Ce face un inginer de învățare automată? Roluri, responsabilități și abilități

În raportul 2019 privind viitorul muncii al lui Robert Half , Brandon Purell, analist senior la Forrester Research a declarat:

„Sută la sută din succesul viitor al oricărei companii depinde de adoptarea Machine Learning. Pentru ca companiile să aibă succes în epoca clientului, trebuie să anticipeze ceea ce își doresc clienții, iar învățarea automată este absolut esențială pentru asta.”

Cu un număr tot mai mare de organizații care explorează și folosesc instrumentele Data Science – AI și ML – cererea de profesioniști calificați în aceste domenii este în creștere. Rolul unui inginer de învățare automată este unul dintre cele mai solicitate roluri în știința datelor din industrie.

Astăzi, vom cerceta în profunzime rolul unui inginer de învățare automată și vom înțelege responsabilitățile și cerințele sale de bază.

Creșterea învățării automate

În esență, rolul unui inginer de învățare automată este o căsătorie între două roluri esențiale din industrie - Data Scientists și Software Engineer.

În timp ce obiectivul central al unui Data Scientist este să experimenteze cu Big Data, un inginer software se concentrează în primul rând pe programare (scrierea codului). Ambele roluri sunt în mod inerent diferite. Meseria unui Data Scientist este mai analitică – acești experți analitici folosesc o combinație de aptitudini matematice, statistice, analitice și instrumente ML pentru a aduna, procesa și analiza seturi masive de date pentru a obține informații.

Dimpotrivă, inginerii de software sunt codificatori/programatori experți care scriu programe scalabile și proiectează sisteme software pentru companii. Pentru ei, întregul concept de ML pare îndepărtat. Modelele create de cercetătorii de date sunt în mare parte de neînțeles pentru inginerii software - sunt complexe, nu prezintă modele de design clare și nu sunt curate (totul contrar a ceea ce învață inginerii software!)

Acesta este motivul pentru care companiile au simțit nevoia de un inginer de învățare automată – un profesionist care poate aduce la masă tot ce este mai bun din ambele lumi. Organizațiile și-au dorit pe cineva care să demistifice codul Data Scientists și să-l facă mai util și mai accesibil. Inginerii de învățare automată combină legile și regulile lumii științei datelor cu cele ale programării pentru a ajuta organizațiile să profite de toate beneficiile tehnologiilor AI/ML, respectând în același timp practicile și protocoalele standard de programare.

Ce face un inginer de învățare automată?

Meseria unui inginer de învățare automată este destul de asemănătoare cu cea a unui Data Scientist, în sensul că ambele roluri implică lucrul cu volume mari de date. Prin urmare, atât inginerii de învățare automată, cât și oamenii de știință ai datelor trebuie să posede abilități excelente de gestionare a datelor. Cu toate acestea, asta este toată asemănarea pe care o împărtășesc aceste două roluri.

Oamenii de știință de date sunt preocupați în principal de generarea de informații valoroase pentru a stimula creșterea afacerii prin luarea deciziilor orientate pe date. În schimb, inginerii de învățare automată se concentrează pe proiectarea de software cu rulare automată pentru automatizarea modelelor predictive.

În astfel de modele, de fiecare dată când software-ul îndeplinește o funcție, folosește rezultatele operațiunii respective pentru a efectua operațiuni viitoare cu o mai mare acuratețe. Acesta alcătuiește procesul de „învățare” al software-ului. Motoarele de recomandare Netflix și Amazon sunt cele mai bune exemple ale acestui tip de software inteligent.

De obicei, inginerii de învățare automată lucrează în strânsă colaborare cu cercetătorii de date. În timp ce Data Scientists extrag informații semnificative din seturi mari de date și comunică informațiile părților interesate de afaceri, inginerii de învățare automată se asigură că modelele utilizate de Data Scientists pot ingera cantități mari de date în timp real pentru a genera rezultate mai precise.

Responsabilitățile unui inginer de învățare automată

• Pentru a studia și a converti prototipuri de știință a datelor.
• Pentru a proiecta și dezvolta sisteme și scheme de învățare automată.
• Pentru a efectua analize statistice și a ajusta modele folosind rezultatele testelor.
• Pentru a găsi seturi de date disponibile online în scopuri de instruire.
• Pentru a antrena și a reinstrui sistemele și modelele ML, după cum este necesar.
• Pentru a extinde și a îmbogăți cadrele și bibliotecile ML existente.
• Pentru a dezvolta aplicații de învățare automată în funcție de cerințele clientului/clientului.
• Să cerceteze, să experimenteze și să implementeze algoritmi și instrumente ML adecvate.
• Să analizeze capabilitățile de rezolvare a problemelor și cazurile de utilizare ale algoritmilor ML și să le clasifice după probabilitatea de succes.
• Pentru a explora și vizualiza datele pentru o mai bună înțelegere și identificarea diferențelor în distribuția datelor care ar putea avea un impact asupra performanței modelului la implementarea acestuia în scenarii reale.

