Какво е инженер по машинно обучение?

Ръководството за кариера на инженера по машинно обучение на BrainStation има за цел да ви помогне да направите първите стъпки към доходоносна кариера в машинното обучение. Прочетете, за да научите повече за това какво е инженер по машинно обучение, техните длъжностни отговорности и как да успеете в ролята.

Станете инженер по машинно обучение

Говорете със съветник по обучение, за да научите повече за това как нашите учебни лагери и курсове могат да ви помогнат да станете инженер по машинно обучение.



Като щракнете върху Изпращане, вие приемате нашите Условия .



Изпращане

Не можа да се изпрати! Да опресните страницата и да опитате отново?

Благодаря ти!

Ще се свържем скоро.



Какво е инженер по машинно обучение?

Инженерите за машинно обучение са технически опитни програмисти, които проучват, изграждат и проектират самостоятелно работещ софтуер за автоматизиране на прогнозни модели. Инженерът по ML изгражда системи с изкуствен интелект (AI), които използват огромни набори от данни, за да генерират и разработват алгоритми, способни да учат и в крайна сметка да правят прогнози.

Всеки път, когато софтуерът извършва операция, той се учи от тези резултати, за да извършва бъдещи операции по-точно.

Проектирането на системи за машинно обучение изисква инженерът по машинно обучение да оценява, анализира и организира данни, да изпълнява тестове и да оптимизира процеса на обучение, за да помогне за разработването на високопроизводителни модели на машинно обучение.



Какви отговорности са част от длъжностната характеристика на инженер по машинно обучение?

Въпреки че специфичните задължения ще варират в зависимост от размера на организацията и цялостния екип за наука за данни, повечето роли на инженер по машинно обучение ще включват всички или повечето от следните отговорности:

  • Проектиране, разработване и изследване на системи, модели и схеми за машинно обучение
  • Изучаване, трансформиране и преобразуване на прототипи на науката за данни
  • Търсене и избор на подходящи набори от данни
  • Извършване на статистически анализ и използване на резултатите за подобряване на моделите
  • Обучение и преквалификация на системи и модели за ML при необходимост
  • Идентифициране на разликите в разпределението на данните, които биха могли да повлияят на производителността на модела в реални ситуации
  • Визуализирайте данни за по-задълбочени прозрения
  • Анализиране на случаите на използване на ML алгоритми и класирането им по вероятността за успех
  • Разбиране кога вашите констатации могат да бъдат приложени към бизнес решения
  • Обогатяване на съществуващи ML рамки и библиотеки
  • Проверка на качеството на данните и/или осигуряване чрез почистване на данните

Откъде идват инженерите за машинно обучение?

Въпреки че ще откриете, че инженерът по машинно обучение може да започне в произволен брой дисциплини, повечето инженери на ML имат опит в компютърните науки, инженерството, математиката или науката за данни.

Проучване на Indeed подчерта разликите в произхода на инженерите по машинно обучение и други свързани роли, като научен специалист по данни, софтуерен инженер, анализатор на данни и инженер по данни.



Числата на Indeed показват, че ролята на Data Scientist очевидно има най-разнообразните области на обучение от тези свързани длъжности, които разгледахме, докато ролята на софтуерен инженер привлича най-малко разнообразни образователни среди. Междувременно в случая с ролята на инженер по машинно обучение повече от 60 процента от инженерите по машинно обучение идват от компютърни науки или инженерство и е почти два пъти по-вероятно да са от този произход, отколкото някой, който притежава титлата Data Scientist.

Що се отнася до професионалния им опит, проучването установи, че най-вероятната предишна длъжност за инженер по машинно обучение би била софтуерен инженер. Много други ML инженери работят в академичните среди, преди да се обърнат към кариера в машинното обучение.

Но е важно да запомните, че науката за данни и машинното обучение все още са в относително начален стадий като области на обучение и тъй като много компании в областта на технологиите и извън тях се стремят да изградят своите екипи за наука за данни, стават възможни нови пътища към инженер по машинно обучение.

Въпреки че имате нужда от солидна основа в математиката и компютърните науки, много от тях придобиват другите умения и области на знания, необходими, за да станете инженер по машинно обучение – например разбиране на контролирано и неконтролирано учене, дълбоко обучение, регресия, класификация, методи за групиране, и невронни мрежи – чрез провеждане на курс за сертифициране, много от които могат да бъдат завършени онлайн.

Характеристики на успешен инженер по машинно обучение

Всеки велик експерт по машинно обучение изглежда има няколко общи черти. Ето характеристиките на успешния инженер по машинно обучение:

Те са солидни компютърни програмисти

Ако искате да продължите кариера в областта на изкуствения интелект и машинното обучение, ще трябва да се научите да програмирате. Програмистът трябва да разбира често използвани езици, включително C++, Java и Python, и това не свършва дотук. Езици като R, Lisp и Prolog също се превърнаха във важни езици за машинно обучение. И все пак, не всички успешни инженери за машинно обучение трябва непременно да са експерти по HTML или JavaScript.

