ตัวเลือกอาชีพ 7 อันดับแรกในการเรียนรู้ของเครื่องและคลาวด์

แมชชีนเลิร์นนิงไม่ใช่คำศัพท์อีกต่อไป แต่เป็นเรื่องจริงที่มีชีวิตในยุคของเราซึ่งได้ให้กำเนิดอาชีพพิเศษมากมายในโดเมน Data Science จากการเป็นเทคโนโลยีที่ครั้งหนึ่งเคยเข้าถึงไม่ได้สำหรับองค์กรขนาดกลางและขนาดย่อม ตอนนี้ ML เป็นเทคโนโลยีกระแสหลัก ต้องขอบคุณคลาวด์สาธารณะ

วันนี้ แพลตฟอร์มคลาวด์คอมพิวติ้งชั้นนำ เช่น Amazon (AWS), Google (ML Engine) และ Microsoft (Azure) ได้ช่วยทำให้ AI และ ML เป็นประชาธิปไตย และทำให้เข้าถึงได้และมีราคาไม่แพง ทั้งแพลตฟอร์มคลาวด์ขนาดใหญ่และขนาดเล็กกำลังคิดค้น AI และ ML ขึ้นใหม่เพื่อสร้างบริการที่เป็นนวัตกรรมซึ่งสามารถวางเทคโนโลยีที่ก่อกวนเหล่านี้ภายในโครงสร้างองค์กร

จากบริการทั้งหมดที่นำเสนอโดยคลาวด์ แพลตฟอร์ม ML เป็นหนึ่งในบริการที่เติบโตเร็วที่สุด สาเหตุหลักมาจากความสามารถในการใช้งานที่หลากหลาย ตรงกันข้ามกับบริการบนคลาวด์อื่น ๆ แพลตฟอร์ม ML คลาวด์สามารถนำเสนอผ่านโฮสต์ของโมเดลการส่งมอบที่แตกต่างกัน รวมถึงการประมวลผลทางปัญญา การประมวลผลบน GPU การเรียนรู้ด้วยเครื่องอัตโนมัติ และการจัดการโมเดล ML

เนื่องจากจำนวนองค์กรที่เพิ่มขึ้นในทุกภาคอุตสาหกรรมกำลังใช้ประโยชน์จาก ML อยู่ จึงเป็นการเพิ่มโอกาสการจ้างงานในโดเมนนี้ จาก รายงานประจำปี 2019 ของ Indeed เรื่อง “งานที่ดีที่สุดในสหรัฐอเมริกา” วิศวกรแมชชีนเลิร์นนิ่งเป็นงานอันดับต้นๆ โดยมีการเติบโต 344% และเงินเดือนพื้นฐานเฉลี่ย $146,085 ต่อปี!

และด้วยการพัฒนาระบบคลาวด์ให้เป็นจุดหมายปลายทางหลักสำหรับโครงการและบริการบน ML อาชีพในระบบคลาวด์ก็พุ่งสูงขึ้นเช่นกัน แม้แต่ในอินเดีย งานนี้เป็นงานที่ได้รับค่าตอบแทนสูงที่สุดงานหนึ่งสำหรับน้องใหม่ คาดว่าภายในปี 2564 รายได้รวมสำหรับบริการคลาวด์คอมพิวติ้งจะเกิน 300,000 ล้าน ดอลลาร์

แมชชีนเลิร์นนิงในคลาวด์เป็นเทรนด์ใหม่ในอุตสาหกรรมเพราะเมื่อรวมกันแล้ว ศักยภาพและความสามารถของทั้ง ML และคลาวด์จะเพิ่มทวีคูณ เนื่องจาก ML ในระบบคลาวด์ไม่ต้องการชุดทักษะขั้นสูงเฉพาะ (ความรู้พื้นฐานเกี่ยวกับแนวคิด ML และแพลตฟอร์มระบบคลาวด์จะใช้ได้) จึงเป็นโอกาสที่ยอดเยี่ยมสำหรับการสร้างอาชีพ นอกจากนี้ ระบบคลาวด์ยังทำให้โมเดล/บริการ ML สามารถปรับขนาดได้มากขึ้น โดยเสนอขอบเขตที่เพียงพอสำหรับการตอบสนองความต้องการทางธุรกิจแบบไดนามิก

