기계 학습 엔지니어는 어떤 일을 하나요? 역할, 책임 및 기술

Forrester Research의 선임 분석가인 Brandon Purell 은 Robert Half의 2019년 미래 작업 보고서 에서 다음과 같이 말했습니다.

“기업의 미래 성공의 100%는 머신 러닝 채택에 달려 있습니다. 고객의 시대에 기업이 성공하기 위해서는 고객이 무엇을 원하는지 예측해야 하고, 이를 위해서는 머신러닝이 절대적으로 필요합니다.”

데이터 과학 도구(AI 및 ML)를 탐색하고 활용하는 조직이 증가함에 따라 이러한 영역에서 숙련된 전문가에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 기계 학습 엔지니어의 역할은 업계에서 수요가 가장 높은 데이터 과학 역할 중 하나입니다.

오늘은 기계 학습 엔지니어의 역할에 대해 자세히 알아보고 핵심 책임과 요구 사항을 이해할 것입니다.

머신 러닝의 부상

기본적으로 기계 학습 엔지니어의 역할은 데이터 과학자와 소프트웨어 엔지니어라는 업계의 두 가지 중추적인 역할이 결합된 것입니다.

데이터 과학자의 핵심 초점은 빅 데이터 실험이지만 소프트웨어 엔지니어는 주로 프로그래밍(코드 작성)에 중점을 둡니다. 두 역할은 본질적으로 다릅니다. 데이터 과학자의 직업은 보다 분석적입니다. 이러한 분석 전문가는 수학, 통계, 분석 기술 및 ML 도구를 조합하여 방대한 데이터 세트를 수집, 처리 및 분석하여 통찰력을 얻습니다.

반대로 소프트웨어 엔지니어는 확장 가능한 프로그램을 작성하고 기업용 소프트웨어 시스템을 설계하는 전문 코더/프로그래머입니다. 그들에게 ML의 전체 개념은 멀게만 보입니다. 데이터 과학자가 만든 모델은 대부분 소프트웨어 엔지니어가 이해할 수 없습니다. 복잡하고 명확한 디자인 패턴을 보여주지 않으며 깨끗하지 않습니다(모두 소프트웨어 엔지니어가 배우는 것과 반대입니다!).

이것이 바로 기업이 두 가지 장점을 모두 발휘할 수 있는 전문가인 기계 학습 엔지니어의 필요성을 느낀 이유입니다. 조직은 데이터 과학자의 코드를 이해하고 더 유용하고 접근 가능하게 만들 수 있는 사람을 원했습니다. 머신 러닝 엔지니어는 데이터 과학 세계의 법칙과 규칙을 프로그래밍의 법칙과 결합하여 조직이 표준 프로그래밍 관행 및 프로토콜을 준수하면서 AI/ML 기술의 이점을 최대한 활용할 수 있도록 지원합니다.

기계 학습 엔지니어는 어떤 일을 하나요?

기계 학습 엔지니어의 직업은 데이터 과학자의 직업과 매우 유사합니다. 두 역할 모두 방대한 양의 데이터 작업을 수반한다는 점입니다. 따라서 머신 러닝 엔지니어와 데이터 과학자 모두 우수한 데이터 관리 기술을 보유해야 합니다. 그러나 이것이 이 두 역할이 공유하는 모든 유사점입니다.

데이터 과학자는 주로 데이터 중심 의사 결정을 통해 비즈니스 성장을 주도하는 데 유용한 통찰력을 생성하는 데 관심이 있습니다. 대조적으로 기계 학습 엔지니어는 예측 모델 자동화를 위한 자체 실행 소프트웨어 설계에 중점을 둡니다.

이러한 모델에서 소프트웨어는 기능을 수행할 때마다 해당 작업의 결과를 사용하여 향후 작업을 보다 정확하게 수행합니다. 이것은 소프트웨어의 "학습" 프로세스를 구성합니다. 추천 엔진 Netflix와 Amazon은 이러한 유형의 지능형 소프트웨어의 가장 좋은 예입니다.

일반적으로 기계 학습 엔지니어는 데이터 과학자와 긴밀하게 협력하여 작업합니다. 데이터 과학자가 대규모 데이터 세트에서 의미 있는 통찰력을 추출하고 비즈니스 이해 관계자에게 정보를 전달하는 동안 기계 학습 엔지니어는 데이터 과학자가 사용하는 모델이 보다 정확한 결과를 생성하기 위해 방대한 양의 실시간 데이터를 수집할 수 있도록 합니다.

