機械学習とクラウドのトップ7のキャリアオプション
公開: 2019-11-20機械学習はもはや流行語ではありません。データサイエンス分野で数多くのユニークな職業を生み出してきたのは、私たちの時代の生きた現実です。 MLは、かつては中小企業には手が届かなかったテクノロジーでしたが、パブリッククラウドのおかげで、現在では主流のテクノロジーになっています。
今日、Amazon（AWS）、Google（ML Engine）、Microsoft（Azure）などのトップクラウドコンピューティングプラットフォームは、AIとMLの民主化を支援し、アクセス可能で手頃な価格にしています。 大小のクラウドプラットフォームの両方がAIとMLを再発明し、組織構造内にこれらの破壊的テクノロジーを配置できる革新的なサービスを作成しています。
クラウドが提供するすべてのサービスの中で、MLプラットフォームは最も急速に成長しているサービスの1つです。 これは主に、それらを展開できる汎用性のためです。 他のクラウドベースのサービスとは異なり、クラウドMLプラットフォームは、コグニティブコンピューティング、GPUベースのコンピューティング、自動機械学習、MLモデル管理など、さまざまな配信モデルのホストを介して配信できます。
すべての産業部門でMLを活用する企業が増えているため、この分野での雇用の見通しが高まっています。 「米国で最高の仕事」に関するIndeedの2019年のレポートによると、機械学習エンジニアは、驚異的な344％の成長と、年間平均146,085ドルの基本給を誇るトップランクの仕事です。
また、MLベースのプロジェクトやサービスの主要な目的地としてクラウドが進化しているため、クラウドでのキャリアも急上昇しています。 インドでさえ、それは新入生にとって最も高い給料の仕事の1つです。 2021年までに、クラウドコンピューティングサービスの総収益は3,000億ドルを超えると推定されています。
クラウドでの機械学習は、MLとクラウドの両方の可能性と機能が倍増するため、業界の新しいトレンドです。 クラウド内のMLは、特定の高度なスキルのセットを必要としないため（MLの概念とクラウドプラットフォームの基本的な知識で十分です）、キャリア構築の素晴らしい機会を提供します。 また、クラウドはMLモデル/サービスをはるかにスケーラブルにし、動的なビジネス要件を満たすのに十分な範囲を提供します。
さて、これ以上面倒なことはせずに、クラウドジョブプロファイルで最も需要の高いMLのいくつかを見てみましょう。
目次
機械学習とクラウドのジョブプロファイルトップ5
1.機械学習エンジニア
MLエンジニアの職務内容は、データサイエンス分野で最も求められている役割の1つです。 MLエンジニアは、主に、さまざまなプログラミング言語とMLライブラリを使用してMLアルゴリズムを設計および実装する責任があります。 次に、これらのMLアルゴリズムを使用して、大規模なデータセットを処理および分析し、それらから意味のあるパターンを抽出して明らかにします。
2.データサイエンティスト（クラウドを使用）
増え続けるビッグデータに照らして、クラウドはデータの保存とアクセスの究極の目的地になりました。 したがって、クラウドの機能を理解することは、データサイエンティストにとって極めて重要です。 通常、データサイエンティストは、クラウドプラットフォームを活用して、さまざまなデータ（構造化、半構造化、非構造化）、分析ツール、プログラミング言語を操作する必要があります。
3.データエンジニア
データエンジニアは、組織内のデータベースや大規模な処理システムなど、重要なデータアーキテクチャを開発、構築、テスト、および保守します。 データエンジニアは、検証される場合とされない場合がある生データを扱うことが多いため、人的または機械的なエラーが含まれている可能性があります。 さまざまなツールとプログラミング言語を使用して、データの品質、効率、信頼性を高めています。
4.DevOpsエンジニア
DevOpsエンジニアは、ソフトウェア開発ライフサイクル（SLDC）に精通したITエキスパートです。 彼らは、ソフトウェア開発者および運用チームと緊密に協力して、コードリリースを処理および監視します。 DevOpsエンジニアは通常、デジタルパイプライン（CI / CDパイプライン）の構築に必要な自動化ツールをよく理解しています。 製品の更新を展開し、本番環境の問題（存在する場合）を特定し、顧客のニーズを満たすために必要な統合を実装します。
5.ソフトウェアエンジニア/開発者（機械学習）
ソフトウェアエンジニア/開発者は、主にビジネス上の問題や課題を解決できるソフトウェアの開発を担当しています。 ソフトウェアエンジニア/開発者は、SLDC全体でさまざまなML技術とツールを使用して、顧客のニーズを分析し、それに応じてソフトウェアを設計、テスト、および開発します。 問題を特定して修正し、さまざまなMLツールとアルゴリズムを使用して改善の新しい機会を見つけることにより、システムと製品の品質を改善するために継続的に取り組む必要があります。
6.ディープラーニングエンジニア
ディープラーニングエンジニアは、ディープラーニングプラットフォームを専門とするMLエキスパートです。 彼らの主な仕事は、人間の脳の機能を模倣できるインテリジェントなプログラミングモデル/システムを開発することです。 この目的を達成するために、ディープラーニングエンジニアは人工ニューラルネットワークを使用して、人間の介入なしに動作し、経験から学ぶことができるマシンを構築します。
7.テクニカルプログラムマネージャー
テクニカルプログラムマネージャーは、アイデアや設計から完成まで、開発のすべての段階を通じて、あらゆる種類の技術プロジェクトを監督および管理する責任があります。 テクニカルプログラムマネージャーは、会社の新しい収入源を特定し、会社の利益を増やすための新製品を開発するために継続的に取り組んでいます。 彼らはプロジェクト開発者と設計者のチームを率い、上級管理職に報告します。
結論
結論として、MLとクラウドでのキャリアの見通しは非常に有望に見えます。 これらのドメインは絶えず進化しているため、新しいブレークスルーが毎日行われています。 MLとクラウドテクノロジーの急速な成長と採用により、MLとクラウドコンピューティングのスキルを持つ専門家に対する大きな需要がさらに生まれています。
MLとクラウドでのキャリアのもう1つの優れた点は、これらの分野での人材の不足により、ほとんどの職務プロファイルの給与が6桁に押し上げられたことです。 したがって、MLまたはクラウドでキャリアを築きたい人は誰でも、たくさんのお金を稼ぎながら、有望な未来を楽しみにすることができますので、ご安心ください。
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