Machine Learning Engineer - Vaardigheden en carrièrepad

Machine Learning (ML) is de tak van de kunstmatige intelligentie waarin we algoritmen gebruiken om te leren van aangeleverde gegevens om voorspellingen te doen op basis van onzichtbare gegevens. De laatste tijd is de vraag naar Machine Learning-ingenieurs snel gegroeid in de gezondheidszorg, financiën, e-commerce, enz. Volgens Glassdoor bedraagt ​​het gemiddelde salaris voor ML-ingenieurs $131,290 per jaar. In 2021 zal de mondiale ML markt werd gewaardeerd op $ 15.44 miljard. Het zal naar verwachting groeien met een aanzienlijk samengesteld jaarlijks groeipercentage (CAGR) van meer dan 38% tot 2029.

Een Machine Learning Engineer is een deskundige programmeur die systemen ontwerpt, ontwikkelt en implementeert om voorspellende modellering te automatiseren. ML Engineer maakt deel uit van een groter team, inclusief datawetenschappers, ingenieurs, bedrijfsanalisten en belanghebbenden. Hij is een expert in het manipuleren van grote datasets, iteratieve modelleringsexperimenten en het optimaliseren van machine learning-modellen. Deze blog gaat in op wat een ML-engineer doet, wat hun kwalificaties zijn en wat hun carrièrepad is om Machine Learning-engineer te worden.

Rollen en verantwoordelijkheden van een machine learning-ingenieur

Rollen en verantwoordelijkheden van een ML Engineer variëren per bedrijfstak, 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 bedrijfsprobleem en het einddoel begrijpen
• Gegevens voorbewerken om deze modelklaar te maken.
• Het uitvoeren van statistische tests en verkennende data-analyse voor diepere inzichten
• Selecteren van het juiste model en technieken voor data
• Evalueren van de modelprestaties
• Optimalisatie van de machine learning-systemen
• De resultaten communiceren met datawetenschappers, data-ingenieurs en belanghebbenden
• Het getrainde model beschikbaar maken om voorspellingen of beslissingen te maken voor live applicaties of services
• Zorgen voor de schaalbaarheid, versiebeheer en logboekregistratie van het geïmplementeerde model
• Bewaken en oplossen van problemen met betrekking tot het geïmplementeerde model
• In contact blijven met de nieuwste onderzoeken en algoritmen

Vaardigheden die nodig zijn om een ​​Machine Learning Engineer te worden

Vaardigheden programmeren

Het beheersen van programmeerconcepten in Python of R is de belangrijkste technische vaardigheid voor een ML Engineer. Expertise in bibliotheken en frameworks nodig is, en wel als volgt:

• NumPy (wetenschappelijke informatica)
• Panda's (gegevensmanipulatie)
• Matplotlib/Seaborn (verkennende gegevensanalyse)
• Scikit-learn (machine learning-modellering)
• PyTorch/TensorFlow/Keras (Deep Learning-modellering)
• Apache Spark (gegevensvoorverwerking)

Machine Learning-concepten

Inzicht in de veelgebruikte algoritmen is vereist om ML Engineer te worden. Deze algoritmen en concepten zijn als volgt:

• Lineaire regressie, logistieke regressie, beslissingsbomen en neurale netwerken
• Begeleid, onbewaakt en semi-begeleid leren
• Gradient Afdaling
• Regularisatie
• Overfitting en onderfitting
• Classificatie, regressie, anomaliedetectie en clustering

Bovendien is ook kennis van SQL, Git en Cloud Computing noodzakelijk.

Wiskunde (statistiek en waarschijnlijkheid)

Aangezien statistiek en waarschijnlijkheid de basis vormen van veel ML-algoritmen, is een stevige greep op wiskunde een vereiste. Waarschijnlijkheid wordt in veel algoritmen en technieken gebruikt, zoals het Hidden Markov-model, Naive Bayes-algoritmen en voorwaardelijke waarschijnlijkheid. Belangrijke statistische concepten zijn onder meer kansverdelingen (normaal, poisson, uniforme verdeling, enz.), metingen van centrale tendens en spreiding, hypothesetesten (ANOVA, chi-kwadraat, enz.), Bayesiaanse gevolgtrekking, enz.

Soft skills of sociale vaardigheden

Zachte vaardigheden zijn even cruciaal voor een ML Engineer. Hij moet kunnen communiceren en samenwerken met andere teamleden, zoals data-engineers en data-analisten. Hij moet creativiteit en probleemoplossend vermogen hebben om problemen in ML Cycle op te lossen en aanpassingsvermogen om nieuwe technologie te leren. Projectmanagementvaardigheden zijn essentieel om projecten efficiënt af te handelen en af ​​te ronden.

Machine Learning Engineer Carrièrepad

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

Bachelor in computerwetenschappen of een relevante opleiding

Veel bedrijven eisen dat kandidaten een bachelordiploma hebben. ML Engineers hebben verschillende achtergronden; een bachelordiploma in informatica, wiskunde of statistiek zou een stevige basis vormen voor iemand die een carrière op dit gebied nastreeft.

Certificering

Verschillende bekende Edtech-platforms bieden machinale leercursussen en programma's. Als u deze cursussen voltooit, leert u programmeren en machine learning. Het zal ook uw geloofwaardigheid als deskundige professional vergroten.

Een portefeuille opbouwen

Het bouwen van een portfolio met behulp van de vaardigheden die u hebt opgedaan, is het meest cruciale onderdeel van het ML Engineer-carrièrepad. Neem hiervoor datasets uit de echte wereld en geef ze door aan de levenscyclus van machine learning. Documenteer na de implementatie uw resultaten op GitHub of via een blogpost. Maak meerdere portfolioprojecten om prototypes aan je cv toe te voegen.

Tot slot is Machine Learning Engineer een continu veranderende rol. Elk jaar worden baanbrekende onderzoeken en producten naar voren gebracht door onderzoeksinstituten. Iemand die een carrière op dit gebied nastreeft, moet zich wijden aan levenslang leren en zich aanpassen naarmate de technologie verbetert.

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