Maskinlæringsingeniør – Ferdigheter og karrierevei

Machine Learning (ML) er grenen av kunstig intelligens der vi bruker algoritmer for å lære av data som er gitt for å lage spådommer om usynlige data. Nylig har etterspørselen etter maskinlæringsingeniører vokst raskt på tvers av helsevesen, finans, e-handel, etc. Ifølge Glassdoor er medianlønnen for ML Engineer $131,290 2021 per år. I XNUMX, den globale ML marked ble verdsatt til 15.44 milliarder dollar. Det forventes å vokse med en betydelig sammensatt årlig vekstrate (CAGR) over 38 % frem til 2029.

En maskinlæringsingeniør er en ekspertprogrammerer som designer, utvikler og distribuerer systemer for å automatisere prediktiv modellering. ML Engineer er en del av et større team, inkludert datavitere, ingeniører, forretningsanalytikere og interessenter. Han er en ekspert på manipulering av store datasett, iterativ modelleksperimentering og optimalisering av maskinlæringsmodeller. Denne bloggen vil utforske hva en ML-ingeniør gjør, deres kvalifikasjoner og deres karrierevei for å bli en maskinlæringsingeniør.

Roller og ansvar for en maskinlæringsingeniør

Roller og ansvar for en ML-ingeniør varierer på tvers av bransjer, avhengig av størrelsen på organisasjonen og tilgjengeligheten til andre roller, inkludert dataforskere, dataingeniører og dataanalytikere. Vanligvis utfører en ML-ingeniør følgende oppgaver:

• Forstå forretningsproblemet og sluttmålet
• Forbehandler data for å gjøre den modellklar.
• Utføre statistiske tester og utforskende dataanalyse for dypere innsikt
• Velge riktig modell og teknikker for data
• Evaluering av modellytelsen
• Optimalisering av maskinlæringssystemene
• Kommunisere resultatene med dataforskere, dataingeniører og interessenter
• Gjøre den trente modellen tilgjengelig for å gjøre spådommer eller beslutninger for live-applikasjoner eller tjenester
• Sikre den utplasserte modellens skalerbarhet, versjonering og logging
• Overvåke og løse problemer knyttet til utplassert modell
• Holde kontakten med nyeste forskning og algoritmer

Ferdigheter som kreves for å bli maskinlæringsingeniør

Programmeringsferdigheter

Å mestre programmeringskonsepter i Python eller R er den viktigste tekniske ferdigheten for en ML-ingeniør. Kompetanse innen biblioteker og rammer er nødvendig, som er som følger:

• NumPy (vitenskapelig databehandling)
• Pandaer (datamanipulasjon)
• Matplotlib/Seaborn (Exploratory Data Analysis)
• Scikit-learn (Machine Learning Modeling)
• PyTorch/TensorFlow/Keras (Deep Learning Modeling)
• Apache Spark (dataforbehandling)

Maskinlæringskonsepter

Forståelse av de ofte brukte algoritmene er nødvendig for å bli en ML-ingeniør. Disse algoritmene og konseptene er som følger:

• Lineær regresjon, logistisk regresjon, beslutningstrær og nevrale nettverk
• Veiledet, uovervåket og semi-veiledet læring
• Gradient Nedstigning
• regularisering
• Overfitting og Underfitting
• Klassifisering, regresjon, deteksjon av anomalier og gruppering

Dessuten er en forståelse av SQL, Git og Cloud Computing også nødvendig.

Matematikk (statistikk og sannsynlighet)

Siden statistikk og sannsynlighet er grunnlaget for mange ML-algoritmer, er et godt grep om matematikk en forutsetning. Sannsynlighet brukes i mange algoritmer og teknikker, for eksempel Hidden Markov Model, Naive Bayes Algorithms og betinget sannsynlighet. Sentrale statistikkkonsepter inkluderer sannsynlighetsfordelinger (normal, poisson, enhetlig fordeling, etc.), mål på sentral tendens og spredning, hypotesetesting (ANOVA, kjikvadrat, etc.), Bayesiansk inferens, etc.

Myke ferdigheter

Myke ferdigheter er like avgjørende for en ML-ingeniør. Han bør være i stand til å kommunisere og samarbeide med andre teammedlemmer, for eksempel dataingeniører og dataanalytikere. Han bør ha kreativitet og problemløsningsevner for å løse problemer i ML Cycle og tilpasningsevne til å lære ny teknologi. Prosjektledelsesferdigheter er avgjørende for å håndtere og fullføre prosjekter effektivt.

Maskinlæringsingeniør karrierevei

Machine Learning tilbyr en lovende karriere. Følgende vei kan brukes for å bygge en karriere i den:

Bachelor i informatikk eller relevant program

Mange bedrifter krever at kandidater har en bachelorgrad. ML-ingeniører kommer fra forskjellige bakgrunner; en bachelorgrad i informatikk, matematikk eller statistikk vil sette opp et solid grunnlag for noen som forfølger en karriere på dette feltet.

sertifisering

Ulike kjente Edtech-plattformer tilbyr maskinlæringskurs og programmer. Å fullføre disse kursene vil hjelpe deg med å lære programmering og maskinlæring. Det vil også øke troverdigheten din som ekspert.

Bygge en portefølje

Å bygge en portefølje ved å bruke ferdighetene du har fått er den mest avgjørende delen av ML Engineer Career Path. For dette, ta virkelige datasett og send dem gjennom livssyklusen for maskinlæring. Etter å ha distribuert det, dokumenter resultatene dine på GitHub eller via blogginnlegg. Lag flere porteføljeprosjekter for å legge til prototyper i CV-en din.

For å konkludere er Machine Learning Engineer en rolle i kontinuerlig utvikling. Hvert år bringes banebrytende forskning og produkter frem av forskningsinstitutter. En person som forfølger en karriere innen dette feltet bør dedikere seg til livslang læring og tilpasse seg etter hvert som teknologien forbedres.

Vil du ha mer AI-relatert innhold? Besøk unite.ai.