機械学習エンジニアは何をしますか？ 役割、責任、スキル

RobertHalfの2019Futureof Workレポートで、ForresterResearchのシニアアナリストであるBrandonPurellは次のように述べています。

「企業の将来の成功の100％は、機械学習の採用にかかっています。 企業が顧客の時代に成功するためには、顧客が何を望んでいるかを予測する必要があり、そのためには機械学習が絶対に不可欠です。」

データサイエンスのツールであるAIとMLを探索して活用する組織が増えるにつれ、これらの分野の熟練した専門家に対する需要が高まっています。 機械学習エンジニアの役割は、業界で最も需要の高いデータサイエンスの役割の1つです。

今日は、機械学習エンジニアの役割を深く掘り下げ、その中核的な責任と要件を理解します。

機械学習の台頭

基本的に、機械学習エンジニアの役割は、データサイエンティストとソフトウェアエンジニアという、業界における2つの重要な役割の融合です。

データサイエンティストの中心的な焦点はビッグデータの実験ですが、ソフトウェアエンジニアは主にプログラミング（コードの記述）に焦点を当てています。 両方の役割は本質的に異なります。 データサイエンティストの仕事はより分析的です。これらの分析専門家は、数学的、統計的、分析的スキルとMLツールの組み合わせを使用して、大規模なデータセットを収集、処理、分析して洞察を得ます。

それどころか、ソフトウェアエンジニアは、スケーラブルなプログラムを作成し、企業向けのソフトウェアシステムを設計するエキスパートコーダー/プログラマーです。 彼らにとって、MLの概念全体は遠いように思われます。 データサイエンティストによって作成されたモデルは、ソフトウェアエンジニアにはほとんど理解できません。複雑で、明確なデザインパターンがなく、クリーンではありません（ソフトウェアエンジニアが学んだこととはまったく逆です！）

これがまさに、企業が機械学習エンジニアの必要性を感じた理由です。機械学習エンジニアは、両方の長所を生かすことができる専門家です。 組織は、データサイエンティストのコードをわかりやすく説明し、より便利でアクセスしやすいものにすることができる人を求めていました。 機械学習エンジニアは、データサイエンスの世界の法則とルールをプログラミングの法則とルールと組み合わせて、組織が標準のプログラミング手法とプロトコルを遵守しながらAI/MLテクノロジーのメリットを最大限に活用できるようにします。

機械学習エンジニアは何をしますか？

機械学習エンジニアの仕事は、両方の役割が膨大な量のデータの操作を伴うという意味で、データサイエンティストの仕事と非常に似ています。 したがって、機械学習エンジニアとデータサイエンティストの両方が、優れたデータ管理スキルを備えている必要があります。 ただし、これら2つの役割が共有するすべての類似点です。

データサイエンティストは主に、データ指向の意思決定を通じてビジネスの成長を促進するための貴重な洞察を生み出すことに関心を持っています。 対照的に、機械学習エンジニアは、予測モデルの自動化のための自己実行型ソフトウェアの設計に重点を置いています。

このようなモデルでは、ソフトウェアが機能を実行するたびに、その操作の結果を使用して、将来の操作をより正確に実行します。 これは、ソフトウェアの「学習」プロセスを構成します。 レコメンデーションエンジンNetflixとAmazonは、このタイプのインテリジェントソフトウェアの最良の例です。

通常、機械学習エンジニアはデータサイエンティストと緊密に連携して作業します。 データサイエンティストは大規模なデータセットから意味のある洞察を抽出し、その情報をビジネスの利害関係者に伝達しますが、機械学習エンジニアは、データサイエンティストが使用するモデルが大量のリアルタイムデータを取り込んで、より正確な結果を生成できるようにします。

