Фраза дня: инженер по машинному обучению

Что такое инженер по машинному обучению?
Инженер по машинному обучению (machine learning engineer - ML engineer) - это специалист в области ИТ, который занимается исследованием, созданием и проектированием автономных систем искусственного интеллекта (ИИ) для автоматизации прогнозных моделей. Инженеры по машинному обучению проектируют и создают алгоритмы искусственного интеллекта, способные обучаться и делать прогнозы, определяющие машинное обучение (ML).

Инженер машинного обучения обычно работает в составе более крупной группы по анализу данных и общается с специалистами по обработке данных, администраторами, аналитиками данных, инженерами данных и архитекторами данных. Они также могут общаться с людьми за пределами своих команд, например с отделами ИТ, разработки программного обеспечения, продаж или веб-разработки, в зависимости от размера организации.

Инженеры машинного обучения выступают в качестве связующего звена между специалистами по обработке данных, которые занимаются статистикой и построением моделей, а также созданием систем машинного обучения и искусственного интеллекта.

Роль инженера по машинному обучению: оценивать, анализировать и систематизировать большие объемы данных, а также выполнять тесты и оптимизировать модели и алгоритмы машинного обучения.

Роли и обязанности инженера по машинному обучению
Основная задача инженера по машинному обучению - создание моделей машинного обучения и систем переподготовки, когда это необходимо. Обязанности различаются в зависимости от организации, но некоторые общие обязанности для этой роли включают:

• Проектирование систем машинного обучения.
• Исследование и внедрение алгоритмов и инструментов машинного обучения.
• Выбор подходящих наборов данных.
• Выбор подходящих методов представления данных.
• Выявление различий в распределении данных, влияющих на производительность модели.
• Проверка качества данных.
• Преобразование и преобразование прототипов науки о данных.
• Проведение статистического анализа.
• Запуск тестов машинного обучения.
• Использование результатов для улучшения моделей.
• Системы обучения и переподготовки при необходимости.
• Расширение библиотек машинного обучения.
• Разработка приложений машинного обучения в соответствии с требованиями клиентов.

Навыки и квалификация, чтобы стать инженером по машинному обучению
Чтобы стать инженером по машинному обучению, человек должен обладать следующими навыками и квалификацией:

• Продвинутые математические и статистические навыки, окружающие предметы, такие как линейная алгебра, исчисление и байесовская статистика.
• Ученая степень в области компьютерных наук, математики, статистики или аналогичная степень.
• Степень магистра в области машинного обучения, нейронных сетей, глубокого обучения или смежных областях.
• Сильные аналитические навыки, умение решать проблемы и умение работать в команде.
• Навыки программной инженерии.
• Опыт работы в области науки о данных.
• Языки кодирования и программирования, включая Python, Java, C ++, C, R и JavaScript.
• Опыт работы с фреймворками ML.
• Опыт работы с библиотеками и пакетами машинного обучения.
• Понять структуры данных, моделирование данных и архитектуру программного обеспечения.

Заработная плата инженера по машинному обучению и спрос на работу
В 2019 году компания Indeed назвала инженера по машинному обучению должностью номер 1 в США. Такая же должность была включена в тройку лучших в других аналогичных опросах того года. Примерно в то же время Gartner также сообщил, что организации, как правило, борются с инициативами в области ИИ из-за отсутствия технических навыков, процессов, инструментов и ноу-хау в развертывании моделей машинного обучения, что также объясняет востребованность этой роли.

По состоянию на 2021 год, Indeed заявляет, что средняя базовая зарплата инженера по машинному обучению в США составляет 149 801 доллар в год, в то время как Glassdoor заявляет, что средняя зарплата ниже - 127 326 долларов в год.

Инженер по машинному обучению и специалист по аналитике данных
Роли инженера по машинному обучению и специалиста по данным схожи, учитывая, что обе должности, как правило, включают обработку больших объемов данных, требуют определенной квалификации и используют аналогичные технологии. Однако там, где инженеры машинного обучения сосредоточены на создании и управлении системами ИИ и прогнозными моделями, специалисты по обработке данных извлекают значимые выводы из больших наборов данных.

Специалист по данным отвечает за сбор, анализ и интерпретацию чрезвычайно больших объемов данных. Большие объемы данных используются для разработки гипотез, выводов и анализа потребительских или рыночных тенденций. Эта должность требует использования передовых аналитических технологий, включая методы прогнозного моделирования и машинного обучения, а также навыков в области математики, статистики, кластерного анализа и визуализации. Другие основные обязанности специалиста по данным включают использование различных типов аналитических инструментов и инструментов отчетности для выявления закономерностей, тенденций и взаимосвязей в наборах данных. Инженеры по машинному обучению и специалисты по обработке данных будут работать в тесном сотрудничестве друг с другом, и обоим требуется достаточные навыки управления данными.

Делитесь информацией на портале Сообщеста еАдрес (тем, кому надо). Поддерживайте информацию в актуальном состоянии.