Чем занимается инженер по машинному обучению? Роли, обязанности и навыки

Опубликовано: 2019-12-17

В отчете Роберта Халфа о будущем работы за 2019 год Брэндон Пурелл, старший аналитик Forrester Research, заявил:

«Будущий успех любой компании на сто процентов зависит от внедрения машинного обучения. Чтобы компании были успешными в эпоху клиентов, они должны предвидеть, чего хотят клиенты, и машинное обучение абсолютно необходимо для этого».

С ростом числа организаций, изучающих и использующих инструменты Data Science — AI и ML — растет спрос на квалифицированных специалистов в этих областях. Роль инженера по машинному обучению — одна из самых востребованных в отрасли.

Сегодня мы углубимся в роль инженера по машинному обучению и поймем его основные обязанности и требования.

Оглавление

Расцвет машинного обучения

По сути, роль инженера по машинному обучению — это сочетание двух ключевых ролей в отрасли — специалиста по данным и инженера-программиста.

В то время как основное внимание Data Scientist уделяется экспериментам с большими данными, инженер-программист в основном занимается программированием (написанием кода). Обе роли по своей сути разные. Работа Data Scientist более аналитическая — эти эксперты-аналитики используют сочетание математических, статистических, аналитических навыков и инструментов ML для сбора, обработки и анализа массивных наборов данных для получения информации.

Напротив, инженеры-программисты — это опытные кодеры/программисты, которые пишут масштабируемые программы и разрабатывают программные системы для компаний. Для них вся концепция машинного обучения кажется далекой. Модели, созданные специалистами по данным, в основном непонятны инженерам-программистам — они сложны, не показывают четких шаблонов проектирования и не являются чистыми (все противоречит тому, что учат инженеры-программисты!)

Именно поэтому компании почувствовали потребность в инженере по машинному обучению — профессионале, который может принести лучшее из обоих миров. Организациям нужен был кто-то, кто мог бы демистифицировать код специалистов по данным и сделать его более полезным и доступным. Инженеры по машинному обучению сочетают законы и правила мира Data Science с программированием, чтобы помочь организациям воспользоваться всеми преимуществами технологий AI/ML, придерживаясь стандартных методов и протоколов программирования.

Чем занимается инженер по машинному обучению?

Работа инженера по машинному обучению очень похожа на работу специалиста по данным в том смысле, что обе роли связаны с работой с огромными объемами данных. Следовательно, и инженеры по машинному обучению, и специалисты по данным должны обладать отличными навыками управления данными. Однако это все сходство, которое объединяет эти две роли.

Специалисты по данным в основном занимаются получением ценной информации для стимулирования роста бизнеса за счет принятия решений, ориентированных на данные. Напротив, инженеры по машинному обучению сосредоточены на разработке самозапускающегося программного обеспечения для автоматизации прогнозных моделей.

В таких моделях каждый раз, когда программное обеспечение выполняет какую-либо функцию, оно использует результаты этой операции для выполнения будущих операций с большей точностью. Это составляет процесс «обучения» программного обеспечения. Механизмы рекомендаций Netflix и Amazon являются лучшими примерами интеллектуального программного обеспечения такого типа.

Обычно инженеры по машинному обучению работают в тесном сотрудничестве с учеными по данным. В то время как специалисты по обработке и анализу данных извлекают ценную информацию из больших наборов данных и передают информацию заинтересованным сторонам бизнеса, инженеры по машинному обучению гарантируют, что модели, используемые специалистами по данным, могут обрабатывать огромные объемы данных в реальном времени для получения более точных результатов.

Обязанности инженера по машинному обучению

  • Изучать и преобразовывать прототипы науки о данных.
  • Проектировать и разрабатывать системы и схемы машинного обучения.
  • Для выполнения статистического анализа и тонкой настройки моделей с использованием результатов испытаний.
  • Чтобы найти доступные наборы данных в Интернете для учебных целей.
  • Обучать и переобучать системы и модели машинного обучения по мере необходимости.
  • Для расширения и обогащения существующих платформ и библиотек машинного обучения.
  • Разрабатывать приложения для машинного обучения в соответствии с требованиями заказчика/клиента.
  • Исследовать, экспериментировать и внедрять подходящие алгоритмы и инструменты машинного обучения.
  • Чтобы проанализировать возможности решения проблем и варианты использования алгоритмов ML и ранжировать их по вероятности успеха.
  • Чтобы исследовать и визуализировать данные для лучшего понимания и выявления различий в распределении данных, которые могут повлиять на производительность модели при ее развертывании в реальных сценариях.

Навыки, необходимые инженеру по машинному обучению

  • Ученая степень в области компьютерных наук/математики/статистики или смежных дисциплин.
  • Продвинутые математические и статистические навыки (линейная алгебра, исчисление, байесовская статистика, среднее значение, медиана, дисперсия и т. д.)
  • Надежные навыки моделирования данных и архитектуры данных.
  • Опыт программирования на Python, R, Java, C++ и др.
  • Знание фреймворков больших данных, таких как Hadoop, Spark, Pig, Hive, Flume и т. д.
  • Опыт работы с фреймворками машинного обучения, такими как TensorFlow и Keras.
  • Опыт работы с различными библиотеками и пакетами машинного обучения, такими как Scikit Learn, Theano, Tensorflow, Matplotlib, Caffe и др.
  • Сильные письменные и устные коммуникации
  • Отличные навыки межличностного общения и сотрудничества.

