Wynagrodzenie inżyniera Deep Learning w Indiach w 2022 r. [Dla nowicjuszy i doświadczonych]

Deep Learning (DL) to podgałęź uczenia maszynowego, która koncentruje się na jednej rzeczy – projektowaniu i rozwijaniu inteligentnych maszyn, które mogą uczyć się poprzez doświadczenie i przykłady metodą prób i błędów. Sztuczne sieci neuronowe inspirowane strukturą neuronową ludzkiego mózgu stanowią rdzeń Deep Learning.

Podobnie jak neurony w ludzkim mózgu mogą wysyłać i odbierać sygnały w celu przetwarzania informacji i wykonywania zadań, SSN również działają w ten sam sposób. Sieć neuronowa składa się z wielu warstw, które dodatkowo zawierają liczne węzły, które wysyłają i odbierają sygnały z jednej warstwy do drugiej w celu przetwarzania danych.

Chociaż modele Deep Learning są zasilane danymi, aby je szkolić, w końcu mogą wykonywać zadania podobne do ludzkich, ucząc się przez doświadczenie. Algorytmy głębokiego uczenia obsługujące te zaawansowane modele uczą się wykonywać zadania klasyfikacyjne bezpośrednio na podstawie obrazów, tekstu lub danych wejściowych dźwiękowych.

Przy odpowiednim przeszkoleniu ich wydajność i dokładność mogą często przewyższać ludzkie. Autonomiczne samochody, silniki rekomendacji wykorzystywane przez platformy internetowe (Amazon i Netflix), wirtualni asystenci (Siri, Alexa, Cortana), Virtual Recognition to jedne z najlepszych zastosowań Deep Learning. Dowiedz się więcej o aplikacjach do głębokiego uczenia się w świecie rzeczywistym.

Kim jest inżynier głębokiego uczenia się?

Inżynierowie Deep Learning są ekspertami w dziedzinie uczenia maszynowego i głębokiego uczenia. Ich podstawowym obowiązkiem jest wykorzystywanie platform i algorytmów DL do wykonywania określonych zadań w celu realizacji większego celu – Sztucznej Inteligencji.

Inżynierowie głębokiego uczenia się szkolą modele DL z dużymi i złożonymi zestawami danych, aby opracowywać inteligentne systemy, które mogą naśladować funkcje mózgu i wykonywać zadania wymagające poznania (ale bez lub z minimalną interwencją człowieka). Aby osiągnąć ten cel, wykorzystują moc sieci neuronowych.

Przeczytaj: Pomysły na projekty głębokiego uczenia się dla początkujących

Inżynierowie głębokiego uczenia opracowują systemy, które mogą wydajnie przesyłać dane, a także pisać/implementować złożony kod programistyczny w celu kierowania częściami sieci neuronowej, aby działały zgodnie z wykonywanym zadaniem. Modele Deep Learning stworzone przez Deep Learning Engineers są wykorzystywane w wielu rzeczywistych aplikacjach, w tym w przetwarzaniu języka naturalnego, klasyfikacji obrazów, rozpoznawaniu obrazu/mowy, rozpoznawaniu twarzy, wykrywaniu oszustw, prognozowaniu rynku, analizie obrazów medycznych i wielu innych.

Podczas gdy inżynierowie głębokiego uczenia muszą mieć solidne podstawy w zakresie podstaw uczenia maszynowego, w tym matematyki i statystyki, muszą również być dobrze zorientowani w eksploracji danych, analityce predykcyjnej i eksploracyjnej analizie danych.

