AI 职业 101 – Unite.AI

June 19, 2024

掌握 MLOps：2024 年成为 MLOps 工程师的终极指南

在人工智能（AI）和机器学习（ML）的世界中，出现了一种新型专业人士，弥合了尖端算法和现实世界部署之间的差距。让我们认识一下 MLOps 工程师：他们通过将 ML 模型无缝集成到生产环境中，确保可扩展性、可靠性和效率，来编排这一过程。随着各个行业的企业越来越多地采用 AI 和 ML 来获得竞争优势，MLOps 工程师的需求迅速增加。这些高技能专业人士在将理论模型转化为实用的、生产就绪的解决方案方面发挥着至关重要的作用，解锁了 AI 和 ML 技术的真正潜力。全球 MLOps 市场在 2022 年的估值为 7.2 亿美元，预计到 2030 年将增长到 13 亿美元，根据 Fortune Business...

June 15, 2023

By Daniel Martin

自然语言处理（NLP）工程师：职责与发展路线

自然语言处理（NLP）是一门位于计算机科学、人工智能和语言学交叉的领域。它专注于使计算机能够理解、解释和生成人类语言。NLP工程师在开发能够处理和分析大量文本数据的系统方面发挥着至关重要的作用，从而实现诸如搜索引擎、语音助手和情感分析等应用。本指南的目的是提供NLP工程师职业的关键方面概述，包括他们的薪水期望、主要职责和在该领域取得成功的途径。通过探索这些元素，考虑从事NLP职业的个人可以就他们的未来做出明智的决定，并了解成为一名NLP工程师所需的步骤。NLP工程师薪水当谈到NLP工程师的薪水时，几个因素可以影响所提供的薪水。这些包括个人的地理位置、经验水平、教育背景和他们所工作的行业或公司规模。地理位置：NLP工程师在某个地区的需求和生活成本会对他们的薪水产生重大影响。通常，工作在大都市地区或科技中心的专业人员比工作在较小城市或农村地区的专业人员薪水更高。经验水平：与大多数职业一样，NLP工程师的薪水往往会随着经验的积累而增加。入门级职位通常提供较低的薪水，而高级职位和具有管理职责的职位往往提供更高的薪水。教育和认证：拥有高级学位，如硕士或博士，或NLP和相关领域的相关认证，可以提高NLP工程师的赚钱潜力。雇主通常重视专门的知识，并可能愿意为此支付溢价。行业和公司规模：不同的行业可能为NLP工程师提供不同的薪水范围。例如，大型科技公司和处理大量数据或尖端技术的组织可能比较小的公司或NLP应用不太普遍的行业提供更高的薪水。为了让您了解NLP工程师的薪水范围，以下数字可以作为粗略的指南：入门级NLP工程师：每年7万美元 – 9.5万美元中级NLP工程师：每年9.5万美元 – 13万美元高级NLP工程师：每年13万美元 – 17万美元以上这些数字可能会根据前面提到的因素而有很大差异。同时，值得注意的是，NLP工程师的薪水可能与数据科学家或机器学习工程师的薪水不同，尽管这些角色有一些相似之处。 NLP工程师职责 NLP工程师拥有多种职责和任务，这些对于NLP系统的开发和实施至关重要。他们的任务涵盖了创建、改进和部署NLP模型的各个方面，以及与团队成员合作和确保道德考虑。核心职责： NLP模型和算法开发：NLP工程师负责创建和优化可以处理和分析文本数据的模型和算法。这需要对机器学习技术、语言学概念和相关编程语言有深入的理解。数据预处理和特征提取：在训练NLP模型之前，清理和预处理数据是必不可少的。NLP工程师必须擅长处理和转换大型数据集、提取有意义的特征并为分析做好数据准备。模型训练、测试和调优：数据准备好后，NLP工程师训练、测试和微调他们的模型以实现最佳性能。这可能涉及尝试不同的技术，例如超参数调优或算法选择。 NLP解决方案的部署：开发和改进NLP模型后，NLP工程师必须将这些解决方案部署在实际应用中。这涉及将模型集成到现有系统中、监控其性能并解决可能出现的任何问题。协作和沟通：跨职能团队合作：NLP工程师经常与其他专业人员（如数据科学家、软件工程师和产品经理）密切合作。合作和有效的沟通对于NLP系统的成功开发和实施至关重要。...

