Gehalt für Deep Learning Engineer in Indien im Jahr 2022 [für Studienanfänger und erfahrene]

Deep Learning (DL) ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, das sich auf eines konzentriert – intelligente Maschinen zu entwerfen und zu entwickeln, die durch Erfahrung und Beispiele über die Trial-and-Error-Methode lernen können. Künstliche neuronale Netze, die von der neuronalen Struktur des menschlichen Gehirns inspiriert sind, bilden den Kern von Deep Learning.

So wie die Neuronen im menschlichen Gehirn Signale senden und empfangen können, um Informationen zu verarbeiten und Aufgaben auszuführen, funktionieren auch ANNs auf die gleiche Weise. Das neuronale Netzwerk besteht aus mehreren Schichten, die ferner zahlreiche Knoten enthalten, die Signale von einer Schicht zur anderen zur Datenverarbeitung senden und empfangen.

Obwohl Deep-Learning-Modelle mit Daten gefüttert werden, um sie zu trainieren, können sie letztendlich menschenähnliche Aufgaben ausführen, indem sie durch Erfahrung lernen. Die Deep-Learning-Algorithmen, die diese fortschrittlichen Modelle ausführen, lernen, Klassifizierungsaufgaben direkt aus Bildern, Text oder Toneingaben durchzuführen.

Wenn sie richtig trainiert werden, können ihre Leistung und Genauigkeit oft die von Menschen übertreffen. Autonome Autos, Empfehlungsmaschinen, die von Online-Plattformen (Amazon und Netflix) verwendet werden, virtuelle Assistenten (Siri, Alexa, Cortana), virtuelle Erkennung, sind einige der größten Anwendungen von Deep Learning. Erfahren Sie mehr über Deep-Learning-Anwendungen in der realen Welt.

Wer ist ein Deep Learning Engineer?

Deep Learning Engineers sind Experten für Machine Learning und Deep Learning. Ihre Hauptaufgabe besteht darin, DL-Plattformen und Algorithmen zur Ausführung spezifischer Aufgaben zu verwenden, um das größere Ziel – künstliche Intelligenz – zu fördern.

Deep Learning Engineers trainieren DL-Modelle mit großen und komplexen Datensätzen, um intelligente Systeme zu entwickeln, die Gehirnfunktionen nachahmen und Aufgaben ausführen können, die Kognition erfordern (jedoch ohne oder mit minimalem menschlichem Eingreifen). Um dieses Ziel zu erreichen, nutzen sie die Leistungsfähigkeit neuronaler Netze.

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Deep Learning Engineers entwickeln Systeme, die Daten effizient übertragen und auch komplexen Programmiercode schreiben/implementieren können, um Teile des neuronalen Netzwerks so zu steuern, dass sie entsprechend der jeweiligen Aufgabe arbeiten. Die von Deep Learning Engineers erstellten Deep-Learning-Modelle werden in vielen realen Anwendungen verwendet, darunter Verarbeitung natürlicher Sprache, Bildklassifizierung, Bild-/Spracherkennung, Gesichtserkennung, Betrugserkennung, Marktprognosen, medizinische Bildanalyse und vieles mehr.

Während Deep-Learning-Ingenieure über eine solide Grundlage in den Grundlagen des maschinellen Lernens verfügen müssen, einschließlich Mathematik und Statistik, müssen sie sich auch mit Data Mining, Predictive Analytics und explorativer Datenanalyse auskennen.

