Czym zajmuje się inżynier uczenia maszynowego? Role, obowiązki i umiejętności

W raporcie Roberta Halfa dotyczącym przyszłości pracy za rok 2019 , Brandon Purell, starszy analityk w firmie Forrester Research, stwierdził:

„Sto procent przyszłego sukcesu każdej firmy zależy od wdrożenia uczenia maszynowego. Aby firmy odniosły sukces w erze klienta, muszą przewidywać, czego chcą klienci, a uczenie maszynowe jest do tego absolutnie niezbędne”.

Wraz z rosnącą liczbą organizacji eksplorujących i wykorzystujących narzędzia Data Science – AI i ML – rośnie zapotrzebowanie na wykwalifikowanych specjalistów w tych dziedzinach. Rola inżyniera uczenia maszynowego jest jedną z najbardziej pożądanych ról w branży Data Science.

Dzisiaj zagłębimy się w rolę inżyniera uczenia maszynowego i zrozumiemy jego podstawowe obowiązki i wymagania.

Powstanie uczenia maszynowego

Zasadniczo rola inżyniera uczenia maszynowego jest mariażem dwóch kluczowych ról w branży – naukowców zajmujących się danymi i inżyniera oprogramowania.

Podczas gdy głównym celem naukowca zajmującego się danymi jest eksperymentowanie z Big Data, inżynier oprogramowania koncentruje się przede wszystkim na programowaniu (pisanie kodu). Obie role są z natury różne. Praca Data Scientist jest bardziej analityczna – ci eksperci analityczni używają kombinacji matematycznych, statystycznych, analitycznych umiejętności i narzędzi ML do gromadzenia, przetwarzania i analizowania ogromnych zbiorów danych w celu uzyskania wglądu.

Wręcz przeciwnie, inżynierowie oprogramowania są doświadczonymi koderami/programistami, którzy piszą skalowalne programy i projektują systemy oprogramowania dla firm. Dla nich cała koncepcja ML wydaje się odległa. Modele tworzone przez Data Scientists są w większości niezrozumiałe dla inżynierów oprogramowania – są złożone, nie pokazują wyraźnych wzorców projektowych i nie są czyste (wszystko wbrew temu, czego uczą się inżynierowie oprogramowania!).

Właśnie dlatego firmy potrzebowały inżyniera uczenia maszynowego – profesjonalisty, który potrafi wykorzystać to, co najlepsze z obu światów. Organizacje poszukiwały kogoś, kto potrafi zdemistyfikować kod Data Scientists i uczynić go bardziej użytecznym i dostępnym. Inżynierowie uczenia maszynowego łączą prawa i zasady świata Data Science z prawem programowania, aby pomóc organizacjom czerpać pełne korzyści z technologii AI/ML przy jednoczesnym przestrzeganiu standardowych praktyk i protokołów programowania.

Czym zajmuje się inżynier uczenia maszynowego?

Praca inżyniera uczenia maszynowego jest podobna do pracy naukowca zajmującego się danymi, w tym sensie, że obie role obejmują pracę z ogromnymi ilościami danych. Dlatego zarówno inżynierowie uczenia maszynowego, jak i naukowcy zajmujący się danymi muszą posiadać doskonałe umiejętności zarządzania danymi. Jednak to całe podobieństwo, które łączy te dwie role.

Naukowcy zajmujący się danymi zajmują się głównie generowaniem cennych spostrzeżeń umożliwiających rozwój biznesu poprzez podejmowanie decyzji zorientowanych na dane. W przeciwieństwie do tego inżynierowie uczenia maszynowego koncentrują się na projektowaniu samoczynnie działającego oprogramowania do automatyzacji modeli predykcyjnych.

W takich modelach za każdym razem, gdy oprogramowanie wykonuje funkcję, wykorzystuje wyniki tej operacji do wykonywania przyszłych operacji z większą dokładnością. To składa się na proces „uczenia się” oprogramowania. Silniki rekomendacji Netflix i Amazon to najlepsze przykłady tego typu inteligentnego oprogramowania.

Zazwyczaj inżynierowie uczenia maszynowego ściśle współpracują z naukowcami zajmującymi się danymi. Podczas gdy naukowcy zajmujący się danymi wyodrębniają znaczące wnioski z dużych zbiorów danych i przekazują informacje interesariuszom biznesowym, inżynierowie uczenia maszynowego zapewniają, że modele używane przez naukowców zajmujących się danymi mogą pobierać ogromne ilości danych w czasie rzeczywistym w celu generowania dokładniejszych wyników.

