Инженер по машинному обучению — навыки и карьера

Машинное обучение (ML) — это отрасль искусственного интеллекта, в которой мы используем алгоритмы для обучения на основе предоставленных данных, чтобы делать прогнозы на основе невидимых данных. В последнее время спрос на инженеров по машинному обучению быстро вырос в сфере здравоохранения, финансов, электронной коммерции и т. д. По данным Glassdoor, средняя зарплата инженера по машинному обучению составляет 131,290 2021 долларов в год. В XNUMX году глобальный уровень ОД рыночных оценивалась в 15.44 млрд долларов. Ожидается, что он будет расти со значительным совокупным годовым темпом роста (CAGR) выше 38% до 2029 года.

Инженер по машинному обучению — это опытный программист, который проектирует, разрабатывает и развертывает системы для автоматизации прогнозного моделирования. Инженер машинного обучения является частью более крупной команды, в которую входят специалисты по данным, инженеры, бизнес-аналитики и заинтересованные лица. Он является экспертом в работе с большими наборами данных, экспериментах с итеративным моделированием и оптимизации моделей машинного обучения. В этом блоге будет рассказано о том, чем занимается инженер машинного обучения, об их квалификации и карьерном пути к тому, чтобы стать инженером по машинному обучению.

Роли и обязанности инженера по машинному обучению

Роли и обязанности инженера по машинному обучению различаются в зависимости от отрасли, в зависимости от размера организации и наличия других ролей, включая специалистов по данным, инженеров данных и аналитиков данных. Как правило, ML Engineer выполняет следующие задачи:

• Понимание бизнес-задачи и конечной цели
• Предварительная обработка данных для подготовки к модели.
• Выполнение статистических тестов и исследовательского анализа данных для более глубокого понимания
• Выбор подходящей модели и методов для данных
• Оценка производительности модели
• Оптимизация систем машинного обучения
• Обмен результатами с учеными данных, инженерами данных и заинтересованными сторонами
• Предоставление обученной модели возможности делать прогнозы или принимать решения для работающих приложений или сервисов.
• Обеспечение масштабируемости развернутой модели, управление версиями и ведение журналов
• Мониторинг и решение проблем, связанных с развернутой моделью
• Быть в курсе последних исследований и алгоритмов

Навыки, необходимые для того, чтобы стать инженером по машинному обучению

Навыки программирования

Освоение концепций программирования на Python или R — самый важный технический навык для инженера машинного обучения. Экспертиза в библиотеки и фреймворки необходимы, а именно:

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

Концепции машинного обучения

Чтобы стать инженером машинного обучения, необходимо понимание часто используемых алгоритмов. Эти алгоритмы и концепции заключаются в следующем:

• Линейная регрессия, логистическая регрессия, деревья решений и нейронные сети
• Контролируемое, неконтролируемое и частично контролируемое обучение
• Градиентный спуск
• регуляризация
• Переоснащение и недообучение
• Классификация, регрессия, обнаружение аномалий и кластеризация

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

Математика (статистика и вероятность)

Поскольку статистика и вероятность являются основой многих алгоритмов машинного обучения, необходимым условием является твердое владение математикой. Вероятность используется во многих алгоритмах и методах, таких как скрытая марковская модель, наивные байесовские алгоритмы и условная вероятность. Ключевые понятия статистики включают распределения вероятностей (нормальное, пуассоновское, равномерное распределение и т. д.), показатели центральной тенденции и разброса, проверку гипотез (ANOVA, хи-квадрат и т. д.), байесовский вывод и т. д.

Мягкие навыки

Мягкие навыки не менее важны для инженера машинного обучения. Он должен уметь общаться и сотрудничать с другими членами команды, такими как инженеры данных и аналитики данных. Он должен обладать творческими способностями и навыками решения проблем для решения проблем в цикле машинного обучения, а также способностью адаптироваться для изучения новых технологий. Навыки управления проектами необходимы для эффективного выполнения проектов.

Карьерный путь инженера по машинному обучению

Машинное обучение предлагает многообещающую карьеру. Для построения карьеры в нем можно выбрать следующий путь:

Бакалавр компьютерных наук или соответствующая программа

Многие компании требуют, чтобы кандидаты имели степень бакалавра. Инженеры машинного обучения имеют разный опыт; степень бакалавра в области компьютерных наук, математики или статистики создаст прочную почву для тех, кто делает карьеру в этой области.

Сертификация

Различные известные платформы Edtech предлагают курсы машинного обучения и программы. Прохождение этих курсов поможет вам освоить программирование и машинное обучение. Это также повысит ваш авторитет как опытного профессионала.

Создание портфолио

Создание портфолио с использованием полученных навыков является наиболее важной частью карьерного пути инженера машинного обучения. Для этого возьмите наборы данных реального мира и пропустите их через жизненный цикл машинного обучения. После его развертывания задокументируйте свои результаты на GitHub или в блоге. Сделайте несколько портфолио проектов, чтобы добавить прототипы в свое резюме.

В заключение, инженер по машинному обучению — это постоянно развивающаяся роль. Каждый год научно-исследовательские институты продвигают новаторские исследования и продукты. Человек, делающий карьеру в этой области, должен посвятить себя обучению на протяжении всей жизни и адаптироваться по мере совершенствования технологий.

Хотите больше контента, связанного с ИИ? Посещать объединить.ай.