คราวนี้มาดู ML ที่เป็นที่ต้องการมากที่สุดในโปรไฟล์งานระบบคลาวด์โดยไม่ต้องกังวลใจอีกต่อไป

5 อันดับแรกของแมชชีนเลิร์นนิงและโปรไฟล์งานบนคลาวด์

1. วิศวกรการเรียนรู้ของเครื่อง

โปรไฟล์งานของ ML Engineer เป็นหนึ่งในบทบาทที่เป็นที่ต้องการมากที่สุดในโดเมน Data Science วิศวกร ML มีหน้าที่หลักในการออกแบบและใช้งานอัลกอริทึม ML โดยใช้ภาษาการเขียนโปรแกรมและไลบรารี ML ที่แตกต่างกัน จากนั้นอัลกอริธึม ML เหล่านี้จะใช้ในการประมวลผลและวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อแยกและค้นพบรูปแบบที่มีความหมายจากชุดข้อมูลเหล่านี้

2. Data Scientist (ใช้ระบบคลาวด์)

ในแง่ของ Big Data ที่เพิ่มมากขึ้นเรื่อยๆ ระบบคลาวด์จึงกลายเป็นปลายทางสุดท้ายสำหรับการจัดเก็บและเข้าถึงข้อมูล ดังนั้น การเข้าใจการทำงานของระบบคลาวด์จึงเป็นสิ่งสำคัญสำหรับ Data Scientist โดยปกติ Data Scientist ต้องทำงานกับข้อมูลที่หลากหลาย (มีโครงสร้าง กึ่งมีโครงสร้าง ไม่มีโครงสร้าง) เครื่องมือวิเคราะห์ และภาษาโปรแกรมโดยใช้ประโยชน์จากแพลตฟอร์มคลาวด์

3. วิศวกรข้อมูล

วิศวกรข้อมูลพัฒนา สร้าง ทดสอบ และบำรุงรักษาสถาปัตยกรรมข้อมูลที่สำคัญ รวมถึงฐานข้อมูลและระบบประมวลผลขนาดใหญ่ภายในองค์กร วิศวกรข้อมูลมักจะจัดการกับข้อมูลดิบที่อาจตรวจสอบหรือไม่ก็ได้ ดังนั้นจึงอาจมีข้อผิดพลาดของมนุษย์หรือเครื่องจักร พวกเขาใช้เครื่องมือและภาษาการเขียนโปรแกรมที่แตกต่างกันเพื่อปรับปรุงคุณภาพข้อมูล ประสิทธิภาพ และความน่าเชื่อถือ

4. วิศวกร DevOps

วิศวกร DevOps เป็นผู้เชี่ยวชาญด้านไอทีที่มีความรอบรู้เกี่ยวกับ Software Development Life Cycle (SLDC) พวกเขาทำงานร่วมกันอย่างใกล้ชิดกับนักพัฒนาซอฟต์แวร์และทีมปฏิบัติการเพื่อจัดการและดูแลการปล่อยโค้ด วิศวกร DevOps มักจะมีความเข้าใจอย่างดีเยี่ยมเกี่ยวกับเครื่องมืออัตโนมัติที่จำเป็นสำหรับการสร้างไปป์ไลน์ดิจิทัล (ไปป์ไลน์ CI/CD) พวกเขาปรับใช้การอัปเดตผลิตภัณฑ์ ระบุปัญหา (ถ้ามี) ในการผลิต และใช้การผสานรวมที่จำเป็นเพื่อตอบสนองความต้องการของลูกค้า

5. วิศวกรซอฟต์แวร์/นักพัฒนา (แมชชีนเลิร์นนิง)