Obowiązki inżyniera uczenia maszynowego

• Do badania i konwersji prototypów data science.
• Projektowanie i rozwijanie systemów i schematów uczenia maszynowego.
• Przeprowadzanie analiz statystycznych i dostrajanie modeli przy użyciu wyników testów.
• Aby znaleźć dostępne zbiory danych online do celów szkoleniowych.
• Szkolenie i ponowne szkolenie systemów i modeli ML w razie potrzeby.
• Rozszerzanie i wzbogacanie istniejących frameworków i bibliotek ML.
• Tworzenie aplikacji do uczenia maszynowego zgodnie z wymaganiami klienta/klienta.
• Badania, eksperymenty i wdrażanie odpowiednich algorytmów i narzędzi ML.
• Analiza możliwości rozwiązywania problemów i przypadków użycia algorytmów ML i uszeregowanie ich według prawdopodobieństwa sukcesu.
• Eksploracja i wizualizacja danych w celu lepszego zrozumienia i identyfikacji różnic w dystrybucji danych, które mogą mieć wpływ na wydajność modelu podczas wdrażania go w rzeczywistych scenariuszach.

Umiejętności wymagane, aby zostać inżynierem uczenia maszynowego

• Zaawansowany stopień naukowy z informatyki/matematyki/statystyki lub dyscypliny pokrewnej.
• Zaawansowane umiejętności matematyczne i statystyczne (algebra liniowa, rachunek różniczkowy, statystyka bayesowska, średnia, mediana, wariancja itp.)
• Solidne umiejętności modelowania i architektury danych.
• Doświadczenie programistyczne w Python, R, Java, C++ itp.
• Znajomość frameworków Big Data, takich jak Hadoop, Spark, Pig, Hive, Flume itp.
• Doświadczenie w pracy z frameworkami ML, takimi jak TensorFlow i Keras.
• Doświadczenie w pracy z różnymi bibliotekami i pakietami ML, takimi jak Scikit learn, Theano, Tensorflow, Matplotlib, Caffe itp.
• Silna komunikacja pisemna i ustna
• Doskonałe umiejętności interpersonalne i współpracy.

Wynagrodzenie inżyniera uczenia maszynowego

Według raportu Indeed z 2019 r. – Najlepsze miejsca pracy w USA i Indiach – Machine Learning Engineer zajmuje czołowe miejsce na liście ze średnią pensją 146 085 USD. Co ciekawsze, rola inżyniera ML odnotowała aż 344% wzrost od 2015 roku!

Źródło

Glassdoor utrzymuje, że średnia roczna pensja inżyniera uczenia maszynowego w Indiach wynosi Rs. 7 95677. Chociaż wynagrodzenie inżyniera uczenia maszynowego jest wyższe niż średnia krajowa, tak jak w przypadku każdej innej pracy, zależy to od wielkości i reputacji firmy, lokalizacji, umiejętności, wykształcenia i oczywiście doświadczenia zawodowego.

Oto wykres wynagrodzeń inżynierów ML w niektórych wiodących firmach w branży:

• Microsoft – Rs. 14 62 000 – 22 44 000 LPA
• Accenture – Rs. 10 11 000 – 15 28 000 LPA
• Quantiphi – Rs. 8 50 481 LPA
• Usługi doradcze Tata – Rs. 4 12 706 LPA
• Infosys – Rs. 3,77 000 – 6,69 000 LPA

Przeczytaj więcej o wynagrodzeniu za uczenie maszynowe w Indiach.

Dlaczego rośnie zapotrzebowanie na inżynierów uczenia maszynowego?

W ostatniej dekadzie zapotrzebowanie na inżynierów uczenia maszynowego przewyższyło nawet zapotrzebowanie na naukowców zajmujących się danymi. W raporcie LinkedIn US Job z 2017 r. inżynier uczenia maszynowego zajął pierwsze miejsce z odnotowanym wzrostem 9,8-krotnym w ciągu pięciu lat (2012-17).

Źródło

Jeśli chodzi o globalny rynek uczenia maszynowego, przewiduje się, że do 2025 r. przekroczy on 39 986,7 mln USD , rosnąc w tempie CAGR wynoszącym 49,7% w latach 2017-2025. Te statystyki jasno pokazują, że rynek ML rozwija się w niespotykanym dotąd tempie. W związku z rosnącą konkurencją firmy będą musiały zatrudniać utalentowanych inżynierów ML wraz z innymi specjalistami Data Science, aby pozostać mocno na rynku.

Ponieważ uczenie maszynowe szybko zyskuje na popularności we współczesnym przemyśle, jego zastosowania i przypadki użycia stają się tak różnorodne, jak samo Big Data.

Firmy i organizacje wykorzystują ML do wykrywania spamu i wykrywania oszustw; do systemów rozpoznawania obrazu i mowy; tworzenie inteligentnych asystentów osobistych (Siri, Alexa) i samochodów autonomicznych; umożliwienie inteligentnych domów i zasilania IoT; generować dokładne prognozy ruchu; personalizacji usług mediów społecznościowych i usług zakupów/przeglądania online; do udoskonalania wyników wyszukiwania i nie tylko.

Wniosek

Wkrótce pojawi się więcej takich zdumiewających przełomów, których pionierem było uczenie maszynowe, a inżynierowie uczenia maszynowego nadal będą integralną częścią wszystkich takich operacji ML.

Możesz sprawdzić nasz dyplom PG w dziedzinie uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji , który zapewnia praktyczne warsztaty praktyczne, mentor branżowy jeden na jednego, 12 studiów przypadków i zadań, status absolwentów IIIT-B i nie tylko.