Top 7 Karrieremöglichkeiten in Machine Learning & Cloud

Maschinelles Lernen ist kein Schlagwort mehr – es ist eine lebendige Realität unserer Zeit, die zahlreiche einzigartige Berufe im Bereich Data Science hervorgebracht hat. Von einer Technologie, die einst für kleine und mittlere Unternehmen unerreichbar war, ist ML heute dank der Public Cloud eine Mainstream-Technologie.

Heute haben die führenden Cloud-Computing-Plattformen wie Amazon (AWS), Google (ML Engine) und Microsoft (Azure) dazu beigetragen, KI und ML zu demokratisieren und sie sowohl zugänglich als auch erschwinglich zu machen. Sowohl große als auch kleine Cloud-Plattformen erfinden KI und ML neu, um innovative Dienste zu schaffen, die diese disruptiven Technologien innerhalb der Organisationsstrukturen positionieren können.

Von allen von der Cloud angebotenen Diensten sind ML-Plattformen einer der am schnellsten wachsenden Dienste. Dies liegt vor allem an der Vielseitigkeit, mit der sie ausgerollt werden können. Im Gegensatz zu anderen Cloud-basierten Diensten können Cloud-ML-Plattformen über eine Vielzahl verschiedener Bereitstellungsmodelle bereitgestellt werden, darunter Cognitive Computing, GPU-basiertes Computing, automatisiertes maschinelles Lernen und ML-Modellverwaltung.

Da immer mehr Unternehmen in allen Industriezweigen ML nutzen, verbessert es die Beschäftigungsaussichten in diesem Bereich. Laut dem Bericht „The Best Jobs in the US“ von Indeed aus dem Jahr 2019 ist Machine Learning Engineer der Top-Job mit einem erstaunlichen Wachstum von 344 % und einem durchschnittlichen Grundgehalt von 146.085 $ pro Jahr!

Und da sich die Cloud zu einem wichtigen Ziel für ML-basierte Projekte und Dienste entwickelt, schießen auch die Karrieren in der Cloud in die Höhe. Auch in Indien ist es einer der bestbezahlten Jobs für Studienanfänger. Schätzungen zufolge werden die Gesamteinnahmen für Cloud-Computing-Dienste bis 2021 300 Milliarden US-Dollar übersteigen .

Machine Learning in der Cloud ist der neue Trend in der Branche, denn in Kombination multiplizieren sich das Potenzial und die Fähigkeiten von ML und der Cloud. Da ML in der Cloud keine spezifischen fortgeschrittenen Fähigkeiten erfordert (ein Grundwissen über ML-Konzepte und die Cloud-Plattform reicht aus), bietet es eine wunderbare Gelegenheit für den Karriereaufbau. Außerdem macht die Cloud ML-Modelle/-Dienste viel skalierbarer und bietet genügend Spielraum, um dynamische Geschäftsanforderungen zu erfüllen.

Lassen Sie uns nun ohne weiteres einen Blick auf einige der gefragtesten ML-in-the-Cloud-Jobprofile werfen.

Top 5 Jobprofile für maschinelles Lernen und Cloud

1. Ingenieur für maschinelles Lernen

Das Berufsbild eines ML-Ingenieurs ist eine der gefragtesten Rollen im Bereich Data Science. ML-Ingenieure sind hauptsächlich für das Entwerfen und Implementieren von ML-Algorithmen unter Verwendung verschiedener Programmiersprachen und ML-Bibliotheken verantwortlich. Diese ML-Algorithmen werden dann verwendet, um große Datensätze zu verarbeiten und zu analysieren, um daraus aussagekräftige Muster zu extrahieren und aufzudecken.

2. Data Scientist (unter Verwendung der Cloud)

Angesichts der ständig wachsenden Menge an Big Data ist die Cloud zum ultimativen Ziel für die Speicherung und den Zugriff auf Daten geworden. Daher ist das Verständnis der Funktionsweise der Cloud für einen Data Scientist von entscheidender Bedeutung. Normalerweise müssen Datenwissenschaftler mit einer Vielzahl von Daten (strukturiert, halbstrukturiert, unstrukturiert), Analysetools und Programmiersprachen arbeiten, indem sie die Cloud-Plattform nutzen.