機械学習エンジニアの責任

• データサイエンスのプロトタイプを研究および変換する。
• 機械学習システムとスキームを設計および開発する。
• 統計分析を実行し、テスト結果を使用してモデルを微調整します。
• トレーニング目的でオンラインで利用可能なデータセットを見つけるため。
• 必要に応じて、MLシステムとモデルをトレーニングおよび再トレーニングします。
• 既存のMLフレームワークとライブラリを拡張および強化するため。
• 顧客/クライアントの要件に従って機械学習アプリを開発するため。
• 適切なMLアルゴリズムとツールを調査、実験、実装する。
• MLアルゴリズムの問​​題解決機能とユースケースを分析し、成功確率でランク付けします。
• データを調査および視覚化して、実際のシナリオでモデルを展開するときにモデルのパフォーマンスに影響を与える可能性のあるデータ分散の違いを理解し、特定します。

機械学習エンジニアになるために必要なスキル

• コンピュータサイエンス/数学/統計学または関連分野の上級学位。
• 高度な数学と統計のスキル（線形代数、微積分、ベイズ統計、平均、中央値、分散など）
• 堅牢なデータモデリングとデータアーキテクチャのスキル。
• Python、R、Java、C++などでのプログラミング経験。
• Hadoop、Spark、Pig、Hive、Flumeなどのビッグデータフレームワークに関する知識。
• TensorFlowやKerasなどのMLフレームワークの使用経験。
• Scikit learn、Theano、Tensorflow、Matplotlib、CaffeなどのさまざまなMLライブラリやパッケージを使用した経験。
• 書面および口頭での強力なコミュニケーション
• 優れた対人スキルとコラボレーションスキル。

機械学習エンジニアの給与

2019年のIndeedレポートによると、米国とインドで最高の仕事である機械学習エンジニアは、平均給与が146,085ドルでリストのトップに立っています。 さらに興味深いのは、MLエンジニアの役割が2015年からなんと344％の増加を記録したことです。

ソース

Glassdoorは、インドの機械学習エンジニアの平均年収はRsであると主張しています。 7,95,677。 機械学習エンジニアの給与は、他の仕事と同じように全国平均よりも高くなっていますが、会社の規模と評判、場所、スキルセット、学歴、そしてもちろん専門的な経験によって異なります。

業界をリードする企業のMLエンジニアの給与チャートは次のとおりです。

• Microsoft –Rs。 14,62,000 – 22,44,000 LPA
• アクセンチュア–Rs。 10,11,000 – 15,28,000 LPA
• Quantiphi –Rs。 8,50,481 LPA
• タタコンサルタンシーサービス–Rs。 4,12,706 LPA
• インフォシス–Rs。 3,77,000 – 6,69,000 LPA

インドの機械学習給与についてもっと読む。

機械学習エンジニアの需要が高まっているのはなぜですか？

過去10年間で、機械学習エンジニアの需要はデータサイエンティストの需要を上回りました。 2017年のLinkedInUSJobレポートでは、機械学習エンジニアが5年間（2012〜17年）で9.8倍の成長を記録してトップランクになりました。

ソース

世界の機械学習市場については、2025年までに39,986.7百万ドルを超えると予測され、2017年から2025年の間に49.7％のCAGRで成長します。これらの統計は、ML市場が前例のないペースで拡大していることを示しています。 競争の激化に照らして、企業は市場にしっかりと根を下ろすために、他のデータサイエンスの専門家と一緒に才能のあるMLエンジニアを雇う必要があります。

機械学習が現代の業界で急速に勢いを増しているため、そのアプリケーションとユースケースはビッグデータ自体と同じくらい多様になっています。

企業や組織は、スパム検出と不正検出にMLを活用しています。 画像および音声認識システム用。 スマートパーソナルアシスタント（Siri、Alexa）と自動運転車を作成する。 スマートホームを実現し、IoTを強化する。 正確な交通予測を生成するため。 ソーシャルメディアサービスおよびオンラインショッピング/視聴サービスをパーソナライズするため。 検索エンジンの結果を絞り込むためなど。

結論

間もなく、機械学習によって開拓された驚異的なブレークスルーがさらに増えるでしょう。機械学習エンジニアは、このようなすべてのML操作の不可欠な部分であり続けます。

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