Инженер машинного обучения – навыки и карьерный путь

Машинное обучение (ML) – это раздел искусственного интеллекта, в котором мы используем алгоритмы для обучения на предоставленных данных и прогнозирования на незнакомых данных. В последнее время спрос на инженеров машинного обучения быстро растет в таких областях, как здравоохранение, финансы, электронная коммерция и т. д. Согласно Glassdoor, средняя зарплата инженера машинного обучения составляет $131 290 в год. В 2021 году глобальный рынок машинного обучения был оценен в $15,44 миллиарда и ожидается, что он будет расти с значительной скоростью выше 38% до 2029 года.

Инженер машинного обучения – это опытный программист, который проектирует, разрабатывает и развертывает системы для автоматизации прогнозной модели. Инженер машинного обучения является частью более крупной команды, в которую входят специалисты по данным, инженеры, бизнес-аналитики и заинтересованные стороны. Он является экспертом в манипулировании большими наборами данных, итеративном экспериментировании с моделями и оптимизации моделей машинного обучения. Этот блог исследует, что делает инженер машинного обучения, его квалификацию и карьерный путь к становлению инженером машинного обучения.

Роли и обязанности инженера машинного обучения

Роли и обязанности инженера машинного обучения варьируются в зависимости от отрасли, размера организации и наличия других ролей, включая специалистов по данным, инженеров и аналитиков данных. Обычно инженер машинного обучения 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 глубоких знаний
• 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 сервисов
• 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 машинного обучения

Программные навыки

Освоение программных концепций в Python или R является наиболее важным техническим навыком для инженера машинного обучения. Необходимо иметь опыт работы с библиотеками и фреймворками, которые следующие:

• NumPy (научные вычисления)
• Pandas (манипулирование 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 наиболее часто используемых алгоритмов, чтобы стать инженером машинного обучения. Эти алгоритмы и концепции следующие:

• Линейная регрессия, логистическая регрессия, деревья решений и нейронные сети
• Надзированное, ненадзированное и полунадзированное обучение
• Спуск по градиенту
• 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 необходимым. Вероятность используется во многих алгоритмах и методах, таких как скрытые марковские модели, наивные байесовские алгоритмы и условная вероятность. Ключевые статистические концепции включают распределения вероятности (нормальное, пуассоновское, равномерное распределение и т. д.), меры центральной тенденции и дисперсии, проверку гипотез (ANOVA, хи-квадрат и т. д.), байесовское вывод и т. д.

Навыки общения

Навыки общения также важны для инженера машинного обучения. Он должен уметь общаться и сотрудничать с другими членами команды, такими как инженеры данных и аналитики данных. Он должен иметь творческие и проблемно-решающие навыки, чтобы решать проблемы в цикле машинного обучения и адаптироваться к новым технологиям. Навыки управления проектами необходимы для эффективного управления и завершения проектов.

Карьерный путь инженера машинного обучения

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

Бакалавр в области компьютерных наук или связанной программы

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

Сертификация

Различные известные платформы электронного обучения предлагают курсы и программы машинного обучения. Завершение этих курсов поможет вам изучить программирование и машинное обучение. Это также повысит вашу авторитетность как эксперта.

Создание портфолио

Создание портфолио с использованием приобретенных навыков является наиболее важной частью карьерного пути инженера машинного обучения. Для этого возьмите реальные наборы данных и пройдите их 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 машинного обучения – это постоянно развивающаяся роль. Каждый год появляются новые исследования и продукты, представленные исследовательскими институтами. Человек, стремящийся к карьере в этой области, должен посвятить себя непрерывному обучению и адаптироваться к улучшению технологий.

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