April 20, 2023

By Daniel Martin

什么是机器学习工程师？薪水与职责

人工智能（AI）的世界正在呈指数级增长，机器学习在使智能系统变得生动起来方面发挥着重要作用。因此，机器学习工程师在科技行业中备受需求。如果您正在考虑从事这个迷人的领域，这篇文章将为您提供对机器学习工程师角色的全面理解，他们的主要职责，平均薪水，以及成为一名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种专门的软件工程师，专注于设计、实现和优化机器学习模型和算法。他们作为数据科学和软件工程之间的桥梁，与数据科学家密切合作，将原型和想法转化为可扩展、生产就绪的系统。机器学习工程师在将原始数据转化为可行的见解和确保AI系统高效、准确、可靠方面发挥着至关重要的作用。机器学习工程师的主要职责机器学习工程师有广泛的职责，包括：创建和实现机器学习模型：机器学习工程师使用各种算法和技术（如监督学习、无监督学习和深度学习）开发模型，以预测结果或在数据中检测模式。预处理数据和特征工程：工程师预处理原始数据以清洁、归一化和转换它为机器学习算法的适当格式。他们还进行特征工程以从数据中提取有意义的信息。评估和优化模型：机器学习工程师使用准确性、精度和召回等指标评估其模型的性能。他们通过微调超参数、使用交叉验证和网格搜索等技术来优化模型。扩展和部署机器学习模型：工程师确保模型可以处理大规模数据，并且可以轻松集成到生产环境中。他们经常使用云平台、容器化技术和API来部署和管理模型。协作和沟通：机器学习工程师与数据科学家、软件工程师和其他利益相关者密切合作，以确保机器学习模型在各种应用中实现无缝集成和有效实施。机器学习工程师的平均薪水机器学习工程师的平均薪水可能会根据位置、经验和公司规模等因素而有所不同。根据Glassdoor的数据，截至2023年，美国机器学习工程师的平均基本薪水约为每年118,000美元。然而，经验丰富的专业人员和在高需求领域工作的人可以赚取显著更高的薪水。成为机器学习工程师的路线图要成为机器学习工程师，请遵循以下步骤：在数学、统计和编程语言（如Python、R或Java）方面打下坚实的基础。追求计算机科学、数据科学或相关领域的学士学位。一些职位可能需要硕士学位或甚至博士学位，特别是在研究重点的角色中。学习机器学习框架和库的知识，例如TensorFlow、PyTorch和Scikit-learn。通过参加会议、参与在线论坛和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。考虑追求相关认证，例如Google的TensorFlow开发者证书、Microsoft的Azure AI工程师副证书或AWS的机器学习专业证书，以展示您的专业知识和对该领域的承诺。通过参加活动、加入在线社区和在LinkedIn等平台上与同行建立联系，建立与行业专业人士的网络。建立网络可以帮助您发现工作机会并从该领域的其他人那里学习。成功机器学习工程师的特征成功机器学习工程师的关键特征。1. 强大的分析和解决问题的能力机器学习工程师经常面临需要创新解决方案的复杂挑战。一个成功的工程师必须具备优秀的分析和解决问题的能力，以识别数据中的模式、理解问题的底层结构并开发有效的解决方案。这涉及将复杂的问题分解为较小、更易于管理的组件，并使用逻辑和系统的方法来解决它们。2. 数学和统计学的熟练程度机器学习工程师需要对数学和统计学有坚实的基础，因为这些学科支撑了许多机器学习算法和技术。工程师应该对线性代数、微积分、概率和优化方法有深刻的理解，以有效地理解和应用各种机器学习模型。3. 编程和软件工程专业知识机器学习工程师必须精通编程语言，如Python、R或Java，因为这些语言通常用于开发机器学习模型。另外，他们应该精通软件工程原则，包括版本控制、测试和代码优化。这使得他们能够创建高效、可扩展和可维护的代码，可以无缝地集成到生产环境中。4. 熟悉机器学习框架和库成功的机器学习工程师必须精通流行的机器学习框架和库，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和优化模型以获得更好的性能。5. 好奇心和持续学习机器学习领域正在不断演变，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具有内在的好奇心和强烈的持续学习愿望。这包括跟上最新的研究、参加会议和研讨会，并参与在线社区，在那里他们可以从其他专业人士那里学习并合作。6. 适应性和灵活性机器学习项目通常需要工程师适应新技术、工具和方法。一个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改变方法。这使得他们能够保持领先地位并在人工智能的快速发展世界中保持相关性。7. 有效的沟通和协作机器学习工程师经常在跨学科团队中工作，与数据科学家、软件工程师和业务利益相关者密切合作。强大的沟通和协作能力对于有效地向具有不同技术专业知识的团队成员传达复杂的想法和概念至关重要。这确保整个团队能够团结合作，共同实现机器学习项目的成功。8. 注重细节和质量开发有效的机器学习模型需要很高的精度和注重细节。一个成功的工程师必须在工作中非常彻底，确保他们的模型是准确的、有效的和可靠的。这有助于最小化错误，并确保最终产品符合或超过期望。结论成为一名机器学习工程师需要在数学、计算机科学和编程方面有坚实的基础，以及对各种机器学习算法和技术有深入的理解。通过遵循本文中概述的路线图并跟上行业趋势，您可以开始一份有回报和令人兴奋的机器学习工程师职业生涯。开发对数据预处理、特征工程和数据可视化技术的理解。了解不同的机器学习算法，包括监督、无监督和强化学习方法。通过实习、个人项目或自由职业获得实践经验。建立一个机器学习项目的作品集，以展示您的技能和知识给潜在的雇主。