วิศวกรซอฟต์แวร์/นักพัฒนาซอฟต์แวร์มีหน้าที่หลักในการพัฒนาซอฟต์แวร์ที่สามารถแก้ปัญหาทางธุรกิจและความท้าทายได้ วิศวกรซอฟต์แวร์/นักพัฒนาซอฟต์แวร์ใช้เทคนิคและเครื่องมือ ML ต่างๆ ทั่วทั้ง SLDC เพื่อวิเคราะห์ความต้องการของลูกค้าและออกแบบ ทดสอบ และพัฒนาซอฟต์แวร์ตามนั้น พวกเขาต้องทำงานอย่างต่อเนื่องเพื่อปรับปรุงระบบและคุณภาพของผลิตภัณฑ์โดยระบุปัญหา แก้ไขปัญหา และค้นหาโอกาสใหม่ในการปรับปรุงโดยใช้เครื่องมือและอัลกอริธึม ML ที่แตกต่างกัน

6. วิศวกรการเรียนรู้เชิงลึก

วิศวกร Deep Learning เป็นผู้เชี่ยวชาญ ML ที่เชี่ยวชาญในแพลตฟอร์ม Deep Learning งานหลักของพวกเขาคือการพัฒนาโมเดล/ระบบการเขียนโปรแกรมอัจฉริยะที่สามารถเลียนแบบการทำงานของสมองมนุษย์ได้ ในการบรรลุเป้าหมายนี้ วิศวกร Deep Learning ใช้โครงข่ายประสาทเทียมสำหรับสร้างเครื่องจักรที่สามารถทำงานได้โดยปราศจากการแทรกแซงของมนุษย์และเรียนรู้จากประสบการณ์

7. ผู้จัดการโครงการด้านเทคนิค

ผู้จัดการโครงการด้านเทคนิคมีหน้าที่รับผิดชอบในการดูแลและจัดการโครงการด้านเทคนิคทุกประเภทตลอดทุกขั้นตอนของการพัฒนา ตั้งแต่แนวคิดและการออกแบบไปจนถึงความสมบูรณ์ ผู้จัดการโครงการด้านเทคนิคทำงานอย่างต่อเนื่องเพื่อระบุแหล่งรายได้ใหม่ๆ สำหรับบริษัท และพัฒนาผลิตภัณฑ์ใหม่เพื่อเพิ่มผลกำไรของบริษัท พวกเขาเป็นผู้นำทีมผู้พัฒนาโครงการและนักออกแบบและรายงานต่อผู้บริหารระดับสูง

บทสรุป

โดยสรุป โอกาสในอาชีพใน ML และคลาวด์ดูมีแนวโน้มสูง เนื่องจากโดเมนเหล่านี้มีการพัฒนาอยู่ตลอดเวลา จึงมีการคิดค้นสิ่งใหม่ๆ ขึ้นทุกวัน การเติบโตอย่างรวดเร็วและการปรับใช้ ML และเทคโนโลยีคลาวด์กำลังสร้างความต้องการอย่างมากสำหรับมืออาชีพที่มีทักษะ ML และคลาวด์คอมพิวติ้ง

อีกสิ่งที่ยอดเยี่ยมเกี่ยวกับอาชีพใน ML และระบบคลาวด์คือการขาดแคลนผู้มีความสามารถในสาขาเหล่านี้ ทำให้เงินเดือนของโปรไฟล์งานส่วนใหญ่มีขึ้นเป็นตัวเลขหกหลัก ดังนั้น วางใจได้เลย ใครก็ตามที่ต้องการสร้างอาชีพใน ML หรือระบบคลาวด์สามารถตั้งตารออนาคตที่สดใสในขณะที่ทำเงินได้มากมาย!

หากคุณสนใจที่จะเรียนรู้เกี่ยวกับคลาวด์คอมพิวติ้งและแมชชีนเลิร์นนิง upGrad ร่วมกับ IIT- Madras ได้เปิดตัวโปรแกรม Machine Learning in Cloud หลักสูตรนี้จะช่วยให้คุณมีทักษะที่จำเป็นสำหรับบทบาทนี้: คณิตศาสตร์, การโต้แย้งข้อมูล, สถิติ, การเขียนโปรแกรม, ทักษะที่เกี่ยวข้องกับระบบคลาวด์ รวมถึงการเตรียมความพร้อมสำหรับงานในฝันของคุณ