Machine Learning Engineer – färdigheter och karriärväg

Machine Learning (ML) är grenen av artificiell intelligens där vi använder algoritmer för att lära oss av data som tillhandahålls för att göra förutsägelser om osynliga data. Nyligen har efterfrågan på maskininlärningsingenjörer snabbt vuxit inom sjukvård, finans, e-handel, etc. Enligt Glassdoor är medianlönen för ML-ingenjörer $131,290 2021 per år. År XNUMX, den globala ML marknad värderades till 15.44 miljarder dollar. Den förväntas växa med en betydande sammansatt årlig tillväxttakt (CAGR) över 38 % fram till 2029.

En maskininlärningsingenjör är en expert programmerare som designar, utvecklar och distribuerar system för att automatisera prediktiv modellering. ML Engineer är en del av ett större team, inklusive datavetare, ingenjörer, affärsanalytiker och intressenter. Han är expert på att manipulera stora datamängder, iterativa modelleringsexperiment och optimera maskininlärningsmodeller. Den här bloggen kommer att utforska vad en ML-ingenjör gör, deras kvalifikationer och deras karriärväg för att bli en maskininlärningsingenjör.

Roller och ansvar för en maskininlärningsingenjör

Roller och ansvar för en ML-ingenjör varierar mellan branscher, beroende på storleken på organisationen och tillgängligheten av andra roller, inklusive datavetare, dataingenjörer och dataanalytiker. I allmänhet utför en ML-ingenjör följande uppgifter:

• Förstå affärsproblemet och slutmålet
• Förbearbetar data för att göra den modellklar.
• Utföra statistiska tester och utforskande dataanalys för djupare insikter
• Välja lämplig modell och teknik för data
• Utvärdera modellens prestanda
• Optimering av maskininlärningssystem
• Kommunicera resultaten med datavetare, dataingenjörer och intressenter
• Att göra den tränade modellen tillgänglig för att göra förutsägelser eller beslut för liveapplikationer eller tjänster
• Säkerställande av den utplacerade modellens skalbarhet, versionshantering och loggning
• Övervaka och lösa problem relaterade till utplacerad modell
• Hålla kontakten med den senaste forskningen och algoritmerna

Färdigheter som krävs för att bli maskininlärningsingenjör

Programmeringsfärdigheter

Att bemästra programmeringskoncept i Python eller R är den viktigaste tekniska färdigheten för en ML-ingenjör. Expertis inom bibliotek och ramverk är nödvändigt, vilket är följande:

• NumPy (vetenskaplig beräkning)
• Pandas (datamanipulation)
• Matplotlib/Seaborn (Exploratory Data Analysis)
• Scikit-learn (Machine Learning Modeling)
• PyTorch/TensorFlow/Keras (Deep Learning Modeling)
• Apache Spark (dataförbehandling)

Maskininlärningskoncept

Förståelse för de vanligaste algoritmerna krävs för att bli en ML-ingenjör. Dessa algoritmer och koncept är följande:

• Linjär regression, logistisk regression, beslutsträd och neurala nätverk
• Övervakat, oövervakat och semi-övervakat lärande
• Gradient härkomst
• reglering
• Över- och undermontering
• Klassificering, regression, anomalidetektering och klustring

Dessutom är en förståelse för SQL, Git och Cloud Computing också nödvändig.

Matematik (statistik och sannolikhet)

Eftersom statistik och sannolikhet är basen i många ML-algoritmer är ett fast grepp om matematik en förutsättning. Sannolikhet används i många algoritmer och tekniker, såsom Hidden Markov Model, Naiva Bayes Algorithms och villkorlig sannolikhet. Nyckelstatistikbegrepp inkluderar sannolikhetsfördelningar (normal, poisson, enhetlig fördelning, etc.), mått på central tendens och spridning, hypotestestning (ANOVA, chi-kvadrat, etc.), Bayesian inferens, etc.

Mjuka färdigheter

Mjuka färdigheter är lika avgörande 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 Cycle och anpassningsförmåga att lära sig ny teknik. Projektledningsförmåga är avgörande för att hantera och slutföra projekt effektivt.

Maskininlärningsingenjör Karriärväg

Machine Learning erbjuder en lovande karriär. Följande väg kan användas för att bygga en karriär inom den:

Kandidatexamen i datavetenskap eller 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 gör karriär inom detta område.

certifiering

Olika välkända Edtech-plattformar erbjuder maskininlärningskurser och program. Att slutföra dessa kurser hjälper dig att lära dig programmering och maskininlärning. Det kommer också att öka din trovärdighet som expert.

Bygga en portfölj

Att bygga en portfölj med de färdigheter du har fått är den mest avgörande delen av ML Engineer Career Path. För detta, ta verkliga datauppsättningar och skicka dem genom livscykeln för maskininlärning. När du har distribuerat det, dokumentera dina resultat på GitHub eller via blogginlägg. Gör flera portföljprojekt för att lägga till prototyper till ditt CV.

Sammanfattningsvis är Machine Learning Engineer en roll som ständigt utvecklas. Varje år lyfts banbrytande forskning och produkter fram av forskningsinstitut. En person som gör karriär inom detta område bör ägna sig åt livslångt lärande och anpassa sig i takt med att tekniken förbättras.

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