Stipendio per ingegnere di deep learning in India nel 2022 [per matricole ed esperti]

Deep Learning (DL) è un ramo secondario di Machine Learning che si concentra su una cosa: progettare e sviluppare macchine intelligenti in grado di apprendere attraverso l'esperienza e gli esempi tramite il metodo per tentativi ed errori. Le reti neurali artificiali che si ispirano alla struttura neurale del cervello umano costituiscono il nucleo del Deep Learning.

Proprio come i neuroni nel cervello umano possono inviare e ricevere segnali per elaborare informazioni ed eseguire compiti, anche le RNA funzionano allo stesso modo. La rete neurale è costituita da più livelli che contengono inoltre numerosi nodi che inviano e ricevono segnali da uno strato all'altro per l'elaborazione dei dati.

Sebbene i modelli di Deep Learning siano alimentati con dati per addestrarli, alla fine possono eseguire attività simili a quelle umane imparando attraverso l'esperienza. Gli algoritmi di deep learning che eseguono questi modelli avanzati imparano a eseguire attività di classificazione direttamente da immagini, testo o input audio.

Se addestrati correttamente, le loro prestazioni e precisione possono spesso superare quelle degli esseri umani. Auto autonome, motori di raccomandazione utilizzati dalle piattaforme online (Amazon e Netflix), assistenti virtuali (Siri, Alexa, Cortana), Virtual Recognition, sono alcune delle maggiori applicazioni del Deep Learning. Scopri di più sulle applicazioni di deep learning nel mondo reale.

Chi è un ingegnere del deep learning?

I Deep Learning Engineers sono esperti in Machine learning e Deep Learning. La loro responsabilità principale è utilizzare piattaforme e algoritmi DL per eseguire compiti specifici per promuovere l'obiettivo più grande: l'intelligenza artificiale.

Gli ingegneri del deep learning addestrano modelli DL con set di dati ampi e complessi per sviluppare sistemi intelligenti in grado di imitare le funzioni cerebrali ed eseguire compiti che richiedono cognizione (ma con nessun intervento umano o minimo). Per raggiungere questo obiettivo, sfruttano la potenza delle reti neurali.

Leggi: Idee per progetti di deep learning per principianti

Gli ingegneri del deep learning sviluppano sistemi in grado di trasferire dati in modo efficiente e anche di scrivere/implementare codice di programmazione complesso per indirizzare parti della rete neurale a operare in base all'attività da svolgere. I modelli di Deep Learning creati da Deep Learning Engineers sono utilizzati in molte applicazioni del mondo reale, tra cui elaborazione del linguaggio naturale, classificazione di immagini, riconoscimento di immagini/vocali, riconoscimento facciale, rilevamento di frodi, previsioni di mercato, analisi di immagini mediche e molto altro.

Sebbene gli ingegneri del deep learning debbano avere una solida base nelle basi dell'apprendimento automatico, tra cui matematica e statistica, devono anche essere esperti nel data mining, nell'analisi predittiva e nell'analisi esplorativa dei dati.

Responsabilità di un Deep Learning Engineer

• Avere una profonda comprensione dei fondamenti dell'informatica: strutture di dati, algoritmi, computabilità e complessità e architettura del computer.
• Utilizzare formule e tecniche matematiche per eseguire calcoli complessi e progettare algoritmi avanzati.
• Conoscenza degli algoritmi di Machine Learning e ML/DL.
• Per estendere le librerie e i framework ML/DL esistenti
• Sviluppare algoritmi basati su procedure di modellizzazione statistica.
• Per creare e mantenere soluzioni ML/DL scalabili in produzione.
• Per analizzare set di dati grandi e complessi per estrarre informazioni dettagliate.
• Addestrare e riqualificare i sistemi ML/DL come e quando necessario.
• Per avere familiarità con vari algoritmi e librerie ML/DL, devono sapere come e quando usarli.
• Per gestire l'infrastruttura e le pipeline di dati necessarie per portare il codice dallo sviluppo alla fase di produzione.
• Collaborare con i Data Engineer per progettare e sviluppare pipeline di dati e modelli.
• Dimostrare una comprensione end-to-end delle applicazioni ML/DL (inclusi, a titolo esemplificativo, algoritmi, librerie e framework ML e DL).
• Collaborare con le parti interessate del progetto per identificare e valutare i problemi aziendali, chiarire i requisiti e definire l'ambito della risoluzione necessaria.
• Per fornire supporto agli ingegneri ML/data engineer nell'implementazione di tecniche ML e DL corrette in un prodotto.

Competenze richieste per diventare un Deep Learning Engineer

Un Deep Learning Engineer dovrebbe possedere:

• Eccezionali capacità matematiche e statistiche per eseguire calcoli complessi.
• Comprensione approfondita delle strutture dei dati, della modellazione dei dati e dell'architettura del software.
• La capacità di lavorare con vari framework e librerie ML e DL come TensorFlow, Keras, Caffe, PyTorch, DeepLearning4J, Theano, ecc.
• La capacità di scrivere codice preciso ed efficiente in Python, Java e R.
• Ottime capacità di comunicazione scritta e verbale.
• Ottime capacità analitiche e di problem solving.
• Una mentalità creativa con attenzione ai dettagli.

Leggi anche: Stipendio per Data Scientist in India

Come diventare un ingegnere del deep learning?

