Maskinläringsingenjör – Färdigheter och 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 med mera. Enligt Glassdoor är den mediana lönen för en ML-ingenjör 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) på över 38 procent fram till 2029.

En maskinläringsingenjör är en expertprogrammerare som utformar, utvecklar och distribuerar system för att automatisera prediktiv modellering. ML-ingenjören är en del av ett större team, som inkluderar datavetare, ingenjörer, affärsanalytiker och intressenter. Han är en expert på att manipulera stora datamängder, iterativ modelleringsexperiment och optimering av maskinlärningsmodeller. Den här bloggen kommer att undersöka 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, som datavetare, dataingenjörer och dataanalytiker. Generellt utför en ML-ingenjör följande uppgifter:

• Förstå affärsproblemet och det slutliga målet
• Förbehandla data för att göra den modellklar.
• Utföra statistiska tester och utforskande dataanalys för djupare insikter
• Välja den lämpligaste modellen och tekniken för data
• Utvärdera modellens prestanda
• Optimera maskinlärningssystemen
• Kommunicera resultaten med datavetare, 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, vilka är följande:

• NumPy (Vetenskaplig beräkning)
• Pandas (Datahantering)
• Matplotlib/Seaborn (Utforskande dataanalys)
• Scikit-learn (Maskinlärningsmodellering)
• PyTorch/TensorFlow/Keras (Djupinlärningsmodellering)
• Apache Spark (Dataförbehandling)

Maskinlärningskoncept

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

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

Dessutom är förståelse av SQL, Git och molnberäkning också nödvändig.

Matematik (Statistik och Sannolikhet)

Eftersom statistik och sannolikhet är grunden för många ML-algoritmer, är en fast grepp om matematik ett krav. 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-två etc.), Bayesisk inferens etc.

Mjuka Färdigheter

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

Maskinläringsingenjörens Karriärväg

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

Kandidatexamen i Datorvetenskap eller ett Relevant Program

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

Certifiering

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 skaffat är den viktigaste delen av ML-ingenjörens karriärväg. För detta, ta verkliga datamängder och gå igenom 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 presenteras banbrytande forskning och produkter av forskningsinstitut. En person som söker en karriär inom detta område bör dedikera sig till livslångt lärande och anpassa sig efter att tekniken förbättras.

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