Инженер по машинному обучению – Навыки и Карьерный Путь

Машинное обучение (ML) – это раздел искусственного интеллекта, в котором мы используем алгоритмы для обучения на предоставленных данных и прогнозирования на не виденных данных. Недавно спрос на инженеров по машинному обучению быстро вырос в таких областях, как здравоохранение, финансы, электронная коммерция и т. д. Согласно Glassdoor, медианная зарплата инженера по машинному обучению составляет $131 290 в год. В 2021 году глобальный рынок машинного обучения рынка был оценен в $15,44 миллиарда. Ожидается, что он будет расти с значительным темпом роста выше 38% до 2029 года.

Инженер по машинному обучению – это опытный программист, который проектирует, разрабатывает и развертывает системы для автоматизации прогнозной модели. Инженер по машинному обучению является частью более крупной команды, включающей специалистов по данным, инженеров, бизнес-аналитиков и заинтересованных сторон. Он является экспертом в манипулировании большими наборами данных, экспериментах с итеративной моделью и оптимизации моделей машинного обучения. Этот блог исследует, что делает инженер по машинному обучению, его квалификацию и карьерный путь к становлению инженером по машинному обучению.

Роли и обязанности инженера по машинному обучению

Роли и обязанности инженера по машинному обучению варьируются в разных отраслях, в зависимости от размера организации и наличия других ролей, включая специалистов по данным, инженеров и аналитиков данных. Обычно инженер по машинному обучению выполняет следующие задачи:

• Понимание бизнес-проблемы и конечной цели
• Предварительная обработка данных для подготовки их к модели
• Проведение статистических тестов и анализа данных для более глубокого понимания
• Выбор подходящей модели и методов для данных
• Оценка производительности модели
• Оптимизация систем машинного обучения
• Общение результатов с специалистами по данным, инженерами и заинтересованными сторонами
• Сделать обученную модель доступной для прогнозирования или принятия решений для живых приложений или услуг
• Обеспечение масштабируемости, версионности и ведения журнала развернутой модели
• Мониторинг и решение проблем, связанных с развернутой моделью
• Следование за последними исследованиями и алгоритмами

Навыки, необходимые для становления инженером по машинному обучению

Программные навыки

Владение программными концепциями в Python или R является наиболее важным техническим навыком для инженера по машинному обучению. Необходимо иметь опыт работы с библиотеками и фреймворками, которые являются следующими:

• NumPy (научные вычисления)
• Pandas (манипуляция данными)
• Matplotlib/Seaborn (анализ данных)
• Scikit-learn (моделирование машинного обучения)
• PyTorch/TensorFlow/Keras (моделирование глубокого обучения)
• Apache Spark (предварительная обработка данных)

Концепции машинного обучения

Необходимо иметь понимание обычно используемых алгоритмов, чтобы стать инженером по машинному обучению. Эти алгоритмы и концепции являются следующими:

• Линейная регрессия, логистическая регрессия, деревья решений и нейронные сети
• Надзорное, ненадзорное и полунадзорное обучение
• Градиентный спуск
• Регуляризация
• Переобучение и недообучение
• Классификация, регрессия, обнаружение аномалий и кластеризация

Кроме того, необходимо иметь понимание SQL, Git и облачных вычислений.

Математика (статистика и вероятность)

Поскольку статистика и вероятность являются основой многих алгоритмов машинного обучения, твердое понимание математики является предварительным условием. Вероятность используется во многих алгоритмах и методах, таких как скрытые марковские модели, алгоритмы Наивного Байеса и условная вероятность. Ключевые статистические концепции включают распределения вероятности (нормальное, Пуассона, равномерное распределение и т. д.), меры центральной тенденции и разброса, тестирование гипотез (ANOVA, квадратичный, и т. д.), байесовское вывод и т. д.

Мягкие навыки

Мягкие навыки являются равно важными для инженера по машинному обучению. Он должен уметь общаться и сотрудничать с другими членами команды, такими как инженеры по данным и аналитики данных. Он должен иметь творческие и проблемные навыки для решения проблем в цикле машинного обучения и адаптивность к изучению новых технологий. Навыки управления проектами являются необходимыми для эффективного управления и завершения проектов.

Карьерный путь инженера по машинному обучению

Машинное обучение предлагает перспективную карьеру. Следующий путь может быть принят для построения карьеры в этом направлении:

Бакалавр в области компьютерных наук или связанной программы

Многие компании требуют от кандидатов наличие степени бакалавра. Инженеры по машинному обучению приходят из различных областей; степень бакалавра в области компьютерных наук, математики или статистики создаст прочную основу для человека, стремящегося к карьере в этой области.

Сертификация

Различные известные платформы Edtech предлагают курсы и программы по машинному обучению. Завершение этих курсов поможет вам изучить программирование и машинное обучение. Это также повысит вашу авторитетность как профессионала.

Создание портфолио

Создание портфолио с использованием приобретенных навыков является наиболее важной частью карьерного пути инженера по машинному обучению. Для этого возьмите реальные наборы данных и пройдите через цикл машинного обучения. После развертывания документируйте результаты на GitHub или через блог-пост. Создайте несколько проектов портфолио, чтобы добавить прототипы в ваше резюме.

В заключение, инженер по машинному обучению – это непрерывно эволюционирующая роль. Каждый год исследовательские институты представляют новые прорывные исследования и продукты. Человек, стремящийся к карьере в этой области, должен посвятить себя непрерывному обучению и адаптации к улучшению технологий.

Хотите больше контента, связанного с ИИ? Посетите unite.ai.