Obowiązki Inżyniera Deep Learning

• Dogłębne zrozumienie podstaw informatyki – struktur danych, algorytmów, obliczalności i złożoności oraz architektury komputerowej.
• Wykorzystywać formuły i techniki matematyczne do wykonywania złożonych obliczeń i projektowania zaawansowanych algorytmów.
• Dobrze znać się na uczeniu maszynowym i algorytmach ML/DL.
• Aby rozszerzyć istniejące biblioteki i frameworki ML/DL
• Opracowanie algorytmów opartych na procedurach modelowania statystycznego.
• Budowanie i utrzymywanie skalowalnych rozwiązań ML/DL w produkcji.
• Analiza dużych i złożonych zbiorów danych w celu uzyskania szczegółowych informacji.
• Szkolenie i przekwalifikowanie systemów ML/DL w razie potrzeby.
• Aby poznać różne algorytmy i biblioteki ML/DL – muszą wiedzieć, jak i kiedy z nich korzystać.
• Zarządzanie infrastrukturą i potokami danych wymaganymi do przejścia kodu od etapu rozwoju do etapu produkcji.
• Współpraca z inżynierami danych w celu projektowania i rozwijania potoków danych i modeli.
• Aby wykazać kompleksową wiedzę na temat aplikacji ML/DL (w tym m.in. algorytmów, bibliotek i frameworków ML i DL).
• Współpraca z interesariuszami projektu w celu identyfikacji i oceny problemów biznesowych, wyjaśnienia wymagań i określenia zakresu potrzebnego rozwiązania.
• Zapewnienie wsparcia inżynierom ML/inżynierom danych we wdrażaniu poprawnych technik ML i DL w produkcie.

Umiejętności wymagane, aby zostać Inżynierem Deep Learning

Inżynier Deep Learning powinien posiadać:

• Wyjątkowe umiejętności matematyczne i statystyczne do wykonywania skomplikowanych obliczeń.
• Dogłębne zrozumienie struktur danych, modelowania danych i architektury oprogramowania.
• Możliwość pracy z różnymi frameworkami i bibliotekami ML i DL, takimi jak TensorFlow, Keras, Caffe, PyTorch, DeepLearning4J, Theano itp.
• Umiejętność pisania precyzyjnego i wydajnego kodu w Pythonie, Javie i R.
• Doskonałe pisemne i werbalne umiejętności komunikacyjne.
• Doskonałe umiejętności analityczne i rozwiązywania problemów.
• Kreatywny umysł z dbałością o szczegóły.

Przeczytaj także: Wynagrodzenie dla naukowców zajmujących się danymi w Indiach

Jak zostać Inżynierem Deep Learning?

Ponieważ nie można od razu zostać inżynierem głębokiego uczenia, musisz rozpocząć swoją przygodę z głębokim uczeniem od podstaw – zaczynając jako inżynier oprogramowania, inżynier danych lub inżynier ML. Wszystkie te role zawodowe mają wspólną podstawę – matematykę, statystykę, prawdopodobieństwo i oczywiście programowanie.

Kariera w Deep Learning wymaga od Ciebie dobrej znajomości koncepcji uczenia maszynowego, w tym technik uczenia nadzorowanego i nienadzorowanego. Istnieje wiele zasobów edukacyjnych online, które pomogą Ci opanować teoretyczną część ML i DL.

Ponadto, jak wspomnieliśmy wcześniej, ważne jest, aby zapoznać się z różnymi bibliotekami ML/DL i frameworkami do budowania modeli. A ponieważ większość popularnych bibliotek i frameworków jest oparta na Pythonie, musisz być biegły w języku programowania Python.

Kiedy już opanujesz te podstawy, powinieneś zacząć wdrażać swoją wiedzę teoretyczną w praktyczne eksperymenty. Możesz to zrobić, podejmując małe projekty ML/DL – Kaggle to jedna z najlepszych platform do znajdowania ciekawych i wymagających projektów. Spróbuj pracować na modelach ML, które obejmują regresję logistyczną, grupowanie K-średnich, maszyny wektorów nośnych i inne tak zaawansowane algorytmy.

Głębokie uczenie to połączenie różnych rzeczy, takich jak szkolenie modeli, kodowanie logiki biznesowej, funkcjonalność projektowania, testowanie jednostkowe, optymalizacja modeli i wiele innych. Dlatego zanim opanujesz głębokie uczenie, musisz nauczyć się innych elementów, w tym programowania, eksploracji danych, analizy predykcyjnej, bibliotek/frameworków ML i tak dalej.

