateerde inhoud? Bezoek unite.ai.