Maskinlæringsingeniør – Ferdigheter & Karrierevei

Maskinlærings (ML) er grenen av kunstig intelligens hvor vi bruker algoritmer for å lære fra data som er gitt for å gjøre prediksjoner på ubesiktig data. Nylig har etterspørselen etter maskinlæringsingeniører økt raskt over hele helsetjenesten, finans, e-handel osv. Ifølge Glassdoor er medianlønnen for ML-ingeniør 131 290 dollar per år. I 2021 var den globale ML-markedet verdsatt til 15,44 milliarder dollar. Det forventes å vokse med en betydelig 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-ingeniør er en del av et større team, inkludert dataforskere, ingeniører, forretningsanalytikere og interessenter. Han er en ekspert i å manipulere store datamengder, iterative modellforsøk 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 over industrier, avhengig av organisasjonens størrelse og tilgjengelighet av andre roller, inkludert dataforskere, dataingeniører og dataanalytikere. Generelt utfører en ML-ingeniør følgende oppgaver:

• Forstå bedriftsproblemet og sluttmålet
• Forbearbeide data for å gjøre dem modellklare.
• Utføre statistiske tester og utforskende dataanalyse for dypere innsikt
• Velge den riktige modellen og teknikkene for data
• Vurdere modellens ytelse
• Optimalisere maskinlæringsystemene
• Kommunisere resultater med dataforskere, dataingeniører og interessenter
• Gjøre den trenede modellen tilgjengelig for å gjøre prediksjoner eller avgjørelser for live-applikasjoner eller tjenester
• Sikre at den distribuerte modellens skalerbarhet, versjonering og logging
• Overvåke og løse problemer relatert til distribuert modell
• Være i kontakt med de siste forskning og algoritmer

Ferdigheter nødvendig for å bli en maskinlæringsingeniør

Programmeringsferdigheter

Mestring av programmeringskonsepter i Python eller R er den viktigste tekniske ferdigheten for en ML-ingeniør. Ekspertise i biblioteker og rammer er nødvendig, som følger:

• NumPy (Vitenskapelig beregning)
• Pandas (Data-manipulering)
• Matplotlib/Seaborn (Utforskende dataanalyse)
• Scikit-learn (Maskinlæringsmodellering)
• PyTorch/TensorFlow/Keras (Dyp læringsmodellering)
• Apache Spark (Dataforbearbeiding)

Maskinlæringskonsepter

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

• Lineær regresjon, logistisk regresjon, beslutningstre og neurale nettverk
• Overvåket, uovervåket og semiovervåket læring
• Gradient descent
• Regularisering
• Overfitting og underfitting
• Klassifisering, regresjon, anomali-detteksjon og klustering

I tillegg er det nødvendig å ha forståelse for SQL, Git og skytjenester.

Matematikk (Statistikk og sannsynlighet)

Siden statistikk og sannsynlighet er grunnlaget for mange ML-algoritmer, er en fast grep på matematikk en forutsetning. Sannsynlighet brukes i mange algoritmer og tekniker, som skjulte Markov-modeller, naive Bayes-algoritmer og betinget sannsynlighet. Nøkkelstatistikk-konsepter inkluderer sannsynlighetsfordelinger (normal, Poisson, uniform fordelt osv.), mål på sentral tendens og spredning, hypotesetesting (ANOVA, chi-i-andre osv.), Bayes-skjønn osv.

Myke ferdigheter

Myke ferdigheter er like viktige for en ML-ingeniør. Han bør være i stand til å kommunisere og samarbeide med andre teammedlemmer, som dataingeniører og dataanalytikere. Han bør ha kreativitet og problemløsingsferdigheter for å løse problemer i ML-syklusen og tilpasningsevne for å lære nye teknologier. Prosjektledelsesferdigheter er essensielle for å håndtere og fullføre prosjekter effektivt.

Maskinlæringsingeniør Karrierevei

Maskinlærings tilbyr en lovende karriere. Følgende vei kan følges for å bygge en karriere i det:

Bachelorsgrad i datavitenskap eller et relevant program

Mange selskaper krever at kandidatene har en bachelorsgrad. ML-ingeniører kommer fra diverse bakgrunner; en bachelorsgrad i datavitenskap, matematikk eller statistikk ville sette en fast grunn for noen som søker en karriere i dette feltet.

Sertifisering

Forskjellige velkjennte Edtech-plattformer tilbyr maskinlæringskurser og programmer. Fullføring av disse kursene vil hjelpe deg med å lære programmering og maskinlæringskonsepter. Det vil også øke din troverdighet som en ekspertprofesjonell.

Bygging av en portefølje

Bygging av en portefølje ved hjelp av ferdighetene du har tilegnet deg, er den viktigste delen av ML-ingeniør karriereveien. For dette, ta virkelige datamengder og passer dem gjennom maskinlæringslivssyklusen. Etter distribusjon, dokumenter resultater på GitHub eller via blogginnlegg. Lag flere portefølje-prosjekter for å legge til prototyper til ditt CV.

For å konkludere, maskinlæringsingeniør er en kontinuerlig utviklingsrolle. Hvert år, banebrytende forskning og produkter blir fremmet av forskningsinstitutter. En person som søker en karriere i dette feltet bør dedikere seg til livslang læring og tilpasning når teknologien forbedres.

Ønsker du mer AI-relatert innhold? Besøk unite.ai.