Abilități necesare pentru a fi inginer de învățare automată

• Diplomă avansată în Informatică/Matematică/Statistică sau o disciplină similară.
• Abilități avansate de matematică și statistică (algebră liniară, calcul, statistică bayesiană, medie, mediană, varianță etc.)
• Abilități solide de modelare a datelor și arhitectură de date.
• Experiență de programare în Python, R, Java, C++ etc.
• Cunoașterea cadrelor Big Data precum Hadoop, Spark, Pig, Hive, Flume etc.
• Experiență în lucrul cu cadre ML precum TensorFlow și Keras.
• Experiență în lucrul cu diferite biblioteci și pachete ML precum Scikit Learn, Theano, Tensorflow, Matplotlib, Caffe etc.
• Comunicari puternice scrise si verbale
• Excelente abilități interpersonale și de colaborare.

Salariul unui inginer de învățare automată

Potrivit raportului Indeed din 2019 – Cele mai bune locuri de muncă din SUA și India – Machine Learning Engineer ocupă poziția de coroană în listă cu un salariu mediu de 146.085 USD. Mai interesant este că rolul unui inginer ML a înregistrat o creștere uimitoare cu 344% din 2015!

Sursă

Glassdoor susține că salariul mediu anual al unui inginer de învățare automată din India este de Rs. 7.95.677. Deși salariul unui inginer de învățare automată este mai mare decât media națională, la fel ca orice alt loc de muncă, acesta depinde de dimensiunea și reputația companiei, locație, setul de aptitudini, pregătirea și, bineînțeles, experiența profesională.

Iată o diagramă de salarii a inginerilor ML din unele dintre companiile de top din industrie:

• Microsoft – Rs. 14.62.000 – 22.44.000 LPA
• Accenture – Rs. 10.11.000 – 15.28.000 LPA
• Quantiphi – Rs. 8.50.481 LPA
• Tata Consultancy Services – Rs. 4.12.706 LPA
• Infosys – Rs. 3.77.000 – 6.69.000 LPA

Citiți mai multe despre Salariul Machine Learning în India.

De ce crește cererea de ingineri de învățare automată?

În ultimul deceniu, cererea de ingineri de învățare automată a depășit chiar nevoia de cercetători ai datelor. În raportul LinkedIn US Job din 2017 , Machine Learning Engineer a ocupat primul loc, cu o creștere înregistrată de 9,8 ori în cinci ani (2012-17).

Sursă

În ceea ce privește piața globală de învățare automată, se estimează că va depăși 39.986,7 milioane USD până în 2025 , crescând cu un CAGR de 49,7% între 2017 și 2025. Aceste statistici arată clar că piața ML se extinde într-un ritm fără precedent. Având în vedere concurența în creștere, companiile vor trebui să angajeze ingineri ML talentați împreună cu alți profesioniști în domeniul științei datelor pentru a rămâne ferm pe piață.

Odată cu învățarea automată care câștigă rapid acțiune în industria modernă, aplicațiile și cazurile de utilizare ale acesteia devin la fel de variate precum Big Data în sine.

Afacerile și organizațiile folosesc ML pentru detectarea spam-ului și detectarea fraudelor; pentru sisteme de recunoaștere a imaginii și a vorbirii; pentru a crea asistenți personali inteligenti (Siri, Alexa) și mașini autonome; pentru a permite case inteligente și alimentare IoT; pentru a genera previziuni precise de trafic; pentru a personaliza serviciile de social media și serviciile de cumpărături/vizionare online; pentru a rafina rezultatele motorului de căutare și multe altele.

Concluzie

În curând, vor exista mai multe astfel de descoperiri uimitoare, inițiate de Machine Learning, iar inginerii Machine Learning vor continua să fie o parte integrantă a tuturor acestor operațiuni ML.

Puteți verifica diploma noastră PG în învățare automată și IA , care oferă ateliere practice practice, mentor individual în industrie, 12 studii de caz și sarcini, statutul de absolvenți IIIT-B și multe altele.