Deep Learning Engineer เงินเดือนในอินเดียในปี 2022 [สำหรับ Freshers & ผู้มีประสบการณ์]

Deep Learning (DL) เป็นสาขาย่อยของ Machine Learning ที่เน้นที่สิ่งหนึ่ง นั่นคือ การออกแบบและพัฒนาเครื่องจักรอัจฉริยะที่สามารถเรียนรู้ผ่านประสบการณ์และตัวอย่างผ่านวิธีการลองผิดลองถูก โครงข่ายประสาทเทียมที่ได้รับแรงบันดาลใจจากโครงสร้างประสาทของสมองมนุษย์เป็นแกนหลักของการเรียนรู้เชิงลึก

เช่นเดียวกับเซลล์ประสาทในสมองของมนุษย์ที่สามารถส่งและรับสัญญาณเพื่อประมวลผลข้อมูลและทำงาน ANN ก็ทำงานในลักษณะเดียวกัน โครงข่ายประสาทเทียมประกอบด้วยหลายชั้นที่มีโหนดจำนวนมากที่ส่งและรับสัญญาณจากชั้นหนึ่งไปยังอีกชั้นหนึ่งสำหรับการประมวลผลข้อมูล

แม้ว่าโมเดล Deep Learning จะเต็มไปด้วยข้อมูลเพื่อฝึกฝน แต่ในที่สุด โมเดลเหล่านี้ก็สามารถทำงานที่เหมือนมนุษย์ได้ด้วยการเรียนรู้ผ่านประสบการณ์ อัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึกที่รันโมเดลขั้นสูงเหล่านี้เรียนรู้ที่จะทำงานเกี่ยวกับการจัดหมวดหมู่ได้โดยตรงจากรูปภาพ ข้อความ หรืออินพุตเสียง

เมื่อฝึกฝนอย่างถูกต้อง ประสิทธิภาพและความแม่นยำมักจะเกินความสามารถของมนุษย์ รถยนต์ไร้คนขับ เครื่องมือแนะนำที่ใช้โดยแพลตฟอร์มออนไลน์ (Amazon และ Netflix) ผู้ช่วยเสมือน (Siri, Alexa, Cortana), Virtual Recognition เป็นแอปพลิเคชั่นที่ดีที่สุดของ Deep Learning เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับแอปพลิเคชันการเรียนรู้เชิงลึกในโลกแห่งความเป็นจริง

ใครคือวิศวกรการเรียนรู้เชิงลึก?

วิศวกรการเรียนรู้เชิงลึกเป็นผู้เชี่ยวชาญในการเรียนรู้ของเครื่องและการเรียนรู้เชิงลึก ความรับผิดชอบหลักของพวกเขาคือการใช้แพลตฟอร์ม DL และอัลกอริธึมสำหรับการทำงานเฉพาะเพื่อบรรลุเป้าหมายที่ใหญ่กว่า – ปัญญาประดิษฐ์

วิศวกร Deep Learning ฝึกโมเดล DL ด้วยชุดข้อมูลขนาดใหญ่และซับซ้อนเพื่อพัฒนาระบบอัจฉริยะที่สามารถเลียนแบบการทำงานของสมองและทำงานที่ต้องใช้ความรู้ความเข้าใจ (แต่ไม่มีการแทรกแซงของมนุษย์หรือแทบไม่มีเลย) เพื่อให้บรรลุเป้าหมายนี้ พวกเขาใช้ประโยชน์จากพลังของโครงข่ายประสาทเทียม

อ่าน: แนวคิดโครงการการเรียนรู้เชิงลึกสำหรับผู้เริ่มต้น

วิศวกรการเรียนรู้เชิงลึกพัฒนาระบบที่สามารถถ่ายโอนข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ และยังเขียน/ใช้งานโค้ดโปรแกรมที่ซับซ้อนเพื่อสั่งงานส่วนต่างๆ ของโครงข่ายประสาทเทียมให้ทำงานตามงานที่ทำอยู่ โมเดล Deep Learning ที่สร้างโดย Deep Learning Engineer นั้นถูกนำไปใช้ในการใช้งานจริงมากมาย รวมถึงการประมวลผลภาษาธรรมชาติ การจัดประเภทรูปภาพ การรู้จำรูปภาพ/คำพูด การจดจำใบหน้า การตรวจจับการฉ้อโกง การคาดการณ์ตลาด การวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์ และอื่นๆ อีกมากมาย