3. Dateningenieur

Data Engineers entwickeln, konstruieren, testen und warten wichtige Datenarchitekturen, einschließlich Datenbanken und umfangreicher Verarbeitungssysteme innerhalb einer Organisation. Dateningenieure arbeiten oft mit Rohdaten, die validiert oder nicht validiert sein können und daher menschliche oder maschinelle Fehler enthalten können. Sie verwenden verschiedene Tools und Programmiersprachen, um die Datenqualität, Effizienz und Zuverlässigkeit zu verbessern.

4. DevOps-Ingenieur

DevOps Engineers sind IT-Experten, die sich mit dem Software Development Life Cycle (SLDC) auskennen. Sie arbeiten eng mit Softwareentwicklern und Betriebsteams zusammen, um Code-Releases zu handhaben und zu überwachen. DevOps-Ingenieure verfügen in der Regel über ein hervorragendes Verständnis der Automatisierungstools, die für den Aufbau digitaler Pipelines (CI/CD-Pipelines) erforderlich sind. Sie stellen Produktaktualisierungen bereit, identifizieren Probleme (falls vorhanden) in der Produktion und implementieren die erforderlichen Integrationen, um die Kundenanforderungen zu erfüllen.

5. Softwareingenieur/-entwickler (Maschinelles Lernen)

Softwareingenieure/-entwickler sind in erster Linie für die Entwicklung von Software verantwortlich, die geschäftliche Probleme und Herausforderungen lösen kann. Software-Ingenieure/Entwickler verwenden im gesamten SLDC verschiedene ML-Techniken und -Tools, um die Kundenbedürfnisse zu analysieren und die Software entsprechend zu entwerfen, zu testen und zu entwickeln. Sie müssen kontinuierlich daran arbeiten, die System- und Produktqualität zu verbessern, indem sie Probleme identifizieren, beheben und mithilfe verschiedener ML-Tools und Algorithmen neue Verbesserungsmöglichkeiten finden.

6. Deep-Learning-Ingenieur

Deep Learning Engineers sind ML-Experten, die sich auf Deep-Learning-Plattformen spezialisiert haben. Ihre Hauptaufgabe besteht darin, intelligente Programmiermodelle/-systeme zu entwickeln, die die Funktion des menschlichen Gehirns nachahmen können. Um dieses Ziel zu erreichen, verwenden Deep-Learning-Ingenieure künstliche neuronale Netze, um Maschinen zu bauen, die ohne menschliches Eingreifen funktionieren und aus Erfahrungen lernen können.

7. Technischer Programmmanager

Technical Program Managers sind verantwortlich für die Überwachung und Verwaltung aller Arten von technischen Projekten in jeder Phase der Entwicklung, von der Idee und dem Design bis zur Fertigstellung. Technical Program Manager arbeiten kontinuierlich daran, neue Einnahmequellen für das Unternehmen zu identifizieren und neue Produkte zu entwickeln, um die Unternehmensgewinne zu steigern. Sie leiten Teams aus Projektentwicklern und Designern und berichten an Führungskräfte der oberen Führungsebene.

Fazit

Zusammenfassend sind die Karriereaussichten in ML und der Cloud sehr vielversprechend. Da sich diese Bereiche ständig weiterentwickeln, werden jeden Tag neue Durchbrüche erzielt. Das schnelle Wachstum und die Einführung von ML- und Cloud-Technologien schaffen eine weitere massive Nachfrage nach Fachleuten mit ML- und Cloud-Computing-Fähigkeiten.

Eine weitere großartige Sache an einer Karriere in ML und der Cloud ist, dass der Mangel an Talenten in diesen Bereichen die Gehälter der meisten Jobprofile in den sechsstelligen Bereich getrieben hat. Seien Sie also versichert, dass jeder, der eine Karriere in ML oder der Cloud aufbauen möchte, sich auf eine vielversprechende Zukunft freuen und dabei jede Menge Geld verdienen kann!

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