A image containing a laptop and two monitors with coding displays which is generally a workplace setup for software developers and engineers.

March 7, 2023

By Haziqa Sajid

什么是数据工程师？薪水、职责和职业发展路线

数据是新的石油。但是谁来提取和精炼这种石油？数据工程师！数据工程师设计和开发系统，将原始数据转换为高质量的数据，以便于分析和建模。任何数据驱动型组织的第一步是从不同的来源收集数据。然后将数据转换为所需的格式并加载到数据基础设施中。数据科学家和分析师可以访问数据以提取见解和解决业务问题。数据工程师领导整个过程。没有数据工程师，组织将无法有效地使用其数据，这可能会导致失去业务机会。数据工程是一种高薪的职业。根据 Glassdoor 的估计，美国数据工程师的中位数薪水为每年 113,784 美元。在这篇博客中，我们将讨论成为一名高技能数据工程师的原因、职责和职业发展路线，以及数据工程师与数据科学家的区别。为什么成为数据工程师？数据工程师是当前的需求。他们是公司数据战略的重要组成部分，因为我们正在以惊人的速度产生数据。到 2025 年底，将会创造、捕获和消费超过 180 个泽字节的数据。我们需要数据工程师来处理如此大量的原始数据。由于需求很高，因此它提供了一个在数据生态系统中令人期待的职业。数据工程师的职责数据工程师的工作是了解组织的数据需求并建立系统提供干净、可访问的数据。日常工作中，他们执行以下任务：设计、构建和维护数据管道与数据分析师和科学家合作，以更好地了解数据需求验证数据源并关注数据质量确保遵守数据法规如何成为数据工程师？成为数据工程师的职业发展路线如下：1) 获取相关数据工程技能a) 编码根据对 17,000 个数据工程师职位发布的分析，超过 70% 的招聘者寻找精通 Python 和 SQL 的候选人。因此，学习 Python...