แม้ว่า Deep Learning Engineers จะต้องมีพื้นฐานที่แข็งแกร่งในพื้นฐานของ Machine Learning รวมถึงคณิตศาสตร์และสถิติ พวกเขายังต้องมีความรอบรู้ในการทำเหมืองข้อมูล การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ และการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ

ความรับผิดชอบของวิศวกรการเรียนรู้เชิงลึก

• เพื่อให้มีความเข้าใจอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับพื้นฐานของวิทยาการคอมพิวเตอร์ เช่น โครงสร้างข้อมูล อัลกอริธึม ความสามารถในการคำนวณและความซับซ้อน และสถาปัตยกรรมคอมพิวเตอร์
• เพื่อใช้สูตรและเทคนิคทางคณิตศาสตร์ในการคำนวณที่ซับซ้อนและออกแบบอัลกอริธึมขั้นสูง
• มีความเชี่ยวชาญในการเรียนรู้ของเครื่องและอัลกอริธึม ML/DL
• เพื่อขยายไลบรารีและเฟรมเวิร์ก ML/DL ที่มีอยู่
• เพื่อพัฒนาอัลกอริธึมตามขั้นตอนการสร้างแบบจำลองทางสถิติ
• เพื่อสร้างและบำรุงรักษาโซลูชัน ML/DL ที่ปรับขนาดได้ในการผลิต
• เพื่อวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่และซับซ้อนเพื่อดึงข้อมูลเชิงลึก
• เพื่อฝึกอบรมและฝึกอบรมระบบ ML/DL อีกครั้งเมื่อจำเป็น
• ในการทำความคุ้นเคยกับอัลกอริธึมและไลบรารี ML/DL ต่างๆ พวกเขาต้องรู้ว่าจะใช้งานอย่างไรและเมื่อใด
• เพื่อจัดการโครงสร้างพื้นฐานและไปป์ไลน์ข้อมูลที่จำเป็นในการนำโค้ดจากการพัฒนาไปสู่ขั้นตอนการผลิต
• เพื่อร่วมมือกับ Data Engineers เพื่อออกแบบและพัฒนาข้อมูลและไปป์ไลน์แบบจำลอง
• เพื่อแสดงให้เห็นถึงความเข้าใจแบบ end-to-end ของแอปพลิเคชัน ML/DL (รวมถึงแต่ไม่จำกัดเพียง อัลกอริธึม ML และ DL ไลบรารี และเฟรมเวิร์ก)
• เพื่อร่วมมือกับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียของโครงการเพื่อระบุและประเมินปัญหาทางธุรกิจ ชี้แจงข้อกำหนด และกำหนดขอบเขตของการแก้ปัญหาที่จำเป็น
• เพื่อให้การสนับสนุนวิศวกร ML/วิศวกรข้อมูลในการใช้เทคนิค ML และ DL ที่ถูกต้องในผลิตภัณฑ์

ทักษะที่จำเป็นในการเป็นวิศวกรการเรียนรู้เชิงลึก

วิศวกรการเรียนรู้เชิงลึกควรมี:

• ทักษะทางคณิตศาสตร์และสถิติที่ยอดเยี่ยมในการคำนวณที่ซับซ้อน
• ความเข้าใจเชิงลึกเกี่ยวกับโครงสร้างข้อมูล การสร้างแบบจำลองข้อมูล และสถาปัตยกรรมซอฟต์แวร์
• ความสามารถในการทำงานกับเฟรมเวิร์กและไลบรารี ML และ DL ต่างๆ เช่น TensorFlow, Keras, Caffe, PyTorch, DeepLearning4J, Theano เป็นต้น
• ความสามารถในการเขียนโค้ดที่แม่นยำและมีประสิทธิภาพใน Python, Java และ R
• ทักษะการเขียนและการสื่อสารด้วยวาจาที่ดีเยี่ยม
• ทักษะการวิเคราะห์และการแก้ปัญหาที่ยอดเยี่ยม
• ความคิดสร้างสรรค์ที่โค้งงอด้วยความใส่ใจในรายละเอียด

อ่านเพิ่มเติม: เงินเดือนนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลในอินเดีย

จะเป็นวิศวกรการเรียนรู้เชิงลึกได้อย่างไร

เนื่องจากเราไม่สามารถเป็น Deep Learning Engineer ได้ในทันที คุณต้องเริ่มต้นเส้นทางการเรียนรู้เชิงลึกจากพื้นฐาน – โดยการเริ่มต้นเป็น Software Engineer หรือ Data Engineer หรือ ML Engineer บทบาทงานทั้งหมดนี้มีพื้นฐานร่วมกัน – คณิตศาสตร์ สถิติ ความน่าจะเป็น และแน่นอน การเขียนโปรแกรม

อาชีพในการเรียนรู้เชิงลึกต้องการให้คุณมีความรอบรู้ในแนวคิดของแมชชีนเลิร์นนิง ซึ่งรวมถึงเทคนิคการเรียนรู้ทั้งที่มีผู้ดูแลและไม่ได้รับการดูแล มีแหล่งข้อมูลการเรียนรู้ออนไลน์มากมายที่จะช่วยให้คุณเชี่ยวชาญด้านทฤษฎีของ ML และ DL

ดังที่เราได้กล่าวไว้ก่อนหน้านี้ การทำความคุ้นเคยและสะดวกกับไลบรารี ML/DL และเฟรมเวิร์กต่างๆ สำหรับการสร้างแบบจำลองเป็นสิ่งสำคัญ และเนื่องจากไลบรารีและเฟรมเวิร์กยอดนิยมส่วนใหญ่เป็นแบบ Python คุณจึงต้องมีความเชี่ยวชาญในภาษาโปรแกรม Python

เมื่อคุณมีพื้นฐานที่ถูกต้องแล้ว คุณควรเริ่มนำความรู้เชิงทฤษฎีไปปฏิบัติในการทดลองเชิงปฏิบัติ คุณสามารถทำได้โดยการทำโปรเจ็กต์ ML/DL ขนาดเล็ก Kaggle เป็นหนึ่งในแพลตฟอร์มที่ดีที่สุดในการค้นหาโปรเจ็กต์ที่สนุกและท้าทาย พยายามทำงานกับโมเดล ML ที่รวมถึงการถดถอยโลจิสติก การจัดกลุ่ม K-mean สนับสนุนเครื่องเวกเตอร์ และอัลกอริธึมขั้นสูงอื่นๆ

การเรียนรู้เชิงลึกเป็นการผสมผสานของสิ่งต่างๆ เช่น การฝึกโมเดล การเขียนโค้ดตรรกะทางธุรกิจ ฟังก์ชันการออกแบบ การทดสอบหน่วย การเพิ่มประสิทธิภาพโมเดล และอื่นๆ อีกมากมาย ดังนั้น ก่อนที่คุณจะเชี่ยวชาญ Deep Learning คุณต้องเรียนรู้องค์ประกอบอื่นๆ รวมถึงการเขียนโปรแกรม การทำเหมืองข้อมูล การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ ไลบรารี/เฟรมเวิร์ก ML และอื่นๆ

ดังที่คุณเห็นแล้ว เส้นทางสู่การเป็น Deep Learning Engineer ไม่ใช่เส้นทางตรง อย่างไรก็ตาม การเดินทางไปที่นั่นอาจเป็นเรื่องที่น่าตื่นเต้นทีเดียว เนื่องจากแมชชีนเลิร์นนิงและการเรียนรู้เชิงลึกเป็นทั้งสาขาวิชาที่น่าตื่นเต้น ทั้ง ML และ DL เป็นเทคโนโลยีที่กำลังพัฒนา ดังนั้น การเพิ่มทักษะและอัปเดตตัวเองให้ทันสมัยอยู่เสมอด้วยความก้าวหน้าล่าสุดในสาขาต่างๆ จึงเป็นเครื่องหมายของวิศวกรการเรียนรู้เชิงลึกที่แท้จริง

เงินเดือนวิศวกรการเรียนรู้ลึก

เงินเดือน Deep Learning Engineer ในอินเดียพิจารณาจากปัจจัยหลายประการ เช่น คุณสมบัติทางการศึกษาของผู้สมัคร ชุดทักษะ ประสบการณ์การทำงาน ตลอดจนขนาดและชื่อเสียงของบริษัท สถานที่ และบทบาทงานที่เสนอ โดยปกติ เงินเดือนของบทบาทงาน Machine Learning ในอินเดียยังคงสูงกว่าค่าเฉลี่ยของตลาด