Те имат здрава основа в математиката и статистиката

Не можете да овладеете машинното обучение без поне малко математика. Независимо дали имате официален опит по математика и статистика или не, ще трябва да имате поне ниво на математическа компетентност в гимназията, за да сте в крак. В основата на много алгоритми за машинно обучение е формалната характеристика на вероятността и техниките, извлечени от нея. Тясно свързана с това е областта на статистиката, която предоставя различни мерки, разпределения и методи за анализ, които са необходими за изграждане и валидиране на модели от наблюдавани данни. По същество много алгоритми за машинно обучение са разширения на процедурите за статистическо моделиране.

Специалистите по машинно обучение са креативни решения за решаване на проблеми

Най-добрите ML инженери се водят от любопитство. Те не реагират с разочарование, когато модел или експеримент се провали, но вместо това са любопитни да разберат защо.

Но те също така решават проблемите ефективно. Най-добрите професионалисти за машинно обучение разработват обобщени подходи за коригиране на грешки и погрешни класификации в своите модели за машинно обучение, тъй като коригирането на отделни грешки ще отнеме време, като същевременно ще направи вашите модели по-трудни и сложни за работа.

Също така е важно да балансирате решимостта за решаване на проблеми с практическото разбиране, че много от вашите модели и експерименти ще се провалят. Най-добрите инженери по машинно обучение развиват усещане кога е време да си тръгват.

Те обичат итеративния процес

Машинното обучение по своята същност е итеративен процес. За да бъде ефективен в тази роля, човек трябва действително да се наслаждава на този стил на развитие. Изграждането на система за машинно обучение означава, че човек изгражда много прост модел бързо, за начало, след което повтаря за подобряването му с всеки етап.

Отново обаче, добрият инженер по машинно обучение не може да бъде твърде упорит. Трябва да развиете разбиране кога е време да спрете. Винаги е възможно да се подобри точността на всяка система за машинно обучение, като продължи да се повтаря, но човек трябва да се научи да развива интуиция, когато вече не си струва времето и усилията.

Те имат силна интуиция относно данните

Няма машинно обучение без анализиране на данни. Добрият инженер по машинно обучение или специалист по данни трябва да може бързо да пресява големи набори от данни, да идентифицира модели и да знае как да използва тези данни, за да стигне до смислени и приложими заключения.

Сякаш имат шесто чувство за данни. Уменията за управление на данни са от решаващо значение.

Те също така трябва да са удобни при изграждането на тръбопроводи за големи данни. И човек също трябва да разбере силата на визуализацията. За да гарантирате, че прозренията, които сте открили, са правилно разбрани и оценени от другите, трябва да сте удобни с инструменти за визуализация на данни като Excel, Tableau, Power BI, Plotly и Dash.

Какви работни места са подобни на ролята на инженер по машинно обучение?

В по-широката област на науката за данни има много специалисти по данни, които изпълняват роли, подобни на тази на инженер по машинно обучение. Ето няколко позиции, които биха могли да бъдат част от кариерата на професионалист по машинно обучение.

    Data Scientist: Ролята на Data Scientist е в основата на технологията и бизнеса. Специалистът по данни има задачата да има бизнес усет, за да разбере предизвикателствата, пред които са изправени компаниите, и след това да използва анализ на данни и обработка на данни, за да открие решения и възможности. Работата на специалист по данни е да намери полезни прозрения, заровени в неструктурирани данни, и да използва тези данни за извършване на прогнозни анализи. Тенденциите и моделите, които специалистите по данни намират, помагат на компаниите да вземат решения, базирани на данни, и в крайна сметка да увеличат приходите. Очаква се също Data Scientists да могат да представят своите открития с привлекателни визуализации.Анализатор на данни: Анализаторите на данни се занимават с визуализация, преглеждане и обработка на данни. Една от най-важните отговорности или умения на анализатора на данни е оптимизирането, при което те създават и променят алгоритми, които могат да се използват за събиране на информация, без да повредят данните.Инженери на данни: Инженер по данни изгражда и тества мащабируеми екосистеми за големи данни, така че специалистите по данни да имат стабилни и оптимизирани системи от данни, върху които да изпълняват своите алгоритми. Работата на инженер по данни също е да актуализира съществуващите системи с надстроени версии на настоящите технологии. Инженерингът на данни също често включва изграждане на алгоритми, които помагат на компаниите или клиентите да предоставят по-лесен достъп до необработени данни.Инженер по изкуствен интелект (AI).: Инженерите на AI работят с традиционни техники за машинно обучение, като обработка на естествен език и невронни мрежи, за да изградят модели, които захранват AI приложения.Компютърен учен: Компютърни учени компютри и изчислителни системи. Компютърните учени се занимават предимно със софтуер и софтуерни системи, включително тяхната теория, дизайн, разработка и приложение.Софтуерен инженер: Софтуерното инженерство е свързано с използването на математически анализ и принципи на компютърните науки за проектиране и разработване на компютърен софтуер. Софтуерните инженери разработват всякакъв вид софтуер, включително операционни системи, компютърни игри, приложения и системи за управление на мрежата. Ежедневно, в зависимост от фазата на разработка на софтуер, разработчикът на софтуер ще гарантира, че активните програми работят гладко, ще прави актуализации, коригира грешки и ще създава нови програми. Софтуерното инженерство обхваща различни технологии, от интелигентни домашни устройства до виртуални асистенти.

