Maskinlæringsingeniør – Ferdigheter og Karrierevei

Maskinlærning (ML) er en gren av kunstig intelligens der vi bruker algoritmer til å lære fra data for å gjøre prediksjoner om ubesiktiget data. Nylig har etterspørselen etter maskinlæringsingeniører økt raskt over hele verden, inkludert helse, finans, e-handel osv. Ifølge Glassdoor er medianlønnen for en 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, iterativ modelleringseksperimentering 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
• Forberede data for å gjøre dem modellklare.
• Utføre statistiske tester og utforskende dataanalyse for dypere innsikt
• Velge den riktige modellen og teknikken for data
• Vurdere modellens ytelse
• Optimalisere maskinlæringsystemene
• Kommunisere resultater med dataforskere, dataingeniører og interessenter
• Gjøre den trente 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 den distribuerte modellen
• Holde kontakten med de siste forskningsresultater og algoritmer

Ferdigheter som Kreves 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 regning)
• Pandas (Datamanipulering)
• Matplotlib/Seaborn (Utforskende dataanalyse)
• Scikit-learn (Maskinlæringsmodellering)
• PyTorch/TensorFlow/Keras (Dyp læringsmodellering)
• Apache Spark (Dataforberedelse)

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 semi-overvåket læring
• Gradientdescend
• Regularisering
• Overfitting og underfitting
• Klassifisering, regresjon, anomali-deteksjon og klustering

I tillegg er det også nødvendig å ha en forståelse av SQL, Git og skytjenester.

Matematikk (Statistikk og Sannsynlighet)

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

Myke Ferdigheter

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

Maskinlæringsingeniør Karrierevei

Maskinlæringsingeniør tilbyr en løftende karriere. Følgende vei kan følges for å bygge en karriere i det:

Bachelor i Informatikk eller et Relevant Program

Mange selskaper krever at kandidatene har en bachelorgrad. ML-ingeniører kommer fra forskjellige bakgrunner; en bachelorgrad i informatikk, matematikk eller statistikk ville sette en solid grunn for noen som søker en karriere i dette feltet.

Sertifisering

Forskjellige kjente Edtech-plattformer tilbyr maskinlæringskurs og programmer. Å fullføre 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 med de ferdighetene du har tilegnet deg er den viktigste delen av ML-ingeniør karriereveien. For dette, ta virkelige datamengder og passer dem gjennom maskinlæringslivssyklusen. Etter å ha distribuert det, dokumenter dine resultater på GitHub eller via blogginnlegg. Lag flere portefølje-prosjekter for å legge til prototyper til din CV.

Til slutt, er maskinlæringsingeniør en kontinuerlig utviklende rolle. 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 tilpasse seg når teknologien forbedres.

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