Tak więc, jak widać, droga do zostania inżynierem głębokiego uczenia się nie jest bezpośrednia. Jednak podróż do tego celu może być dość ekscytująca, biorąc pod uwagę, że uczenie maszynowe i głębokie uczenie są ekscytującymi dziedzinami nauki. Zarówno ML, jak i DL to ewoluujące technologie, a zatem podnoszenie umiejętności i bycie na bieżąco z najnowszymi osiągnięciami w tej dziedzinie jest oznaką prawdziwego inżyniera Deep Learning.

Wynagrodzenie inżyniera głębokiego uczenia

Wynagrodzenie inżyniera głębokiego uczenia się w Indiach zależy od kilku czynników, takich jak wykształcenie kandydata, zestaw umiejętności, doświadczenie zawodowe, a także wielkość i reputacja firmy, lokalizacja oraz oferowana rola. Zazwyczaj pensje stanowisk pracy w uczeniu maszynowym w Indiach pozostają znacznie powyżej średniej rynkowej.

Wynagrodzenie początkowe dla Inżynierów Deep Learning w Indiach może wynosić od Rs. 3 – 15 LPA. Oczywiście osoby, które znajdują się na wyższym końcu skali wynagrodzeń, posiadają wysokie kwalifikacje, mają wcześniejsze doświadczenie zawodowe lub mogą pracować dla czołowych graczy w branży.

Na przykład osoby o następujących umiejętnościach mogą żądać wyższego rocznego wynagrodzenia:

• Język programowania Python/C++
• Przetwarzanie języka naturalnego
• Rozwój oprogramowania
• Analiza Big Data
• Przetwarzanie obrazu
• Wizja komputerowa
• Modelowanie danych
• Głęboka nauka
• Analiza danych

Z drugiej strony kwalifikacje edukacyjne odgrywają kluczową rolę w określaniu skali wynagrodzeń. Na przykład absolwenci z tytułem licencjata w dziedzinie inżynierii komputerowej/inżynierii oprogramowania mogą zarobić około Rs. 3,5 – 6 LPA, podczas gdy ci, którzy ukończyli studia podyplomowe w tej samej specjalizacji lub dziedzinach pokrewnych (elektronika/informatyka/informatyka), mogą zarobić około Rs. 5 – 7,3 LPA. Jednak absolwenci MBA mogą zarabiać wysoką pensję początkową (dzięki swojej rozległej wiedzy zarówno w dziedzinie technicznej, jak i biznesowej) w wysokości około Rs. 6 – 8,5 LPA lub więcej.

Średniego poziomu inżynierowie głębokiego uczenia się, którzy mają ponad osiem lat doświadczenia zawodowego, mogą zarabiać średnią roczną pensję w wysokości Rs. 7 – 12 LPA, podczas gdy specjaliści wyższego szczebla z ponad 15-letnim doświadczeniem w terenie mogą liczyć na pensje w przedziale od Rs. 25 – 48 LPA i więcej.

Źródło: Payscale

Wniosek

Według najnowszych statystyk przewiduje się, że globalny rynek maszyn wirtualnych, który w 2018 r. wyniósł 6,9 mld USD, wzrośnie w CAGR na poziomie 43,8% w latach 2019-2025. ML i pola pokrewne, w tym Deep Learning. Nadszedł więc czas, aby zdobyć wymagane umiejętności i zostać Inżynierem Deep Learning!

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o głębokim uczeniu i sztucznej inteligencji, sprawdź nasz program PG Diploma in Machine Learning and AI, który jest przeznaczony dla pracujących profesjonalistów i zapewnia ponad 30 studiów przypadków i zadań, ponad 25 sesji mentoringu branżowego, ponad 5 praktycznych rąk -w projektach zwieńczenia, ponad 450 godzin rygorystycznych szkoleń i pomocy w pośrednictwie pracy w najlepszych firmach.