7 лучших вариантов карьеры в области машинного обучения и облачных вычислений

Машинное обучение больше не является модным словечком — это живая реальность нашего времени, породившая множество уникальных профессий в области Data Science. Машинное обучение из технологии, которая когда-то была недоступна для малых и средних предприятий, теперь стало основной технологией благодаря общедоступному облаку.

Сегодня ведущие платформы облачных вычислений, такие как Amazon (AWS), Google (ML Engine) и Microsoft (Azure), помогли демократизировать ИИ и машинное обучение и сделать их доступными и доступными. Как большие, так и малые облачные платформы заново изобретают ИИ и машинное обучение для создания инновационных сервисов, которые могут размещать эти прорывные технологии в организационных структурах.

Из всех услуг, предлагаемых облаком, платформы машинного обучения являются одними из самых быстрорастущих. Это в основном из-за универсальности, с которой они могут быть развернуты. В отличие от других облачных сервисов, облачные платформы машинного обучения могут предоставляться с помощью множества различных моделей доставки, включая когнитивные вычисления, вычисления на основе графического процессора, автоматизированное машинное обучение и управление моделями машинного обучения.

По мере того, как все большее число предприятий во всех отраслях промышленности используют машинное обучение, это повышает перспективы трудоустройства в этой области. Согласно отчету Indeed «Лучшие вакансии в США» за 2019 год, инженер по машинному обучению является самой популярной профессией с ошеломляющим ростом на 344% и средней базовой зарплатой в размере 146 085 долларов в год!

А поскольку облако становится основным направлением для проектов и услуг на основе машинного обучения, карьера в облаке также стремительно растет. Даже в Индии это одна из самых высокооплачиваемых работ для первокурсников. По оценкам, к 2021 году общий доход от услуг облачных вычислений превысит 300 миллиардов долларов .

Машинное обучение в облаке — это новая тенденция в отрасли, потому что при объединении потенциал и возможности машинного обучения и облака увеличиваются. Поскольку машинное обучение в облаке не требует определенного набора продвинутых навыков (подойдет базовое знание концепций машинного обучения и облачной платформы), оно предоставляет прекрасную возможность для карьерного роста. Кроме того, облако делает модели/услуги машинного обучения намного более масштабируемыми, предлагая достаточно возможностей для удовлетворения динамических бизнес-требований.

Теперь, без лишних слов, давайте рассмотрим некоторые из наиболее востребованных профилей вакансий ML в облаке.

5 лучших профилей работы в области машинного обучения и облачных вычислений

1. Инженер по машинному обучению

Профиль работы инженера машинного обучения — одна из самых востребованных ролей в области науки о данных. Инженеры машинного обучения несут основную ответственность за разработку и реализацию алгоритмов машинного обучения с использованием различных языков программирования и библиотек машинного обучения. Затем эти алгоритмы машинного обучения используются для обработки и анализа больших наборов данных для извлечения и выявления из них значимых закономерностей.

2. Data Scientist (использующий облако)

В свете постоянно растущего объема больших данных облако стало идеальным местом для хранения данных и доступа к ним. Следовательно, понимание функционирования облака имеет решающее значение для Data Scientist. Обычно специалистам по данным приходится работать с различными данными (структурированными, полуструктурированными, неструктурированными), инструментами аналитики и языками программирования, используя облачную платформу.

3. Инженер данных

Инженеры данных разрабатывают, создают, тестируют и поддерживают важные архитектуры данных, включая базы данных и крупномасштабные системы обработки в организации. Инженеры данных часто имеют дело с необработанными данными, которые могут быть проверены или не проверены, и, следовательно, они могут содержать человеческие или машинные ошибки. Они используют различные инструменты и языки программирования для повышения качества, эффективности и надежности данных.

4. DevOps-инженер

Инженеры DevOps — это ИТ-специалисты, хорошо разбирающиеся в жизненном цикле разработки программного обеспечения (SLDC). Они работают в тесном сотрудничестве с разработчиками программного обеспечения и командами по эксплуатации, чтобы обрабатывать и контролировать выпуски кода. Инженеры DevOps обычно отлично разбираются в инструментах автоматизации, необходимых для построения цифровых конвейеров (конвейеров CI/CD). Они развертывают обновления продукта, выявляют проблемы (если таковые имеются) в рабочей среде и внедряют необходимые интеграции для удовлетворения потребностей клиентов.

5. Инженер-программист/разработчик (машинное обучение)

Инженеры-программисты/разработчики несут основную ответственность за разработку программного обеспечения, которое может решать бизнес-задачи и проблемы. Инженеры-программисты/разработчики используют различные методы и инструменты машинного обучения в SLDC для анализа потребностей клиентов и соответствующего проектирования, тестирования и разработки программного обеспечения. Они должны постоянно работать над улучшением системы и качества продукта, выявляя проблемы, устраняя их и находя новые возможности для улучшения с использованием различных инструментов и алгоритмов машинного обучения.

6. Инженер по глубокому обучению

Инженеры глубокого обучения — это эксперты по машинному обучению, специализирующиеся на платформах глубокого обучения. Их основная задача — разработать модели/системы интеллектуального программирования, которые могут имитировать работу человеческого мозга. Для достижения этой цели инженеры глубокого обучения используют искусственные нейронные сети для создания машин, которые могут работать без вмешательства человека и учиться на собственном опыте.

7. Менеджер технической программы

Менеджеры технических программ несут ответственность за контроль и управление всеми видами технических проектов на всех этапах разработки, от идеи и дизайна до завершения. Менеджеры технических программ постоянно работают над выявлением новых источников дохода для компании и разработкой новых продуктов для увеличения прибыли компании. Они возглавляют группы разработчиков и дизайнеров проектов и подчиняются высшему руководству.

Заключение

В заключение отметим, что карьерные перспективы в области машинного обучения и облачных вычислений выглядят очень многообещающе. Поскольку эти области постоянно развиваются, каждый день совершаются новые прорывы. Быстрый рост и внедрение машинного обучения и облачных технологий еще больше создают огромный спрос на профессионалов с навыками машинного обучения и облачных вычислений.

Еще одна замечательная особенность карьеры в машинном обучении и облачных технологиях заключается в том, что нехватка талантов в этих сферах привела к тому, что зарплаты большинства профилей вакансий стали шестизначными. Так что, будьте уверены, любой, кто хочет построить карьеру в машинном обучении или облаке, может рассчитывать на многообещающее будущее, зарабатывая кучу денег!

Если вам интересно узнать об облачных вычислениях и машинном обучении, upGrad в сотрудничестве с IIT-Madras запустил программу «Машинное обучение в облаке». Курс даст вам необходимые навыки для этой роли: математика, обработка данных, статистика, программирование, навыки, связанные с облачными вычислениями, а также подготовит вас к получению работы вашей мечты.