Le 7 migliori opzioni di carriera in Machine Learning e cloud

L'apprendimento automatico non è più una parola d'ordine: è una realtà viva del nostro tempo che ha dato vita a numerose professioni uniche nel dominio della scienza dei dati. Da una tecnologia che una volta era fuori portata per le piccole e medie imprese, il ML è ora una tecnologia mainstream, grazie al cloud pubblico.

Oggi, le principali piattaforme di cloud computing come Amazon (AWS), Google (ML Engine) e Microsoft (Azure) hanno contribuito a democratizzare l'IA e il machine learning, rendendole accessibili e convenienti. Sia le piattaforme cloud grandi che quelle piccole stanno reinventando IA e ML per creare servizi innovativi in ​​grado di inserire queste tecnologie dirompenti all'interno delle strutture organizzative.

Tra tutti i servizi offerti dal cloud, le piattaforme ML sono uno dei servizi in più rapida crescita. Ciò è dovuto principalmente alla versatilità con cui possono essere implementati. Contrariamente ad altri servizi basati su cloud, le piattaforme cloud ML possono essere fornite attraverso una serie di diversi modelli di distribuzione, tra cui cognitive computing, elaborazione basata su GPU, machine learning automatizzato e gestione dei modelli di machine learning.

Poiché un numero crescente di imprese in tutti i settori industriali sta sfruttando il ML, sta aumentando le prospettive occupazionali in questo settore. Secondo il rapporto del 2019 di Indeed "The Best Jobs in the US", Machine Learning Engineer è il lavoro di primo piano con una crescita sbalorditiva del 344% e uno stipendio base medio di $ 146.085 all'anno!

E con il cloud in evoluzione come una delle principali destinazioni per progetti e servizi basati su ML, anche le carriere nel cloud stanno salendo alle stelle. Anche in India, è uno dei lavori più pagati per le matricole. Si stima che entro il 2021 le entrate totali per i servizi di cloud computing supereranno i 300 miliardi di dollari .

Il machine learning nel cloud è la nuova tendenza del settore perché, se combinati, il potenziale e le capacità sia del ML che del cloud si moltiplicano. Poiché il ML nel cloud non richiede un insieme specifico di competenze avanzate (basta una conoscenza di base dei concetti di ML e della piattaforma cloud), rappresenta una meravigliosa opportunità per la costruzione di carriera. Inoltre, il cloud rende i modelli/servizi di ML molto più scalabili, offrendo una portata sufficiente per soddisfare i requisiti aziendali dinamici.

Ora, senza ulteriori indugi, diamo un'occhiata ad alcuni dei profili di lavoro ML più richiesti nel cloud.

I 5 migliori profili di lavoro di machine learning e cloud

1. Ingegnere di apprendimento automatico

Il profilo professionale di un ML Engineer è uno dei ruoli più ricercati nel dominio della scienza dei dati. Gli ingegneri ML sono i principali responsabili della progettazione e dell'implementazione di algoritmi ML utilizzando diversi linguaggi di programmazione e librerie ML. Questi algoritmi ML vengono quindi utilizzati per elaborare e analizzare set di dati di grandi dimensioni per estrarre e scoprire modelli significativi da essi.

2. Data Scientist (usando il cloud)

Alla luce del numero sempre crescente di Big Data, il cloud è diventato la destinazione definitiva per l'archiviazione e l'accesso ai dati. Pertanto, la comprensione del funzionamento del cloud è fondamentale per un Data Scientist. Di solito, i data scientist devono lavorare con una varietà di dati (strutturati, semi-strutturati, non strutturati), strumenti di analisi e linguaggi di programmazione sfruttando la piattaforma cloud.

3. Ingegnere dei dati

I data engineer sviluppano, costruiscono, testano e mantengono importanti architetture di dati, inclusi database e sistemi di elaborazione su larga scala all'interno di un'organizzazione. Gli ingegneri dei dati spesso si occupano di dati grezzi che possono essere o meno convalidati e, quindi, possono contenere errori umani o meccanici. Usano diversi strumenti e linguaggi di programmazione per migliorare la qualità, l'efficienza e l'affidabilità dei dati.

4. Ingegnere DevOps

I DevOps Engineers sono esperti IT che conoscono bene il Software Development Life Cycle (SLDC). Lavorano in stretta collaborazione con gli sviluppatori di software ei team operativi per gestire e supervisionare le versioni del codice. Gli ingegneri DevOps di solito hanno un'ottima conoscenza degli strumenti di automazione necessari per la creazione di pipeline digitali (condutture CI/CD). Distribuiscono gli aggiornamenti dei prodotti, identificano i problemi (se presenti) nella produzione e implementano le integrazioni necessarie per soddisfare le esigenze dei clienti.

5. Ingegnere/sviluppatore di software (apprendimento automatico)

Gli ingegneri/sviluppatori di software sono i principali responsabili dello sviluppo di software in grado di risolvere problemi e sfide aziendali. Gli ingegneri/sviluppatori di software utilizzano varie tecniche e strumenti ML in tutto l'SLDC per analizzare le esigenze dei clienti e progettare, testare e sviluppare il software di conseguenza. Devono lavorare continuamente per migliorare la qualità del sistema e del prodotto identificando i problemi, risolvendoli e trovando nuove opportunità di miglioramento utilizzando diversi strumenti e algoritmi di ML.

6. Ingegnere dell'apprendimento profondo

I Deep Learning Engineers sono esperti di ML specializzati in piattaforme di Deep Learning. Il loro compito principale è sviluppare modelli/sistemi di programmazione intelligenti in grado di imitare la funzione del cervello umano. Per raggiungere questo scopo, i Deep Learning Engineers utilizzano reti neurali artificiali per costruire macchine in grado di funzionare senza l'intervento umano e di imparare dall'esperienza.

7. Responsabile tecnico del programma

I responsabili del programma tecnico sono responsabili della supervisione e della gestione di tutti i tipi di progetti tecnici in ogni fase dello sviluppo, dall'idea alla progettazione fino al completamento. I responsabili del programma tecnico lavorano continuamente per identificare nuove fonti di reddito per l'azienda e sviluppare nuovi prodotti per aumentare i profitti dell'azienda. Dirigono team di sviluppatori e designer di progetti e riferiscono ai dirigenti di livello superiore.

Conclusione

Per concludere, le prospettive di carriera nel ML e nel cloud sembrano molto promettenti. Poiché questi domini sono in continua evoluzione, ogni giorno vengono fatte nuove scoperte. La rapida crescita e l'adozione delle tecnologie ML e cloud stanno creando ulteriormente una massiccia domanda di professionisti con competenze di ML e cloud computing.

Un'altra cosa grandiosa di una carriera nel ML e nel cloud è che la carenza di talenti in queste sfere ha spinto gli stipendi della maggior parte dei profili professionali a sei cifre. Quindi, stai tranquillo, chiunque desideri costruire una carriera nel ML o nel cloud può aspettarsi un futuro promettente mentre guadagna un sacco di soldi!

Se sei interessato a conoscere il cloud computing e il Machine learning, upGrad in collaborazione con IIT-Madras, ha lanciato il programma Machine Learning in Cloud. Il corso ti fornirà le competenze necessarie per questo ruolo: matematica, data wrangling, statistica, programmazione, competenze relative al cloud, oltre a prepararti per ottenere il lavoro dei tuoi sogni.