Cosa fa un ingegnere di machine learning? Ruoli, responsabilità e competenze

Nel rapporto 2019 Future of Work di Robert Half , Brandon Purell, analista senior di Forrester Research, ha dichiarato:

“Il cento per cento del successo futuro di qualsiasi azienda dipende dall'adozione del Machine Learning. Affinché le aziende abbiano successo nell'era del cliente, devono anticipare ciò che vogliono i clienti e il Machine Learning è assolutamente essenziale per questo".

Con un numero crescente di organizzazioni che esplorano e sfruttano gli strumenti della scienza dei dati - AI e ML - la domanda di professionisti qualificati in questi domini è in aumento. Il ruolo di Machine Learning Engineer è uno dei ruoli di Data Science più richiesti nel settore.

Oggi approfondiremo il ruolo di un ingegnere dell'apprendimento automatico e ne comprenderemo le responsabilità e i requisiti principali.

L'ascesa dell'apprendimento automatico

In sostanza, il ruolo di Machine Learning Engineer è un connubio tra due ruoli fondamentali nel settore: Data Scientist e Software Engineer.

Mentre l'obiettivo principale di un Data Scientist è sperimentare i Big Data, un Software Engineer si concentra principalmente sulla programmazione (scrittura di codice). Entrambi i ruoli sono intrinsecamente diversi. Il lavoro di un Data Scientist è più analitico: questi esperti analitici utilizzano una combinazione di abilità matematiche, statistiche, analitiche e strumenti ML per raccogliere, elaborare e analizzare enormi set di dati per ottenere informazioni dettagliate.

Al contrario, i Software Engineer sono programmatori/programmatori esperti che scrivono programmi scalabili e progettano sistemi software per le aziende. Per loro, l'intero concetto di ML sembra distante. I modelli creati dai data scientist sono per lo più incomprensibili per gli ingegneri del software: sono complessi, non mostrano schemi di progettazione chiari e non sono puliti (tutto contrario a ciò che imparano gli ingegneri del software!)

Questo è esattamente il motivo per cui le aziende hanno sentito la necessità di un Machine Learning Engineer, un professionista in grado di portare in tavola il meglio di entrambi i mondi. Le organizzazioni volevano qualcuno che potesse demistificare il codice dei data scientist e renderlo più utile e accessibile. Gli ingegneri dell'apprendimento automatico combinano le leggi e le regole del mondo della scienza dei dati con quello della programmazione per aiutare le organizzazioni a sfruttare appieno i vantaggi delle tecnologie AI/ML aderendo alle pratiche e ai protocolli di programmazione standard.

Cosa fa un Ingegnere di Machine Learning?

Il lavoro di un Machine Learning Engineer è abbastanza simile a quello di un Data Scientist, nel senso che entrambi i ruoli implicano il lavoro con grandi volumi di dati. Pertanto, sia gli ingegneri di machine learning che i data scientist devono possedere eccellenti capacità di gestione dei dati. Tuttavia, questa è tutta la somiglianza che condividono questi due ruoli.

I data scientist si occupano principalmente di generare preziose informazioni per guidare la crescita aziendale attraverso un processo decisionale orientato ai dati. Al contrario, gli ingegneri dell'apprendimento automatico si concentrano sulla progettazione di software a esecuzione automatica per l'automazione dei modelli predittivi.

In tali modelli, ogni volta che il software esegue una funzione, utilizza i risultati di tale operazione per eseguire operazioni future con maggiore precisione. Questo costituisce il processo di "apprendimento" del software. I motori di raccomandazione Netflix e Amazon sono i migliori esempi di questo tipo di software intelligente.

Di solito, i Machine Learning Engineer lavorano in stretta collaborazione con i Data Scientist. Mentre i data scientist estraggono informazioni significative da set di dati di grandi dimensioni e comunicano le informazioni agli stakeholder aziendali, i machine learning engineer assicurano che i modelli utilizzati dai data scientist possano acquisire grandi quantità di dati in tempo reale per generare risultati più accurati.

