Карьерный путь в области машинного обучения: 5 требовательных и разнообразных ролей

Рынок искусственного интеллекта и машинного обучения сейчас очень горячий.

Неудивительно, что рынок талантов искусственного интеллекта в настоящее время раскален добела. Фактически, Gartner утверждает, что бизнес-ценность ИИ составит 3,9 триллиона долларов в 2022 году, в то время как IDC оценивает, что мировые расходы на когнитивные системы и системы искусственного интеллекта к 2022 году достигнут 77,6 миллиарда долларов. Читать : Будущие масштабы машинного обучения

Подтверждая огромное влияние, которое ИИ должен оказать в ближайшем будущем, в отчете Глобального института McKinsey за 2019 год говорится, что ИИ и машинное обучение могут создать дополнительную ценность для бизнеса в размере около 1,4–2,6 трлн долларов в глобальном маркетинге и продажах, а также еще 1,2-2 триллиона долларов на управление цепочками поставок и производство к 2020 году.

Что отражает эта статистика?

Эта статистика только показывает, как AI и ML проникают в отрасль с беспрецедентной скоростью. Сегодня почти каждый сектор отрасли — здравоохранение, образование, розничная торговля, производство, цепочка поставок и логистика, BFSI и даже управление — так или иначе использует приложения AI и ML. Естественно, по мере распространения этих интеллектуальных технологий растет и спрос на квалифицированных специалистов в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Настало время построить свой карьерный путь в области машинного обучения!

Согласно отчету Indeed за 2019 год , инженер по машинному обучению занимает первое место в списке лучших вакансий в США, зафиксировав колоссальный рост на 344% при средней зарплате в 146 085 долларов в год. В Индии средняя зарплата по стране для машинного обучения составляет 11 05 748 фунтов стерлингов.

Спрос на талантливых и квалифицированных специалистов в области машинного обучения сейчас находится на пике, и в будущем он будет только расти. Самое замечательное в карьере машинного обучения заключается в том, что помимо удовлетворения от работы и безопасности, она также обещает солидную ежегодную компенсацию и быстрый карьерный рост. Тем больше причин подумать о построении карьеры в области машинного обучения.

Карьера в области машинного обучения

После того, как вы приобрели нужные навыки машинного обучения, вот пять самых перспективных карьерных путей в области машинного обучения, к которым вы можете стремиться:

1. Инженер по машинному обучению

Как мы уже говорили ранее, карьерный путь инженера по машинному обучению является одним из самых желанных и многообещающих в области науки о данных. Инженеры по машинному обучению в основном занимаются проектированием и разработкой систем и приложений машинного обучения с использованием алгоритмов и инструментов машинного обучения.

Их работа заключается в том, чтобы формировать и разрабатывать эффективные самообучающиеся приложения машинного обучения, выполняя статистический анализ и настраивая их с использованием результатов тестирования. Они также проводят и проводят различные эксперименты по машинному обучению с использованием таких языков программирования, как Python, Java, Scala, R и C++, и это лишь некоторые из них.

Требуемые навыки: инженер по машинному обучению должен иметь глубокие базовые знания в области математики, статистики и программирования. Он должен хорошо разбираться в архитектуре программного обеспечения, проектировании систем, структурах данных, моделировании данных и алгоритмах машинного обучения. Узнайте больше о навыках машинного обучения.

2. Специалист по данным

Профиль работы Data Scientist был назван «Самой сексуальной работой 21 века» в обзорной статье Harvard Business . Если это не установит популярность этой карьеры в области машинного обучения, что будет!

Специалисты по данным — это высококлассные эксперты, которые ежедневно используют передовые технологии (такие как большие данные, искусственный интеллект, машинное обучение, глубокое обучение и т. д.) и аналитические инструменты для сбора, хранения, обработки, анализа и интерпретации огромных объемов данных. Их основная обязанность — извлекать ценную информацию из больших наборов данных, которую можно преобразовать в ценность для бизнеса.