Verantwortlichkeiten eines Deep Learning Engineers

• Um ein tiefes Verständnis der Grundlagen der Informatik zu haben – Datenstrukturen, Algorithmen, Berechenbarkeit und Komplexität sowie Computerarchitektur.
• Mathematische Formeln und Techniken verwenden, um komplexe Berechnungen durchzuführen und fortgeschrittene Algorithmen zu entwerfen.
• Versiert sein in maschinellem Lernen und ML/DL-Algorithmen.
• Zur Erweiterung bestehender ML/DL-Bibliotheken und Frameworks
• Entwicklung von Algorithmen basierend auf statistischen Modellierungsverfahren.
• Aufbau und Wartung skalierbarer ML/DL-Lösungen in der Produktion.
• Um große und komplexe Datensätze zu analysieren, um Erkenntnisse zu gewinnen.
• Um ML/DL-Systeme nach Bedarf zu trainieren und umzuschulen.
• Um mit verschiedenen ML/DL-Algorithmen und -Bibliotheken vertraut zu sein, müssen sie wissen, wie und wann sie zu verwenden sind.
• Verwaltung der Infrastruktur und der Datenpipelines, die erforderlich sind, um den Code von der Entwicklung bis zur Produktionsphase zu führen.
• Mit Data Engineers zusammenarbeiten, um Daten- und Modellpipelines zu entwerfen und zu entwickeln.
• Um ein End-to-End-Verständnis von ML/DL-Anwendungen zu demonstrieren (einschließlich, aber nicht beschränkt auf ML- und DL-Algorithmen, -Bibliotheken und -Frameworks).
• Zusammenarbeit mit Projektbeteiligten, um Geschäftsprobleme zu identifizieren und zu bewerten, die Anforderungen zu klären und den Umfang der erforderlichen Lösung zu definieren.
• Unterstützung von ML-Ingenieuren/Dateningenieuren bei der Implementierung korrekter ML- und DL-Techniken in einem Produkt.

Erforderliche Fähigkeiten, um ein Deep Learning Engineer zu werden

Ein Deep Learning Engineer sollte über Folgendes verfügen:

• Außergewöhnliche mathematische und statistische Fähigkeiten zur Durchführung komplexer Berechnungen.
• Vertieftes Verständnis von Datenstrukturen, Datenmodellierung und Softwarearchitektur.
• Die Fähigkeit, mit verschiedenen ML- und DL-Frameworks und -Bibliotheken wie TensorFlow, Keras, Caffe, PyTorch, DeepLearning4J, Theano usw. zu arbeiten.
• Die Fähigkeit, präzisen und effizienten Code in Python, Java und R zu schreiben.
• Ausgezeichnete schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeiten.
• Ausgezeichnete analytische Fähigkeiten und Problemlösungsfähigkeiten.
• Eine kreative Geisteshaltung mit Liebe zum Detail.

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Wie wird man Deep Learning Engineer?

Da man nicht sofort ein Deep Learning Engineer werden kann, müssen Sie Ihre Deep Learning Reise von Grund auf beginnen – entweder indem Sie als Software Engineer, Data Engineer oder ML Engineer beginnen. Alle diese Jobrollen haben eine gemeinsame Grundlage – Mathematik, Statistik, Wahrscheinlichkeitsrechnung und natürlich Programmierung.

Eine Karriere im Bereich Deep Learning erfordert, dass Sie mit den Konzepten des maschinellen Lernens vertraut sind, einschließlich überwachter und nicht überwachter Lerntechniken. Es gibt viele Online-Lernressourcen, die Ihnen helfen, den theoretischen Teil von ML und DL zu meistern.

Außerdem ist es, wie bereits erwähnt, entscheidend, sich mit verschiedenen ML/DL-Bibliotheken und Frameworks für die Modellerstellung vertraut zu machen. Und da die meisten gängigen Bibliotheken und Frameworks auf Python basieren, müssen Sie die Programmiersprache Python beherrschen.

Wenn Sie diese Grundlagen beherrschen, sollten Sie damit beginnen, Ihr theoretisches Wissen in praktisches Experimentieren umzusetzen. Sie können dies tun, indem Sie kleine ML/DL-Projekte aufnehmen – Kaggle ist eine der besten Plattformen, um unterhaltsame und herausfordernde Projekte zu finden. Versuchen Sie, an ML-Modellen zu arbeiten, die logistische Regression, K-Means-Clustering, Support-Vektor-Maschinen und andere solche fortgeschrittenen Algorithmen beinhalten.