기계 학습 엔지니어의 책임

• 데이터 과학 프로토타입을 연구하고 변환합니다.
• 기계 학습 시스템 및 체계를 설계하고 개발합니다.
• 통계 분석을 수행하고 테스트 결과를 사용하여 모델을 미세 조정합니다.
• 교육 목적으로 온라인에서 사용 가능한 데이터 세트를 찾습니다.
• 필요할 때 ML 시스템과 모델을 훈련하고 재훈련합니다.
• 기존 ML 프레임워크 및 라이브러리를 확장하고 강화합니다.
• 고객/클라이언트 요구 사항에 따라 기계 학습 앱을 개발합니다.
• 적절한 ML 알고리즘 및 도구를 연구, 실험 및 구현합니다.
• ML 알고리즘의 문제 해결 능력과 사용 사례를 분석하고 성공 확률에 따라 순위를 매깁니다.
• 실제 시나리오에 배포할 때 모델 성능에 영향을 줄 수 있는 데이터 분포의 차이점을 더 잘 이해하고 식별하기 위해 데이터를 탐색 및 시각화합니다.

머신 러닝 엔지니어에게 필요한 기술

• 컴퓨터 과학/수학/통계 또는 관련 분야의 고급 학위.
• 고급 수학 및 통계 기술(선형 대수학, 미적분학, 베이지안 통계, 평균, 중앙값, 분산 등)
• 강력한 데이터 모델링 및 데이터 아키텍처 기술.
• Python, R, Java, C++ 등 프로그래밍 경험
• Hadoop, Spark, Pig, Hive, Flume 등과 같은 빅 데이터 프레임워크에 대한 지식
• TensorFlow 및 Keras와 같은 ML 프레임워크 작업 경험.
• Scikit Learn, Theano, Tensorflow, Matplotlib, Caffe 등과 같은 다양한 ML 라이브러리 및 패키지 작업 경험
• 강력한 서면 및 구두 의사 소통
• 대인관계 및 협업 능력이 뛰어납니다.

기계 학습 엔지니어의 급여

2019년 인디드 보고서에 따르면 - 미국 및 인도 최고의 직업 - 기계 학습 엔지니어는 평균 급여 $146,085로 목록에서 1위를 차지했습니다. 더 흥미로운 것은 ML 엔지니어의 역할이 2015년에 비해 무려 344%나 증가했다는 것입니다!

원천

Glassdoor 는 인도에서 기계 학습 엔지니어의 평균 연봉 이 Rs라고 주장합니다. 7,95,677. 기계 학습 엔지니어의 급여는 다른 직업과 마찬가지로 전국 평균보다 높지만 회사 규모와 평판, 위치, 기술, 학력 및 전문적인 경험에 따라 다릅니다.

다음 은 업계 최고의 일부 기업에서 근무하는 ML 엔지니어의 급여 차트입니다 .

• 마이크로소프트 – Rs. 14,62,000 – 22,44,000 LPA
• 액센츄어 – Rs. 10,11,000 – 15,28,000 LPA
• 콴티파이 - Rs. 8,50,481 LPA
• 타타 컨설팅 서비스 – Rs. 4,12,706 LPA
• 인포시스 – Rs. 3,77,000 – 6,69,000 LPA

인도의 기계 학습 급여에 대해 자세히 알아보세요.

머신 러닝 엔지니어에 대한 수요가 증가하는 이유는 무엇입니까?

지난 10년 동안 기계 학습 엔지니어에 대한 수요는 데이터 과학자에 대한 수요를 능가했습니다. 2017 LinkedIn US Job 보고서에서 Machine Learning Engineer는 5년(2012-17) 동안 9.8배의 기록적인 성장으로 1위를 차지했습니다.

원천

전 세계 머신 러닝 시장 은 2017년에서 2025년 사이에 49.7%의 CAGR로 성장 하여 2025년까지 399억 8670만 달러를 초과할 것으로 예상됩니다 . 이러한 통계는 ML 시장이 전례 없는 속도로 확장되고 있음을 분명히 합니다. 경쟁이 심화됨에 따라 기업은 시장에서 확고한 기반을 유지하기 위해 다른 데이터 과학 전문가와 함께 재능 있는 ML 엔지니어를 고용해야 합니다.

기계 학습이 현대 산업에서 빠르게 주목을 받으면서 그 응용 프로그램과 사용 사례는 빅 데이터 자체만큼이나 다양해지고 있습니다.

기업과 조직은 스팸 탐지 및 사기 탐지를 위해 ML을 활용하고 있습니다. 이미지 및 음성 인식 시스템용 스마트 개인 비서(Siri, Alexa) 및 자율 주행 자동차를 만들기 위해 스마트 홈을 가능하게 하고 IoT에 전력을 공급하기 위해; 정확한 교통 예측을 생성하기 위해 소셜 미디어 서비스 및 온라인 쇼핑/보기 서비스를 개인화하기 위해; 검색 엔진 결과를 구체화하는 등의 작업을 수행합니다.

결론

머지 않아 머신 러닝이 개척한 놀라운 혁신이 더 많이 있을 것이며 머신 러닝 엔지니어는 계속해서 이러한 모든 ML 작업의 필수적인 부분이 될 것입니다.

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