Dal momento che non è possibile diventare subito un ingegnere del deep learning, è necessario iniziare il tuo viaggio nel deep learning dalle fondamenta, iniziando come ingegnere del software, ingegnere dei dati o ingegnere del machine learning. Tutti questi ruoli lavorativi hanno una base comune: matematica, statistica, probabilità e, naturalmente, programmazione.

Una carriera nel Deep Learning richiede una conoscenza approfondita dei concetti di Machine Learning, comprese le tecniche di apprendimento sia supervisionato che non supervisionato. Ci sono molte risorse di apprendimento online per aiutarti a padroneggiare la parte teorica di ML e DL.

Inoltre, come accennato in precedenza, è fondamentale acquisire familiarità con varie librerie e framework ML/DL per la creazione di modelli. E poiché la maggior parte delle librerie e dei framework più diffusi sono basati su Python, è necessario essere esperti nel linguaggio di programmazione Python.

Una volta che hai acquisito queste basi, dovresti iniziare a implementare le tue conoscenze teoriche nella sperimentazione pratica. Puoi farlo prendendo piccoli progetti ML/DL: Kaggle è una delle migliori piattaforme per trovare progetti divertenti e stimolanti. Prova a lavorare su modelli ML che includono regressione logistica, clustering K-mean, macchine vettoriali di supporto e altri algoritmi avanzati.

Il deep learning è un mix di cose diverse come training del modello, logica di business di codifica, funzionalità di progettazione, unit test, ottimizzazione del modello e molto altro. Quindi, prima di poter padroneggiare il Deep Learning, devi imparare gli altri elementi, tra cui programmazione, data mining, analisi predittiva, librerie/framework ML e così via.

Quindi, come puoi vedere, il percorso per diventare un Deep Learning Engineer non è diretto. Tuttavia, il viaggio per arrivarci può essere piuttosto eccitante, dato che Machine Learning e Deep Learning sono entrambi campi di studio entusiasmanti. Sia ML che DL sono tecnologie in evoluzione e, quindi, migliorare le competenze e tenerti aggiornato con gli ultimi progressi nei campi sono il segno di un vero Deep Learning Engineer.

Stipendio per ingegnere di deep learning

Lo stipendio di Deep Learning Engineer in India è determinato da diversi fattori come le qualifiche educative di un candidato, il set di competenze, l'esperienza lavorativa e anche le dimensioni e la reputazione dell'azienda, l'ubicazione e il ruolo lavorativo offerto. In genere, gli stipendi dei ruoli di lavoro di Machine Learning in India rimangono ben al di sopra della media del mercato.

La paga iniziale per gli ingegneri del deep learning in India può variare tra Rs. 3 – 15 LPA. Naturalmente, le persone che rientrano nella fascia più alta della scala salariale possiedono qualifiche avanzate, o hanno precedenti esperienze lavorative, o possono lavorare per i migliori attori del settore.

Ad esempio, le persone con le seguenti competenze possono richiedere un compenso annuale più elevato:

• Linguaggio di programmazione Python/C++
• Elaborazione del linguaggio naturale
• Sviluppo software
• Analisi dei Big Data
• Elaborazione delle immagini
• Visione computerizzata
• Modellazione dei dati
• Apprendimento approfondito
• Analisi dei dati

Inoltre, i titoli di studio svolgono un ruolo fondamentale nella determinazione della scala salariale. Ad esempio, i laureati in Ingegneria Informatica/Ingegneria del Software possono guadagnare circa Rs. 3.5 – 6 LPA, mentre chi ha una laurea specialistica nella stessa specializzazione o in settori affini (Ingegneria Elettronica/Informatica/Scienze dell'Informazione), può guadagnare circa Rs. 5 – 7.3 LPA. Tuttavia, i laureati MBA possono guadagnare uno stipendio iniziale elevato (grazie alla loro vasta conoscenza sia dei domini tecnici che commerciali) di circa Rs. 6 – 8,5 LPA o più.

Gli ingegneri di deep learning di medio livello con più di otto anni di esperienza lavorativa possono guadagnare uno stipendio medio annuo di Rs. 7 – 12 LPA, mentre i professionisti di livello senior con oltre 15 anni di esperienza sul campo possono comandare stipendi che vanno da Rs. 25 – 48 LPA e altro.

Fonte: Payscale

Conclusione

Secondo le ultime statistiche , la dimensione del mercato globale del riciclaggio di denaro, che si è attestata a 6,9 miliardi di dollari nel 2018, dovrebbe crescere a un CAGR del 43,8% tra il 2019 e il 2025. Naturalmente, questo porterà alla creazione di molte più opportunità di lavoro in ML e campi correlati, incluso il Deep Learning. Quindi, questo è il momento di acquisire le competenze richieste e diventare un Deep Learning Engineer!

Se sei interessato a saperne di più sull'apprendimento profondo e sull'intelligenza artificiale, dai un'occhiata al nostro programma PG Diploma in Machine Learning e AI, progettato per i professionisti che lavorano e fornisce oltre 30 casi di studio e incarichi, oltre 25 sessioni di tutoraggio del settore, oltre 5 mani pratiche -su progetti capstone, oltre 450 ore di formazione rigorosa e assistenza all'inserimento lavorativo con le migliori aziende.