Deep Learning ist eine Mischung aus verschiedenen Dingen wie Modelltraining, Codierung von Geschäftslogik, Designfunktionalität, Unit-Tests, Modelloptimierung und vielem mehr. Bevor Sie Deep Learning beherrschen, müssen Sie daher die anderen Elemente lernen, einschließlich Programmierung, Data Mining, prädiktive Analyse, ML-Bibliotheken/Frameworks und so weiter.

Wie Sie sehen können, ist der Weg zum Deep Learning Engineer also kein direkter. Der Weg dorthin kann jedoch ziemlich aufregend sein, da Machine Learning und Deep Learning beide spannende Studienrichtungen sind. Sowohl ML als auch DL sind sich entwickelnde Technologien, und daher sind Weiterbildung und Aktualisierung mit den neuesten Fortschritten in den Bereichen das Kennzeichen eines echten Deep-Learning-Ingenieurs.

Gehalt für Deep-Learning-Ingenieur

Das Gehalt als Deep Learning Engineer in Indien wird von mehreren Faktoren bestimmt, wie z. B. der Bildungsqualifikation, den Fähigkeiten und der Berufserfahrung eines Kandidaten sowie der Unternehmensgröße und dem Ruf, dem Standort und der angebotenen Stelle. Typischerweise bleiben die Gehälter für Stellen im maschinellen Lernen in Indien deutlich über dem Marktdurchschnitt.

Das Einstiegsgehalt für Deep Learning Engineers in Indien kann zwischen Rs liegen. 3 – 15 LPA. Natürlich verfügen Personen, die am oberen Ende der Gehaltsskala angesiedelt sind, über fortgeschrittene Qualifikationen oder Berufserfahrung oder können für Top-Player der Branche arbeiten.

Beispielsweise können Personen mit den folgenden Fähigkeiten eine höhere Jahresvergütung verlangen:

• Programmiersprache Python/C++
• Verarbeitung natürlicher Sprache
• Software-Entwicklung
• Big-Data-Analyse
• Bildverarbeitung
• Computer Vision
• Datenmodellierung
• Tiefes Lernen
• Datenanalyse

Andererseits spielen Bildungsabschlüsse eine entscheidende Rolle bei der Festlegung der Gehaltsskala. Beispielsweise können Absolventen mit einem Bachelor-Abschluss in Computer Engineering / Software Engineering rund Rs verdienen. 3,5 – 6 LPA, während diejenigen, die einen postgradualen Abschluss in derselben Spezialisierung oder verwandten Bereichen (Elektronik/Informatik/Informationswissenschaft) haben, etwa Rs verdienen können. 5 – 7,3 LPA. MBA-Absolventen können jedoch ein hohes Einstiegsgehalt (aufgrund ihrer umfassenden Kenntnisse sowohl im technischen als auch im betriebswirtschaftlichen Bereich) von rund Rs verdienen. 6 – 8,5 LPA oder mehr.

Deep Learning Engineers auf mittlerer Ebene mit mehr als acht Jahren Berufserfahrung können ein durchschnittliches Jahresgehalt von Rs verdienen. 7 – 12 LPA, während hochrangige Fachleute mit über 15 Jahren Erfahrung vor Ort Gehälter zwischen Rs. 25 – 48 LPA und mehr.

Quelle: Tarif

Fazit

Laut den neuesten Statistiken wird die Größe des globalen ML-Marktes, der 2018 bei 6,9 Milliarden US-Dollar lag, zwischen 2019 und 2025 voraussichtlich um eine CAGR von 43,8 % wachsen. Dies wird natürlich zur Schaffung vieler weiterer Stellenangebote führen ML und verwandte Bereiche, einschließlich Deep Learning. Es ist also an der Zeit, die erforderlichen Fähigkeiten zu erwerben und ein Deep Learning Engineer zu werden!

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