Maskinläringsingenjör – Färdigheter & Karriärsväg

Maskinlärning (ML) är den gren av artificiell intelligens där vi använder algoritmer för att lära av data som tillhandahålls för att göra förutsägelser om osynliga data. Nyligen har efterfrågan på maskinläringsingenjörer ökat snabbt inom hälsovård, finans, e-handel etc. Enligt Glassdoor är den mediana ML-ingenjörs lönen 131 290 dollar per år. År 2021 var den globala ML-marknaden värd 15,44 miljarder dollar. Den förväntas växa med en betydande årlig tillväxttakt (CAGR) över 38% fram till 2029.

En maskinläringsingenjör är en expertprogrammerare som utformar, utvecklar och distribuerar system för att automatisera prediktiv modellering. ML-ingenjör är en del av ett större team, som inkluderar dataforskare, ingenjörer, affärsanalytiker och intressenter. Han är expert på att manipulera stora datamängder, iterativ modelleringsexperiment och optimera maskinlärningsmodeller. Den här bloggen kommer att utforska vad en ML-ingenjör gör, deras kvalifikationer och deras karriärväg för att bli en maskinläringsingenjör.

Roller och ansvarsområden för en maskinläringsingenjör

Roller och ansvarsområden för en ML-ingenjör varierar mellan branscher, beroende på organisationens storlek och tillgängligheten av andra roller, inklusive dataforskare, dataingenjörer och dataanalytiker. Allmänt sett utför en ML-ingenjör följande uppgifter:

• Förstå affärsproblemet och slutmålet
• Förbehandla data för att göra den modellklar.
• Utföra statistiska tester och utforskande dataanalys för djupare insikter
• Välja lämplig modell och tekniker för data
• Utvardera modellens prestanda
• Optimera maskinlärningssystemen
• Kommunicera resultaten med dataforskare, dataingenjörer och intressenter
• Göra den tränade modellen tillgänglig för att göra förutsägelser eller beslut för liveapplikationer eller tjänster
• Säkerställa att den distribuerade modellens skalbarhet, versionering och loggning
• Övervaka och lösa problem relaterade till den distribuerade modellen
• Hålla sig à jour med den senaste forskningen och algoritmerna

Färdigheter som krävs för att bli en maskinläringsingenjör

Programmeringsfärdigheter

Att behärska programmeringskoncept i Python eller R är den viktigaste tekniska färdigheten för en ML-ingenjör. Expertis inom bibliotek och ramverk är nödvändig, som följer:

• NumPy (vetenskaplig datoranvändning)
• Pandas (datahantering)
• Matplotlib/Seaborn (utforskande dataanalys)
• Scikit-learn (maskinlärningsmodellering)
• PyTorch/TensorFlow/Keras (djupinlärningsmodellering)
• Apache Spark (dataförbehandling)

Maskinlärningskoncept

Förståelse av de vanligt använda algoritmerna krävs för att bli en ML-ingenjör. Dessa algoritmer och koncept är som följer:

• Linjär regression, logistisk regression, beslutsfunktioner och neuronnät
• Övervakad, oövervakad och semiovervakad inlärning
• Gradientnedgång
• Reglering
• Överanpassning och underanpassning
• Klassificering, regression, avvikelseupptäckt och kluster

Dessutom krävs förståelse av SQL, Git och molndatoranvändning.

Matematik (statistik och sannolikhet)

Eftersom statistik och sannolikhet är grunden för många ML-algoritmer, krävs en fast grepp om matematik. Sannolikhet används i många algoritmer och tekniker, såsom dolda Markov-modeller, naiva Bayes-algoritmer och villkorlig sannolikhet. Nyckelstatistiska koncept inkluderar sannolikhetsfördelningar (normal, Poisson, uniform fördelning etc.), mått på central tendens och spridning, hypotesprövning (ANOVA, chi-squared etc.), Bayesisk inferens etc.

Mjuka färdigheter

Mjuka färdigheter är lika viktiga för en ML-ingenjör. Han bör kunna kommunicera och samarbeta med andra teammedlemmar, såsom dataingenjörer och dataanalytiker. Han bör ha kreativitet och problemlösningsförmåga för att lösa problem i ML-cykeln och anpassningsförmåga för att lära sig ny teknik. Projektledningsfärdigheter är essentiella för att hantera och slutföra projekt effektivt.

Maskinläringsingenjörs karriärväg

Maskinlärning erbjuder en lovande karriär. Följande väg kan antas för att bygga en karriär inom det:

Kandidatexamen i datavetenskap eller ett relevant program

Många företag kräver att kandidater har en kandidatexamen. ML-ingenjörer kommer från olika bakgrunder; en kandidatexamen i datavetenskap, matematik eller statistik skulle skapa en fast grund för någon som följer en karriär inom detta område.

Certifikat

Olika välkända Edtech-plattformar erbjuder maskinlärningskurser och program. Att slutföra dessa kurser kommer att hjälpa dig att lära dig programmering och maskinlärning. Det kommer också att förbättra din trovärdighet som en expertprofessionell.

Bygga en portfölj

Att bygga en portfölj med de färdigheter du har förvärvat är den viktigaste delen av ML-ingenjörens karriärväg. För detta, ta verkliga datamängder och passera dem genom maskinlärningslivscykeln. Efter distributionen, dokumentera dina resultat på GitHub eller via blogginlägg. Skapa flera portföljprojekt för att lägga till prototyper i ditt CV.

Sammanfattningsvis är maskinläringsingenjör en kontinuerligt utvecklande roll. Varje år, banbrytande forskning och produkter presenteras av forskningsinstitut. En person som följer en karriär inom detta område bör dedikera sig till livslångt lärande och anpassa sig efter teknologiska förbättringar.

Vill du ha mer AI-relaterat innehåll? Besök unite.ai.