Инженеры по машинному обучению: чем они занимаются и как им стать

18 мая 2021 г.

Машинное обучение является подмножеством искусственного интеллекта и становится все более важным аспектом целого ряда процессов бизнес-потребителей. От автоматизации программного обеспечения до роботизированного производственного оборудования инженер по машинному обучению обычно является профессионалом, стоящим за программированием и проектированием автоматизации.

Если вы заинтересованы в машинном обучении, есть несколько вещей, которые следует учитывать при выборе карьеры в этой области. В этой статье мы рассмотрим, что такое машинное обучение, чем занимается инженер по машинному обучению и как им стать, взглянем на зарплату и сравним эту карьеру с наукой о данных.

Что такое машинное обучение?

Чтобы понять работу инженера по машинному обучению, важно понимать роль машинного обучения в технических приложениях. Машинное обучение является подполем искусственный интеллект (ИИ). Инженеры по машинному обучению и специалисты по данным используют машинное обучение для автоматизации ряда процессов в различных отраслях, таких как автоматизированные транзакции и защита через финансовую организацию.

Чем занимается инженер по машинному обучению?

Инженеры по машинному обучению — это технические эксперты, которые разрабатывают самозапускающиеся программы, автоматизирующие определенные прогностические объекты или модели. Поскольку эти программы выполняют операции с течением времени, они сохраняют эти результаты для выполнения будущих операций с более высокой степенью точности каждый раз. Инженеры по машинному обучению разрабатывают алгоритмы, которые выявляют закономерности в данных и извлекают из них уроки. Эти профессионалы также выполняют задачи так же, как специалисты по данным, когда они будут работать с большими объемами данных для анализа, сортировки и интеграции машинного обучения для выполнения проектов разработки.

Часть специалист по данным и часть инженер-программист, инженер по машинному обучению анализирует большие объемы данных, чтобы прогнозировать или контролировать результаты. Поскольку машинное обучение все еще является развивающейся областью, инженеров по машинному обучению часто сравнивают (или путают) с учеными данных.

Инженер по машинному обучению против специалиста по данным

Инженеры по машинному обучению и специалисты по данным — высококвалифицированные профессии, но машинное обучение — это новая область, спрос на которую растет. Идеальный кандидат на любую из этих профессий обладает значительными знаниями в области анализа данных, высшей математики, передовой разработки программного обеспечения и языков программирования. Учитывая, насколько специфичны эти навыки, иногда эти роли пересекаются.

Чем они похожи: инженеры по машинному обучению и специалисты по данным анализируют большие данные, чтобы распознавать проблемы и разрабатывать потенциальные решения и необходимые процессы, которые сопровождают их достижение.

Чем они отличаются: инженеры по машинному обучению решают эти проблемы и процессы именно через призму разработки программного обеспечения. Исследователи данных сосредоточатся на анализе статистики, тогда как инженеры по машинному обучению будут думать о том, как этот анализ данных будет применяться к фактическому программированию с точки зрения функций ИИ.

По данным Действительно, инженеры по машинному обучению получать среднюю заработную плату 150 134 долларов в годпока ученые данных получать среднюю заработную плату 123 046 долларов в год. Чтобы получить актуальную информацию о зарплате, щелкните предоставленные ссылки на зарплату.

Какие навыки нужны инженеру по машинному обучению?

Инженеры по машинному обучению полагаются на широкий набор навыков, многие из которых носят узкоспециализированный и технический характер, хотя они также должны быть эффективными коммуникаторами с навыками межличностного общения. Их ключевой набор навыков должен включать:

Информатика и языки программирования

Сильные навыки работы с компьютером и наукой о данных имеют первостепенное значение для инженеров по машинному обучению, поскольку они понимают такие приложения, как структуры данных, алгоритмы, сложность и совместимость между системами и компьютерной архитектурой. Также важно хорошее понимание сложных языков программирования, особенно Python, хотя знание других языков, таких как Java, R или SQL, также может оказаться полезным.