March 6, 2023

By Haziqa Sajid

什么是数据科学家？薪水、职责和成为数据科学家的路线图

数据科学家是一位收集、预处理和分析数据，以帮助组织做出数据驱动的决策的人。数据科学已经成为职场上的一种流行词汇，但如今，它是增长最快的职位之一。另外，根据 Glassdoor 的数据，数据科学家的中位数薪水为每年 125,891 美元。但是什么是数据科学？观察和实验是科学。观察数据中的隐藏模式，并使用不同的机器学习和统计技术来制定数据驱动的策略被称为数据科学。在这篇博客中，我们将学习数据科学家的角色和职责、成为数据科学家的路线图，以及数据科学家和数据分析师之间的主要区别。数据科学家的职责数据科学家的职责可能会根据组织的目标、数据策略和规模而有所不同。日常职责如下：收集和预处理数据分析数据以发现隐藏的模式构建算法和数据模型使用机器学习来预测趋势与团队和利益相关者沟通结果与软件工程师合作将模型部署到生产环境跟上数据科学生态系统中最新的技术和方法如何成为数据科学家？学士学位计算机科学的学士学位是成为数据科学家的良好起点。你可以熟悉编程和软件工程原则。统计学或物理学的学士学位也可以提供良好的基础。学习技能编程根据对 15,000 个数据科学职位发布的分析，77% 的数据科学职位发布中提到了 Python，59% 提到了 SQL 作为申请职位所需的技能。因此，学习 Python 和 SQL 是绝对必要的。在学习了编程 101...

January 27, 2023

By Haziqa Sajid

什么是数据分析师？薪水、职责、技能和职业路径

世界经济论坛在未来工作报告2020 中将数据分析师列为第二-fastest-growing 工作。根据 Glassdoor 的估计，美国数据分析师的中位数薪水为每年 71,228 美元。数据是新的石油。美国统计学家和作者 W. Edwards Deming 说：“我们相信上帝，其他人必须带来数据。”数据具有巨大的潜力，可以用于业务增长和决策。数据分析是指操作数据以提取可行的见解。随着数据的指数级增长，对于能够分析这些数据的人的需求也在增加。什么是数据分析师？数据分析师观察数据中的模式和趋势，并对其进行描述。他们帮助组织识别机会并做出数据驱动的决策。数据分析师推断出特定事件背后的原因，并通过制作报告、仪表盘、数据可视化和演示文稿来实现这一点。在医疗保健领域，他们分析医疗数据以改善医院和患者护理的商业方面。在金融领域，他们根据金融数据提出投资计划和商业战略。数据分析师工作描述数据分析师有很多工作要做，从收集数据到传达结果。详细的数据分析师工作描述如下：数据收集：收集数据是分析生命周期的第一步。在大型行业中，角色和职责明确，数据分析师从数据工程师那里接收数据。否则，数据是通过内部数据库或外部来源获得的。数据清理：在大多数情况下，数据并不干净。它包含缺失值、重复记录和格式不一致。在分析之前，数据被预处理成适合数据分析的格式。数据分析：在这一步中，数据分析师研究数据以寻找有用的见解。他们执行统计测试并可视化单个变量和多个变量之间的关系的分布。他们使用各种统计、可视化和商业智能（BI）工具和图表从不同的角度查看数据，以获得更深入的见解。数据解释：数据解释是指在业务问题的背景下记录发现和结果。在这一步中，数据分析师回答关键问题并得出相关的结论。传达见解：最后，数据分析师将关键发现与团队、管理层和利益相关者分享。根据结果，数据分析师提出策略，包括识别新的机会、提高运营效率、改进营销活动等。见解通过报告、演示文稿、仪表盘和可视化共享。如何成为数据分析师？编程技能：编程是数据分析师最重要的技术技能。数据分析师应该对 SQL（序列查询语言）有很好的了解，以便在关系数据库中插入、提取和更新数据。候选人必须精通 Python 或 R。统计学：统计学是研究、分析、可视化和解释数据以做出明智决策所必需的。许多数据可视化技术需要对统计学有很好的理解。例如，创建散点图需要理解回归和相关性，而箱线图需要理解集中趋势和离散度的措施。数据可视化技能：一图胜过千言。数据分析师使用可视化来向团队和非技术利益相关者呈现信息。他们使用工具，如 PowerBI、Tableau、Excel...

