什么是机器学习工程师？薪资与职责

更新 on 2023 年 4 月 20 日

人工智能 (AI) 世界正在呈指数级增长，机器学习在将智能系统变为现实方面发挥着重要作用。因此，机器学习工程师在科技行业的需求量很大。如果您正在考虑在这个迷人的领域从事职业，本文将使您全面了解机器学习工程师的角色、他们的主要职责、平均工资以及成为机器学习工程师的步骤。

定义机器学习工程师

机器学习工程师是一类专门的软件工程师，专注于机器学习模型和算法的设计、实现和优化。他们充当数据科学和软件工程之间的纽带，与数据科学家密切合作，将原型和想法转化为可扩展、可投入生产的系统。机器学习工程师在将原始数据转化为可操作的见解并确保人工智能系统高效、准确和可靠方面发挥着至关重要的作用。

机器学习工程师承担广泛的职责，包括：

机器学习工程师的平均工资可能会因地点、经验和公司规模等因素而有所不同。根据 Glassdoor截至 2023 年，美国机器学习工程师的平均基本工资约为每年 118,000 美元。然而，经验丰富的专业人士和在高需求领域工作的人可以获得更高的薪水。

要成为机器学习工程师，请按照以下步骤操作：

获得数学、统计学和编程语言的坚实基础，例如蟒蛇、R 或 Java。
攻读计算机科学、数据科学或相关领域的学士学位。有些职位可能需要硕士学位甚至博士学位，特别是在以研究为重点的职位中。
获取机器学习框架和库的知识，例如 TensorFlow、PyTorch 和 Scikit-learn。
通过参加会议、参与在线论坛以及关注有影响力的研究人员和从业者，了解该领域的最新发展。
考虑申请相关认证，例如 Google 的 TensorFlow 开发人员证书、微软的 Azure AI 工程师助理或 AWS 的机器学习专业，以展示您的专业知识和对该领域的承诺。
通过参加活动、加入在线社区以及在 LinkedIn 等平台上与同行联系，与行业内的专业人士建立联系。人际网络可以帮助您发现工作机会并向该领域的其他人学习。

有助于机器学习工程师成功的关键特征。

机器学习工程师经常面临复杂的挑战，需要创新的解决方案。成功的工程师必须具备出色的分析和解决问题的能力，以识别数据模式，了解问题的底层结构，并制定有效的策略来解决这些问题。这涉及将复杂的问题分解为更小、更易于管理的组件，并使用逻辑和有条理的方法来解决它们。

扎实的数学和统计学基础对于机器学习工程师至关重要，因为这些学科支撑着许多机器学习算法和技术。工程师应该深入掌握线性代数、微积分、概率和优化方法，以有效地理解和应用各种机器学习模型。

机器学习工程师必须精通 Python、R 或 Java 等编程语言，因为这些语言通常用于开发机器学习模型。此外，他们应该精通软件工程原理，包括版本控制、测试和代码优化。这些知识使他们能够创建高效、可扩展且可维护的代码，这些代码可以无缝集成到生产环境中。

成功的机器学习工程师必须善于使用流行的机器学习框架和库，例如 TensorFlow、PyTorch 和 Scikit-learn。这些工具简化了机器学习模型的开发和实施，使工程师能够专注于改进算法并优化模型以获得更好的性能。

机器学习领域不断发展，新技术、工具和最佳实践不断涌现。一个成功的机器学习工程师必须拥有与生俱来的好奇心和持续学习的强烈愿望。这包括了解最新研究、参加会议和研讨会以及参与在线社区，在那里他们可以向其他专业人士学习并与其他专业人士合作。

机器学习项目通常需要工程师适应新技术、工具和方法。成功的工程师必须具有适应性和灵活性，愿意学习新技能并在必要时调整他们的方法。这种敏捷性使他们能够保持领先地位，并在快节奏的人工智能世界中保持领先地位。

机器学习工程师经常在多学科团队中工作，与数据科学家、软件工程师和业务利益相关者合作。强大的沟通和协作技能对于有效地向具有不同技术专业水平的团队成员传达复杂的想法和概念至关重要。这确保了整个团队团结一致地朝着共同目标努力，最大限度地提高机器学习项目的成功。

开发有效的机器学习模型需要高度的精度和对细节的关注。一个成功的工程师必须彻底地完成他们的工作，确保他们的模型准确、高效和可靠。这种一丝不苟的方法有助于最大限度地减少错误，并确保最终产品达到或超出预期。

成为一名机器学习工程师需要扎实的数学、计算机科学和编程基础，以及对各种机器学习算法和技术的深入理解。通过遵循本文概述的路线图并紧跟行业趋势，您可以作为一名机器学习工程师踏上回报丰厚且令人兴奋的职业生涯。了解数据预处理、特征工程和数据可视化技术。

了解不同的机器学习算法，包括监督式、无监督式和强化学习接近。通过实习、个人项目或自由工作获得实践经验。构建机器学习项目组合，向潜在雇主展示您的技能和知识。