Responsabilità di un ingegnere di machine learning

• Per studiare e convertire prototipi di data science.
• Progettare e sviluppare sistemi e schemi di Machine Learning.
• Per eseguire analisi statistiche e mettere a punto modelli utilizzando i risultati dei test.
• Per trovare i set di dati disponibili online per scopi di formazione.
• Per addestrare e riqualificare sistemi e modelli ML come e quando necessario.
• Per estendere e arricchire i framework e le librerie ML esistenti.
• Sviluppare app di Machine Learning in base ai requisiti del cliente/cliente.
• Per ricercare, sperimentare e implementare algoritmi e strumenti ML adeguati.
• Analizzare le capacità di risoluzione dei problemi e i casi d'uso degli algoritmi ML e classificarli in base alla loro probabilità di successo.
• Per esplorare e visualizzare i dati per una migliore comprensione e identificare le differenze nella distribuzione dei dati che potrebbero influire sulle prestazioni del modello durante l'implementazione in scenari del mondo reale.

Competenze richieste per essere un ingegnere di machine learning

• Laurea Magistrale in Informatica/Matematica/Statistica o disciplina correlata.
• Abilità avanzate di matematica e statistica (algebra lineare, calcolo, statistica bayesiana, media, mediana, varianza, ecc.)
• Solide capacità di modellazione dei dati e architettura dei dati.
• Esperienza di programmazione in Python, R, Java, C++, ecc.
• Conoscenza di framework Big Data come Hadoop, Spark, Pig, Hive, Flume, ecc.
• Esperienza nel lavoro con framework ML come TensorFlow e Keras.
• Esperienza nel lavorare con varie librerie e pacchetti ML come Scikit Learn, Theano, Tensorflow, Matplotlib, Caffe, ecc.
• Forti comunicazioni scritte e verbali
• Ottime capacità relazionali e di collaborazione.

Stipendio di un ingegnere di machine learning

Secondo il rapporto Indeed 2019 - I migliori lavori negli Stati Uniti e in India - Machine Learning Engineer occupa la posizione di corona nella lista con uno stipendio medio di $ 146.085. La cosa più interessante è che il ruolo di un ML Engineer ha registrato un enorme aumento del 344% dal 2015!

Fonte

Glassdoor sostiene che lo stipendio medio annuo di un ingegnere di apprendimento automatico in India è Rs. 7.95.677. Sebbene lo stipendio di un ingegnere dell'apprendimento automatico sia superiore alla media nazionale, proprio come qualsiasi altro lavoro, dipende dalle dimensioni e dalla reputazione dell'azienda, dall'ubicazione, dalle competenze, dal background educativo e, naturalmente, dall'esperienza professionale.

Ecco una tabella degli stipendi degli ingegneri ML in alcune delle aziende leader del settore:

• Microsoft – Rs. 14.62.000 – 22.44.000 LPA
• Accenture – Rs. 10.11.000 – 15.28.000 LPA
• Quantifi – Rs. 8.50.481 LPA
• Servizi di consulenza Tata – Rs. 4.12.706 LPA
• Infosys – Rs. 3.77.000 – 6.69.000 LPA

Leggi di più sullo stipendio di Machine Learning in India.

Perché la domanda di Machine Learning Engineers è in aumento?

Nell'ultimo decennio, la domanda di Machine Learning Engineers ha persino superato quella di Data Scientist. Nel rapporto LinkedIn US Job del 2017 , Machine Learning Engineer ha preso il primo posto con una crescita registrata di 9,8 volte in cinque anni (2012-17).

Fonte

Per quanto riguarda il mercato globale dell'apprendimento automatico, si prevede che supererà i 39.986,7 milioni di dollari entro il 2025 , crescendo a un CAGR del 49,7% tra il 2017 e il 2025. Queste statistiche chiariscono che il mercato del machine learning si sta espandendo a un ritmo senza precedenti. Alla luce della crescente concorrenza, le aziende dovranno assumere talentuosi ingegneri ML insieme ad altri professionisti della scienza dei dati per rimanere saldamente radicati nel mercato.

Con la rapida diffusione del Machine Learning nel settore moderno, le sue applicazioni e i suoi casi d'uso stanno diventando vari quanto i Big Data stessi.

Le aziende e le organizzazioni stanno sfruttando il ML per il rilevamento dello spam e il rilevamento delle frodi; per sistemi di riconoscimento vocale e di immagini; creare assistenti personali intelligenti (Siri, Alexa) e auto a guida autonoma; abilitare le case intelligenti e alimentare l'IoT; generare previsioni di traffico accurate; personalizzare i servizi dei social media e i servizi di acquisto/visualizzazione online; per perfezionare i risultati dei motori di ricerca e molto altro ancora.

Conclusione

Presto ci saranno altre scoperte straordinarie introdotte da Machine Learning e gli ingegneri di Machine Learning continueranno a essere parte integrante di tutte queste operazioni di machine learning.

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