ค่าตอบแทนเริ่มต้นสำหรับวิศวกรการเรียนรู้เชิงลึกในอินเดียสามารถอยู่ในช่วงใดก็ได้ระหว่าง Rs. 3 – 15 LPA แน่นอน บุคคลที่อยู่ในระดับสูงของระดับเงินเดือนมีคุณสมบัติขั้นสูงหรือมีประสบการณ์การทำงานมาก่อนหรืออาจทำงานให้กับผู้เล่นชั้นนำในอุตสาหกรรม

ตัวอย่างเช่น บุคคลที่มีทักษะดังต่อไปนี้สามารถเรียกร้องค่าตอบแทนรายปีที่สูงขึ้นได้:

• ภาษาการเขียนโปรแกรม Python/C++
• การประมวลผลภาษาธรรมชาติ
• การพัฒนาซอฟต์แวร์
• การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่
• การประมวลผลภาพ
• วิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์
• การสร้างแบบจำลองข้อมูล
• การเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง
• การวิเคราะห์ข้อมูล

คุณวุฒิทางการศึกษามีบทบาทสำคัญในการกำหนดระดับเงินเดือนอีกครั้ง ตัวอย่างเช่น ผู้สำเร็จการศึกษาระดับปริญญาตรีสาขาวิศวกรรมคอมพิวเตอร์/วิศวกรรมซอฟต์แวร์สามารถมีรายได้ประมาณ Rs. 3.5 – 6 LPA ในขณะที่ผู้ที่มีระดับสูงกว่าปริญญาตรีในความเชี่ยวชาญเดียวกันหรือสาขาที่เกี่ยวข้อง (วิศวกรรมอิเล็กทรอนิกส์/วิทยาการคอมพิวเตอร์/สารสนเทศศาสตร์) สามารถทำเงินได้ประมาณ Rs. 5 – 7.3 LPA อย่างไรก็ตาม ผู้สำเร็จการศึกษา MBA สามารถได้รับเงินเดือนเริ่มต้นสูง (เนื่องจากความรู้ที่กว้างขวางทั้งในด้านด้านเทคนิคและธุรกิจ) ประมาณ Rs. 6 – 8.5 LPA ขึ้นไป

วิศวกร Deep Learning ระดับกลางที่มีประสบการณ์การทำงานมากกว่าแปดปีสามารถรับเงินเดือนประจำปีเฉลี่ย Rs. 7 - 12 LPA ในขณะที่ผู้เชี่ยวชาญระดับอาวุโสที่มีประสบการณ์ภาคสนามมากกว่า 15 ปีสามารถสั่งเงินเดือนได้ตั้งแต่ Rs 25 – 48 LPA และอื่นๆ

ที่มา: Payscale

บทสรุป

ตาม สถิติ ล่าสุด ขนาดตลาด ML ทั่วโลกซึ่งอยู่ที่ 6.9 พันล้านดอลลาร์สหรัฐในปี 2561 คาดว่าจะเติบโตที่ CAGR ที่ 43.8% ระหว่างปี 2019 ถึง 2025 โดยธรรมชาติแล้ว สิ่งนี้จะนำไปสู่การสร้างตำแหน่งงานว่างอีกมากมายใน ML และสาขาที่เกี่ยวข้อง รวมถึง Deep Learning ดังนั้นนี่คือเวลาที่จะได้รับทักษะที่จำเป็นและกลายเป็นวิศวกรการเรียนรู้เชิงลึก!

หากคุณสนใจที่จะทราบข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการเรียนรู้เชิงลึกและปัญญาประดิษฐ์ ให้ตรวจสอบโปรแกรม PG Diploma in Machine Learning และ AI ซึ่งออกแบบมาสำหรับคนทำงานมืออาชีพ และจัดเตรียมกรณีศึกษาและการมอบหมายงานมากกว่า 30 รายการ เซสชันการให้คำปรึกษาในอุตสาหกรรมมากกว่า 25 รายการ มือปฏิบัติมากกว่า 5 รายการ - ในโครงการหลัก มากกว่า 450 ชั่วโมงของการฝึกอบรมอย่างเข้มงวดและความช่วยเหลือในการจัดหางานกับบริษัทชั้นนำ