Заработная плата инженера по глубокому обучению в Индии в 2022 году [для новичков и опытных]

Глубокое обучение (ГО) — это подветвь машинного обучения, которая фокусируется на одной вещи — проектировании и разработке интеллектуальных машин, которые могут учиться на опыте и примерах методом проб и ошибок. Искусственные нейронные сети, вдохновленные нейронной структурой человеческого мозга, составляют основу глубокого обучения.

Точно так же, как нейроны в человеческом мозге могут отправлять и получать сигналы для обработки информации и выполнения задач, нейронные сети также функционируют таким же образом. Нейронная сеть состоит из нескольких слоев, которые дополнительно содержат множество узлов, которые отправляют и получают сигналы с одного слоя на другой для обработки данных.

Хотя модели глубокого обучения получают данные для их обучения, в конечном итоге они могут выполнять задачи, подобные человеческим, путем обучения на собственном опыте. Алгоритмы глубокого обучения, на которых работают эти продвинутые модели, учатся выполнять задачи классификации непосредственно на основе изображений, текста или звуков.

При правильном обучении их производительность и точность часто могут превосходить человеческие. Автономные автомобили, рекомендательные механизмы, используемые онлайн-платформами (Amazon и Netflix), виртуальные помощники (Siri, Alexa, Cortana), виртуальное распознавание — вот некоторые из лучших приложений глубокого обучения. Узнайте больше о приложениях глубокого обучения в реальном мире.

Кто такой инженер глубокого обучения?

Инженеры глубокого обучения являются экспертами в области машинного обучения и глубокого обучения. Их основная обязанность — использовать платформы и алгоритмы DL для выполнения конкретных задач для достижения более важной цели — искусственного интеллекта.

Инженеры глубокого обучения обучают модели глубокого обучения с помощью больших и сложных наборов данных для разработки интеллектуальных систем, которые могут имитировать функции мозга и выполнять задачи, требующие когнитивных функций (но без вмешательства человека или с минимальным вмешательством). Для достижения этой цели они используют возможности нейронных сетей.

Читайте: Идеи проектов глубокого обучения для начинающих

Инженеры по глубокому обучению разрабатывают системы, которые могут эффективно передавать данные, а также писать/реализовывать сложный программный код, чтобы направлять части нейронной сети для работы в соответствии с поставленной задачей. Модели глубокого обучения, созданные инженерами глубокого обучения, используются во многих реальных приложениях, включая обработку естественного языка, классификацию изображений, распознавание изображений и речи, распознавание лиц, обнаружение мошенничества, прогнозирование рынка, анализ медицинских изображений и многое другое.

Хотя инженеры глубокого обучения должны иметь прочную основу в основах машинного обучения, включая математику и статистику, они также должны хорошо разбираться в интеллектуальном анализе данных, прогнозной аналитике и исследовательском анализе данных.

Обязанности инженера по глубокому обучению

• Иметь глубокое понимание основ компьютерных наук - структуры данных, алгоритмы, вычислимость и сложность, а также компьютерную архитектуру.
• Использовать математические формулы и методы для выполнения сложных вычислений и разработки сложных алгоритмов.
• Хорошо разбираться в алгоритмах машинного обучения и ML/DL.
• Для расширения существующих библиотек и фреймворков ML/DL
• Разработать алгоритмы на основе процедур статистического моделирования.
• Для создания и поддержки масштабируемых решений ML/DL в производственной среде.
• Для анализа больших и сложных наборов данных для извлечения информации.
• Обучать и переобучать системы ML/DL по мере необходимости.
• Чтобы быть знакомым с различными алгоритмами и библиотеками ML/DL, они должны знать, как и когда их использовать.
• Для управления инфраструктурой и конвейерами данных необходимо перевести код от разработки до стадии производства.
• Сотрудничать с инженерами данных для проектирования и разработки конвейеров данных и моделей.
• Чтобы продемонстрировать сквозное понимание приложений ML/DL (включая, помимо прочего, алгоритмы ML и DL, библиотеки и платформы).
• Сотрудничать с заинтересованными сторонами проекта для выявления и оценки бизнес-проблем, уточнения требований и определения объема необходимого решения.
• Оказывать поддержку инженерам машинного обучения/инженерам данных в реализации правильных методов машинного обучения и глубокого обучения в продукте.

Навыки, необходимые для того, чтобы стать инженером по глубокому обучению

Инженер глубокого обучения должен обладать:

• Исключительные математические и статистические навыки для выполнения сложных вычислений.
• Глубокое понимание структур данных, моделирования данных и архитектуры программного обеспечения.
• Возможность работы с различными фреймворками и библиотеками ML и DL, такими как TensorFlow, Keras, Caffe, PyTorch, DeepLearning4J, Theano и др.
• Способность писать точный и эффективный код на Python, Java и R.
• Отличные письменные и устные коммуникативные навыки.
• Отличные аналитические способности и навыки решения проблем.
• Творческий склад ума с вниманием к деталям.

Читайте также: Зарплата Data Scientist в Индии

Как стать инженером по глубокому обучению?