January 24, 2023

By Haziqa Sajid

什么是计算机科学家以及如何成为一名计算机科学家？

如果您热衷于学习如何成为一名计算机科学家，您来对了地方。我们都知道，技术在过去的几十年中经历了重大转变。职业机会和领域选择的自由度正吸引着更多的学生从事计算机科学领域。根据美国劳工统计局（BLS）的数据，“信息技术和计算机科学领域预计从 2021 年到 2031 年将增长 15%，高于所有职业的平均增长率。”如果您也对计算机科学领域感兴趣，并希望成为一名计算机科学家，本文将指导您了解计算机科学家做什么以及如何成为一名计算机科学家。什么是计算机科学家？计算机科学家从事计算机硬件和软件的理论研究。作为一名计算机科学家，您不一定要像计算机工程师一样处理应用程序和硬件；相反，您将应用技术的各个方面，例如编程原则、数据科学和机器人，来创建或改进计算机系统和软件。另外，计算机科学家掌握编程语言和众多计算工具，以生成解决现实世界问题的算法。计算机科学家做什么？计算机科学家通常与高科技公司合作，创建创新软件解决方案，以便于技术的使用并推动各个领域的进步。同时，他们也可以作为研究人员，探索计算机科学特定领域的更多方面，例如数据结构、软件工程、计算机视觉和计算复杂性理论。由于计算机科学家研究计算机和计算系统的理论和应用，他们致力于开发新技术和软件，设计算法，改进计算机过程和性能，并创建计算模型。另外，他们可以在包括技术、金融、医疗保健等多个行业工作，以解决复杂问题。计算机科学家技能以下是计算机科学家的一些必备技能。技术和数学技能：软件开发是计算机科学家最具挑战性的技能之一。他们可以理解诸如数据库、数据结构和算法、集成开发环境（IDE）和编程语言等各种领域。另外，计算机科学家对代数、微积分、离散数学和统计学有所了解。技术写作技能：计算机科学家在工作中也实施技术写作技能，包括产品文档、故障排除指南、技术手册等。分析技能：使用逻辑和科学方法解决问题的能力是分析技能。计算机科学家收集、测试、评估和记录相关数据，以解决问题和完成各种数据驱动任务。解决问题和批判性思维技能：由于计算机科学家处理复杂的技术，因此他们必须在处理各种项目和识别解决复杂问题的方法时发展强大的批判性思维和解决问题的技能。计算机科学家的职业选择以下是计算机科学专业可以选择的几个职业。软件工程软件工程师作为团队的一部分，开发计算机程序和操作系统。他们应用软件工程原则来设计、开发、维护、测试和评估计算机软件。软件工程师使用编程语言、平台和架构来开发各种程序，包括计算机游戏和网络控制系统。网络安全计算机科学专业有许多网络安全领域的职业选择。其中一个角色是信息安全分析师，负责实施安全措施，例如安装防火墙和使用加密工具来保护组织的计算机网络、系统和数据库。他们还负责执行合规控制测试，并跟上不断演变的网络安全威胁。人工智能工程师人工智能工程师负责创建、测试和开发计算机系统、工具和流程，以便在现实世界中应用人工智能。除了编程外，软件开发、线性代数、概率和统计也是必需的。系统架构师系统架构师分析计算机和网络流程及其结果，以推荐更好的 IT 策略和 IT 系统和组件的组合，以实现特定的业务目标。系统架构师需要批判性地分析业务对象才能在该角色中成功。如何成为一名计算机科学家？成为一名计算机科学家的道路可能会根据您的机构或国家而有所不同。然而，以下是您可以遵循的常见步骤，以追求计算机科学家的职业。获得计算机科学学士学位您可以通过获得计算机科学学士学位来开始成为一名计算机科学家。这将帮助您熟悉编程、操作系统、算法和数据结构，这些是计算机科学家必须掌握的初步阶段。您可以通过探索在线和校园内的学位课程来开始，课程由知名机构提供。建立您的编码技能建立编码等技能对于成为一名计算机科学家至关重要。为了建立强大的编码技能，您可以寻找不同计算语言和编码的实习或证书课程，这将帮助您练习并掌握该技能。获得硕士学位一旦您完成了计算机科学的学士学位并建立了强大的编程技能，您可能需要追求硕士学位，以加强您的专业知识并掌握行业快速增长的专业领域，例如网络安全、数据分析、人工智能和软件开发。...