Требуемые навыки : Как и инженер машинного обучения, специалист по данным должен хорошо знать математику, статистику и программирование (в основном на Python). Специалисты по данным также должны иметь большой опыт интеллектуального анализа данных и уметь применять различные методы статистических исследований и использовать платформы больших данных (Hadoop, Pig, Hive, Spark, Flume и т. д.). Узнайте больше о навыках работы с данными.

Источник

3. Ученый НЛП

Обработка естественного языка (NLP) направлена ​​на то, чтобы дать машинам возможность понимать естественные человеческие языки. Ученые NLP в первую очередь несут ответственность за проектирование и разработку машин и приложений, которые могут изучать модели речи человеческого языка, а также переводить произносимые слова на другие языки. Цель здесь состоит в том, чтобы помочь машинам понимать человеческие языки так же естественно, как и люди. Grammarly и Duolingo — два отличных примера приложений НЛП.

Требуемые навыки : поскольку основная задача ученых НЛП — научить машины понимать нюансы человеческого языка, они должны свободно владеть синтаксисом, орфографией и грамматикой хотя бы одного языка (чем больше, тем лучше). Кроме того, они должны иметь базовые навыки машинного обучения.

4. Разработчик/инженер программного обеспечения (AI/ML)

Разработчики программного обеспечения/инженеры, специализирующиеся на искусственном интеллекте/машинном обучении, являются творческими умами, стоящими за интеллектуальными компьютерными программами. Их основная работа заключается в разработке эффективных алгоритмов и приложений машинного обучения. Разработчики программного обеспечения/инженеры проектируют, разрабатывают и устанавливают программные решения AI/ML; создавать определенные компьютерные функции; подготавливать к визуализации документацию по продукту, блок-схемы, макеты, схемы, диаграммы и т.д.; писать и тестировать код; создавать технические задания, модернизировать и обслуживать системы и многое другое.

Требуемые навыки : Разработчики/инженеры программного обеспечения (AI/ML) должны владеть программированием на нескольких языках программирования, включая Python, Java, R, C, C++, Scala и т. д. Они должны хорошо разбираться в операционных системах, структурах данных, архитектура данных, компьютерная архитектура, анализ данных, распределенная обработка, тестирование и отладка программного обеспечения, среди прочего. Кроме того, они должны обладать обширными знаниями концепций, алгоритмов, систем и инструментов машинного обучения.

Источник

5. Дизайнер машинного обучения, ориентированный на человека

Машинное обучение имеет эксклюзивную ветвь, посвященную разработке алгоритмов машинного обучения, ориентированных на людей. Отсюда и название «человекоцентрированное машинное обучение». Разработчики машинного обучения, ориентированного на человека, несут ответственность за создание интеллектуальных систем, которые могут «изучать» предпочтения и модели поведения отдельных людей посредством обработки информации и распознавания образов.

Эти системы требуют минимального или нулевого вмешательства человека или даже громоздких программ для учета всех мыслимых пользовательских сценариев. Механизм рекомендаций Netflix и Amazon — отличный пример машинного обучения, ориентированного на человека.

Требуемые навыки : как и в случае любой карьеры в области машинного обучения, проектировщики машинного обучения, ориентированные на человека, также должны обладать глубоким пониманием различных концепций, алгоритмов машинного обучения и того, как они работают. Они также должны иметь хорошую базу по математике и статистике, а также навыки кодирования.

Заключение

Хотя это пять основных карьерных путей в области машинного обучения, в этой области есть много других карьерных путей, таких как аналитик данных, архитектор данных, облачный архитектор и разработчик бизнес-аналитики, и это лишь некоторые из них. В конечном счете, выбор карьеры в области машинного обучения зависит от вас — на чем вы хотите специализироваться и какие навыки у вас есть и какие вы хотите приобрести.

Многие отрасли используют машинное обучение для разных целей, поэтому спрос растет день ото дня. Если вы хотите узнать больше о карьере в области машинного обучения и искусственного интеллекта, ознакомьтесь с IIT Madras и расширенной сертификацией upGrad в области машинного обучения и облачных вычислений.