Исследования и анализ

Сильные исследовательские и аналитические навыки необходимы для выполнения многих задач машинного обучения. Инженеры тесно сотрудничают с учеными и аналитиками данных, чтобы выполнять анализ данных, сортировку и классификацию огромных объемов информации. Многие проекты по развитию автоматизации и машинного обучения начинаются с изучения требований пользователей, анализа рисков и реализации соответствующих стратегий смягчения последствий.

Оценка данных и моделирование

Инженеры по машинному обучению должны полагаться на свои знания моделирование данных и оценка для выявления корреляций и закономерностей и прогнозирования любых свойств ранее ненаблюдавшихся экземпляров.

Принципы и рамки машинного обучения

Понимание стандартных алгоритмов машинного обучения имеет важное значение. Эффективное применение стандартных алгоритмов в соответствующей модели и создание процедур обучения и параметров для автоматизации — это то, чем вы можете заниматься во время работы. Вы также должны понимать наиболее часто используемые фреймворки машинного обучения, такие как TensorFlow, Spark или Keras.

Системный дизайн и разработка программного обеспечения

Помимо разработки программного обеспечения и проектирования систем с помощью программирования и кодирования, вам также потребуется понимание приложений для разработки программного обеспечения и умение работать в гибкий или схватка среды.

Математические навыки

Статистика и вероятность играют чрезвычайно важную роль в создании автоматизированных функций и программных операций. Инженеры по машинному обучению работают со сложными математическими и техническими алгоритмами, которые в значительной степени зависят от вероятность. Например, инженеры по машинному обучению будут применять такие методологии, как условная вероятность и правило Байеса, для информирования процессов принятия решений, которые составляют большую часть алгоритмов машинного обучения.

Дополнительные мягкие навыки

Помимо приобретения высококвалифицированного технического и аналитического ума, как упоминалось выше, в этой области также важны некоторые навыки межличностного общения. В частности, необходимы хорошие коммуникативные навыки, чтобы излагать сложную информацию более простыми словами как в устной, так и в письменной форме. Как и большинство профессионалов, управляющих сложными задачами или создающих программы, инженер по машинному обучению также выиграет от наличия управление проектом навыки и умения.

Как стать инженером по машинному обучению

Чтобы стать инженером по машинному обучению, требуется упорный труд и стремление к достижениям. Если вы заинтересованы в том, чтобы стать инженером по машинному обучению, следующие шаги помогут вам начать карьеру:

1. Подумайте об ученой степени

Вы можете начать работу инженером со степенью бакалавра в области науки о данных, электротехники, разработки программного обеспечения или другой смежной области технологий. Если возможно, вы захотите, чтобы ваша концентрация включала курсовую работу, связанную с основами машинного обучения, прикладной наукой о данных, статистическими вычислениями и моделированием, интеллектуальным анализом данных и другими принципами инженерии и машинного обучения.

Тем не менее, вы можете подумать о том, чтобы продолжить обучение на уровне магистра компьютерных наук, поскольку вам нужно продемонстрировать мастерство в области компьютерного программирования. Хотя технически это не требуется, сложные знания, необходимые для достижения успеха в этой области обучения, будут хорошо представлены передовым образованием и сделают вас более привлекательными для работодателей.

2. Получите опыт работы

Вы можете получить опыт через стажировки, должности начального уровня и создание портфолио работы с различными приложениями данных и компьютерных наук. Создавайте портфолио своей работы по ходу работы и стремитесь включить в него различные приложения ваших навыков программирования, разработки архитектурных программ, анализ и другие применения машинного обучения.

3. Получите сертификат по машинному обучению

Многие инженеры по машинному обучению выбирают сертификацию в различных подобластях, таких как облачные вычисления, разработка программного обеспечения, архитектура данных или проектирование систем. Эти типы сертификатов демонстрируют опыт инженера и могут дать конкурентное преимущество при поиске работы. Например, сертификация по такой специализации, как TensorFlow, может продемонстрировать ваш специализированный набор навыков.