Поскольку сразу стать инженером по глубокому обучению невозможно, вам нужно начать свое путешествие по глубокому обучению с основ — либо с должности инженера-программиста, либо инженера данных, либо инженера машинного обучения. Все эти рабочие роли имеют общую основу — математика, статистика, вероятность и, конечно же, программирование.

Карьера в области глубокого обучения требует, чтобы вы хорошо разбирались в концепциях машинного обучения, включая как контролируемые, так и неконтролируемые методы обучения. Существует множество онлайн-ресурсов для обучения, которые помогут вам освоить теоретическую часть ML и DL.

Кроме того, как мы уже упоминали ранее, крайне важно ознакомиться с различными библиотеками и фреймворками ML/DL для построения моделей. А поскольку большинство популярных библиотек и фреймворков основаны на Python, вы должны владеть языком программирования Python.

Как только вы правильно освоите эти основы, вы должны начать применять свои теоретические знания в практических экспериментах. Вы можете сделать это, взяв на себя небольшие проекты ML/DL — Kaggle — одна из лучших платформ для поиска интересных и сложных проектов. Попробуйте работать с моделями ML, которые включают логистическую регрессию, кластеризацию K-средних, машины опорных векторов и другие подобные продвинутые алгоритмы.

Глубокое обучение — это сочетание разных вещей, таких как обучение модели, кодирование бизнес-логики, функциональность дизайна, модульное тестирование, оптимизация модели и многое другое. Следовательно, прежде чем вы сможете освоить глубокое обучение, вы должны изучить другие элементы, включая программирование, интеллектуальный анализ данных, прогнозный анализ, библиотеки/фреймворки машинного обучения и так далее.

Таким образом, как вы можете видеть, путь к тому, чтобы стать инженером глубокого обучения, не является прямым. Тем не менее, путь к этому может быть довольно захватывающим, учитывая, что машинное обучение и глубокое обучение являются интересными областями исследования. И машинное обучение, и глубокое обучение являются развивающимися технологиями, и, следовательно, повышение квалификации и постоянное ознакомление с последними достижениями в этой области являются признаком настоящего инженера глубокого обучения.

Зарплата инженера по глубокому обучению

Заработная плата инженера по глубокому обучению в Индии определяется несколькими факторами, такими как образовательная квалификация кандидата, набор навыков, опыт работы, а также размер и репутация компании, местоположение и предлагаемая должность. Как правило, зарплаты специалистов по машинному обучению в Индии остаются значительно выше среднего по рынку.

Начальная оплата труда инженеров по глубокому обучению в Индии может варьироваться от рупий до рупий. 3 – 15 ЛПА. Конечно, люди, которые попадают в верхнюю часть шкалы заработной платы, обладают высокой квалификацией, имеют предыдущий опыт работы или могут работать на лучших игроков в отрасли.

Например, лица со следующими навыками могут потребовать более высокую годовую компенсацию:

• Язык программирования Python/С++
• Обработка естественного языка
• Разработка программного обеспечения
• Аналитика больших данных
• Обработка изображения
• Компьютерное зрение
• Моделирование данных
• Глубокое обучение
• Анализ данных

С другой стороны, образовательные квалификации играют ключевую роль в определении шкалы заработной платы. Например, выпускники со степенью бакалавра в области вычислительной техники / разработки программного обеспечения могут зарабатывать около рупий. 3,5–6 LPA, в то время как те, кто имеет ученую степень по той же специализации или в смежных областях (электронная инженерия / информатика / информатика), могут зарабатывать около рупий. 5 – 7,3 ЛПА. Тем не менее, выпускники MBA могут получать высокую начальную зарплату (благодаря их обширным знаниям как в технической, так и в деловой областях) в размере около рупий. 6 – 8,5 LPA и более.

Инженеры глубокого обучения среднего уровня, имеющие более восьми лет опыта работы, могут получать среднюю годовую зарплату в размере рупий. 7–12 LPA, в то время как профессионалы старшего уровня, имеющие более 15 лет опыта работы на местах, могут получать заработную плату в диапазоне от рупий. 25 – 48 ЛПА и более.

Источник: Платежная шкала

Заключение

Согласно последним статистическим данным, размер мирового рынка машинного обучения, который в 2018 году составлял 6,9 млрд долларов США, по прогнозам, будет расти в среднем на 43,8% в период с 2019 по 2025 год. Естественно, это приведет к созданию гораздо большего количества вакансий в Машинное обучение и смежные области, включая глубокое обучение. Итак, настало время получить необходимые навыки и стать инженером глубокого обучения!

Если вам интересно узнать больше о глубоком обучении и искусственном интеллекте, ознакомьтесь с нашей программой диплома PG в области машинного обучения и искусственного интеллекта, которая предназначена для работающих профессионалов и предлагает более 30 тематических исследований и заданий, более 25 отраслевых сессий наставничества, 5+ практических рук. - на завершающих проектах, более 450 часов тщательного обучения и помощи в трудоустройстве в ведущих фирмах.