С кого работи инженер по машинно обучение?

В зависимост от размера на организацията, инженерът по ML най-вероятно ще работи като част от по-голям екип за наука за данни. Този екип може да включва учени по данни, анализатори на данни, инженери на данни, архитекти на данни и администратори на бази данни. Извън собствените си екипи за данни, инженерите по машинно обучение биха могли да си сътрудничат с голямо разнообразие от различни заинтересовани страни с различни умения в цялата организация, включително всеки от висши бизнес лидери до маркетинг, продажби, ИТ, разработка на софтуер или екипи за уеб разработка, в зависимост от техните ниво на стаж.

Причини да станете инженер по машинно обучение

Ако сте любопитни за кариера в областта на данните или AI, ето няколко от основните причини да станете инженер по машинно обучение.

Работата за машинно обучение е доходоносна

Наистина класира инженер по машинно обучение като работа № 1 за 2019 г. по основателна причина: те правят средна заплата от 148 485 долара в САЩ, според сайта за работа (който също взе предвид търсенето и ръста на публикациите в своята класация). Цифрите на Indeed също показват, че човек може да спечели до 200 000 долара на един от по-големите пазари в страната. Инженерите по машинно обучение в Сан Франциско съобщават за средни заплати малко на юг от 200 000 долара, докато в Ню Йорк съобщават, че носят у дома малко под 170 000 долара.

Търсенето на умения за машинно обучение е голямо

Много компании проявяват голям интерес към големите данни и в резултат на това търсенето на специалисти по данни на пазара на труда никога не е било по-високо.

Има дори съобщения за войни за наддаване за AI таланти, тъй като гиганти в областта на технологиите се втурват да осигурят най-добрите умове в индустрията.

Скорошен доклад на Робърт Халф, който разглежда бъдещето на работата, разкри, че 30% от анкетираните мениджъри в САЩ казват, че тяхната компания в момента използва AI и ML, а 53% очакват да приемат тези инструменти през следващите три до пет години.

С други думи, няма индикация, че този плодороден пазар на труда скоро ще изчезне.

Възможности за непрекъснато учене

Машинното обучение е сравнително нова област. Все още има толкова много решения, инструменти, алгоритми и приложения, които чакат да бъдат създадени и открити.

Подобно на разработчиците на софтуер, ML инженерите по природа трябва да ценят ученето. И използването на курсове, блогове, уроци и подкасти, за да останете на върха в млада и бързо променяща се област, е от съществено значение.

Всъщност проучването за дигитални умения на BrainStation за 2020 г. показа, че 61% от специалистите по данни посещават лични курсове, а други 60% се фокусират върху семинари. Ясно е, че продължаващото образование очевидно е неразделна част от областта.

Те живеят на авангарда на технологиите

Вие ли сте от онези хора, просто очаровани от технологиите, които четат с вълнение за най-новите постижения в AI или компютърните приложения?

На тази позиция ще имате възможност да постигнете реална промяна, като работите върху най-новите и иновативни технологии. Ако обичате логиката и кодирането, ще се насладите на изучаването на нови езици за програмиране за авангардни приложения.

Това също е страхотна кариера за тези, които обичат да намират практически приложения за математика. Като инженер по машинно обучение вероятно ще можете да използвате линейна алгебра, смятане, вероятност и статистика в ежедневната си работа.

Кариери за машинно обучение предлагат разнообразие

Ако сте от типа, който се отегчава, кариерата на машинно обучение ще включва много разнообразие. На практика всяка индустрия, за която се сетите, би имала полза от инвестирането на повече пари, време и ресурси в извличане на прозрения от данни, така че можете да изберете да работите във всяка индустрия, която ви интересува.

Освен това имате възможността наистина да промените нещата. Можете да се присъедините към екип, който прави следващия голям пробив в здравеопазването, киберсигурността, маркетинга или самоуправляващите се автомобили. Това е вълнуваща перспектива за мнозина.

Kategori: Новини