Заработная плата инженера по машинному обучению

Согласно отчету Indeed за 2019 год «Лучшие вакансии в США и Индии», инженер по машинному обучению занимает первое место в списке со средней зарплатой 146 085 долларов. Что еще более интересно, так это то, что роль инженера машинного обучения увеличилась на колоссальные 344% с 2015 года!

Источник

Glassdoor утверждает, что средняя годовая зарплата инженера по машинному обучению в Индии составляет рупий. 7 95 677. Хотя зарплата инженера по машинному обучению выше, чем в среднем по стране, как и на любой другой работе, она зависит от размера и репутации компании, местоположения, набора навыков, образования и, конечно же, профессионального опыта.

Вот таблица зарплат инженеров машинного обучения в некоторых ведущих компаниях отрасли:

  • Майкрософт — рупий. 14 62 000 – 22 44 000 МЛП
  • Аксенчер - рупий. 10,11,000 – 15,28,000 LPA
  • Квантифи - рупий. 8 50 481 ЛПА
  • Консультационные услуги Tata – рупий. 4 12 706 ЛПА
  • Инфосис - рупий. 3,77,000 – 6,69,000 LPA

Узнайте больше о зарплате машинного обучения в Индии.

Почему растет спрос на инженеров по машинному обучению?

В последнее десятилетие спрос на инженеров по машинному обучению даже превысил потребность в специалистах по данным. В отчете о вакансиях LinkedIn в США за 2017 год инженер по машинному обучению занял первое место с зарегистрированным ростом в 9,8 раза за пять лет (2012–2017).

Источник

Что касается мирового рынка машинного обучения, то, по прогнозам, к 2025 году он превысит 39 986,7 млн ​​долларов США , увеличившись в среднем на 49,7% в период с 2017 по 2025 год. Эти статистические данные ясно показывают, что рынок машинного обучения расширяется беспрецедентными темпами. В свете растущей конкуренции компаниям придется нанимать талантливых инженеров по машинному обучению вместе с другими специалистами по науке о данных, чтобы прочно закрепиться на рынке.

Поскольку машинное обучение быстро набирает обороты в современной отрасли, его приложения и варианты использования становятся такими же разнообразными, как и сами большие данные.

Предприятия и организации используют машинное обучение для обнаружения спама и мошенничества; для систем распознавания изображений и речи; создавать умных персональных помощников (Siri, Alexa) и автономные автомобили; для включения умных домов и мощного IoT; генерировать точные прогнозы трафика; для персонализации услуг социальных сетей и услуг онлайн-покупок/просмотра; для уточнения результатов поиска и многое другое.

Заключение

Вскоре будет еще больше таких поразительных прорывов, сделанных машинным обучением, и инженеры по машинному обучению будут продолжать оставаться неотъемлемой частью всех таких операций машинного обучения.

Вы можете проверить наш диплом PG в области машинного обучения и искусственного интеллекта , который включает практические семинары, индивидуального отраслевого наставника, 12 тематических исследований и заданий, статус выпускника IIIT-B и многое другое.

Каково будущее машинного обучения?

Машинное обучение постепенно проникает во все сферы общества. Во всех этих новых изобретениях, от объектов, распознающих голос, до интеллектуальных устройств, используется машинное обучение. В наши дни машинное обучение используется в банковском секторе, сфере развлечений и СМИ, инвестиционном секторе и многих других секторах. Есть еще несколько секторов, которые не затронуты машинным обучением, но специалисты в области машинного обучения медленно проводят исследования, чтобы охватить эти сектора. Специалисты по машинному обучению пользуются большим спросом, так как почти каждый технологический стартап и крупная корпорация хотят нанять их, чтобы помочь им модернизировать свои компании.

Какая связь между искусственным интеллектом и машинным обучением?

Машинное обучение — это изучение систем, которые могут учиться на прошлом опыте, например на данных. Когда мы говорим о машинном обучении, мы обычно имеем в виду прогностическое моделирование, которое является частью машинного обучения. Это связано с построением моделей на основе данных, чтобы делать прогнозы на основе новых данных. Искусственный интеллект — это раздел компьютерных наук, который делает упор на разработку интеллектуальных компьютеров с интеллектом, подобным человеческому, включая широкий спектр возможностей, таких как обучение, запоминание и постановка целей. Искусственный интеллект имеет подполе, называемое машинным обучением.

Каковы реальные варианты использования машинного обучения?

Машинное обучение имеет широкий спектр применений, от бизнеса до науки и медицины. Он используется в медицине для поиска в больших химических базах данных и определения того, какие лекарственные соединения с наибольшей вероятностью связываются с определенным белком-рецептором. Он используется в веб-поиске и рекомендациях, чтобы распознавать и находить входные данные, находить релевантные поисковые запросы, предугадывать, какие результаты наиболее важны для нас, и возвращать ранжированные выходные данные. Он используется в банковском деле и финансах, чтобы определить, соответствует ли кандидат требованиям, выявить мошенничество с кредитными картами и выявить потенциальные тенденции фондового рынка. Машинное обучение также используется в таких областях, как распознавание текста и речи, а также в космосе, астрономии, робототехнике, социальных сетях и рекламе.