Makine Öğrenimi Mühendisi ne iş yapar? Roller, Sorumluluklar ve Beceriler

Forrester Research Kıdemli Analisti Brandon Purell, Robert Half'ın 2019 İşin Geleceği raporunda şunları söyledi:

“Herhangi bir şirketin gelecekteki başarısının yüzde yüzü, Makine Öğrenimini benimsemeye bağlıdır. Şirketlerin müşteri çağında başarılı olabilmeleri için müşterilerin ne istediğini tahmin etmeleri gerekiyor ve bunun için Makine Öğrenimi kesinlikle şart.”

Veri Bilimi araçlarını (AI ve ML) keşfeden ve kullanan kuruluşların sayısı arttıkça, bu alanlarda yetenekli profesyonellere olan talep artıyor. Bir Makine Öğrenimi Mühendisinin rolü, sektördeki en yüksek talep gören Veri Bilimi rollerinden biridir.

Bugün, bir Makine Öğrenimi Mühendisinin rolünü derinlemesine inceleyeceğiz ve temel sorumluluklarını ve gereksinimlerini anlayacağız.

Makine Öğreniminin Yükselişi

Temel olarak, bir Makine Öğrenimi Mühendisinin rolü, sektördeki iki önemli rol arasındaki bir evliliktir - Veri Bilimcileri ve Yazılım Mühendisi.

Bir Veri Bilimcisinin temel odak noktası Büyük Veri ile deney yapmak olsa da, bir Yazılım Mühendisi öncelikle programlamaya (kod yazmaya) odaklanır. Her iki rol de doğası gereği farklıdır. Bir Veri Bilimcisinin işi daha analitiktir - bu analitik uzmanlar, içgörü kazanmak için büyük veri kümelerini toplamak, işlemek ve analiz etmek için matematiksel, istatistiksel, analitik beceriler ve ML araçlarının bir kombinasyonunu kullanır.

Aksine, Yazılım Mühendisleri, şirketler için ölçeklenebilir programlar yazan ve yazılım sistemleri tasarlayan uzman kodlayıcılar/programcılardır. Onlara göre, tüm ML kavramı uzak görünüyor. Veri Bilimcileri tarafından oluşturulan modeller Yazılım Mühendisleri için çoğunlukla anlaşılmazdır - karmaşıktırlar, net tasarım desenleri göstermezler ve temiz değildirler (Yazılım Mühendislerinin öğrendiklerinin aksine her şey!)

İşte tam da bu nedenle şirketler, her iki dünyanın da en iyisini masaya koyabilecek bir profesyonel olan bir Makine Öğrenimi Mühendisine ihtiyaç duydular. Kuruluşlar, Veri Bilimcilerinin kodunu aydınlatabilecek ve onu daha kullanışlı ve erişilebilir hale getirebilecek birini istedi. Makine Öğrenimi Mühendisleri, kuruluşların standart programlama uygulamalarına ve protokollerine bağlı kalarak AI/ML teknolojilerinin tüm avantajlarından yararlanmasına yardımcı olmak için Veri Bilimi dünyasının yasalarını ve kurallarını programlamanınkiyle birleştirir.

Makine Öğrenimi Mühendisi ne iş yapar?

Bir Makine Öğrenimi Mühendisinin işi, her iki rolün de çok büyük miktarda veriyle çalışmayı içermesi bakımından bir Veri Bilimcisininkine oldukça benzer. Bu nedenle, hem Makine Öğrenimi Mühendisleri hem de Veri Bilimcileri mükemmel veri yönetimi becerilerine sahip olmalıdır. Ancak, bu iki rolün paylaştığı benzerlik budur.

Veri Bilimcileri, esas olarak, veri odaklı karar verme yoluyla iş büyümesini yönlendirmek için değerli bilgiler üretmekle ilgilenir. Buna karşılık, Makine Öğrenimi Mühendisleri, tahmine dayalı model otomasyonu için kendi kendine çalışan yazılımlar tasarlamaya odaklanır.

Bu tür modellerde, yazılım bir işlevi her gerçekleştirdiğinde, gelecekteki işlemleri daha doğru bir şekilde gerçekleştirmek için bu işlemin sonuçlarını kullanır. Bu, yazılımın “öğrenme” sürecini oluşturur. Öneri Motorları Netflix ve Amazon, bu tür akıllı yazılımların en iyi örnekleridir.

Genellikle, Makine Öğrenimi Mühendisleri, Veri Bilimcileri ile yakın işbirliği içinde çalışır. Veri Bilimcileri, büyük veri kümelerinden anlamlı içgörüler çıkarırken ve bilgileri iş paydaşlarına iletirken, Makine Öğrenimi Mühendisleri, Veri Bilimcileri tarafından kullanılan modellerin daha doğru sonuçlar üretmek için çok büyük miktarlarda gerçek zamanlı veri alabilmesini sağlar.

Bir Makine Öğrenimi Mühendisinin Sorumlulukları

• Veri bilimi prototiplerini incelemek ve dönüştürmek.
• Makine Öğrenimi sistemleri ve şemaları tasarlamak ve geliştirmek.
• Test sonuçlarını kullanarak istatistiksel analiz yapmak ve modellere ince ayar yapmak.
• Eğitim amacıyla çevrimiçi olarak mevcut veri kümelerini bulmak için.
• Makine öğrenimi sistemlerini ve modellerini gerektiği şekilde eğitmek ve yeniden eğitmek.
• Mevcut ML çerçevelerini ve kitaplıklarını genişletmek ve zenginleştirmek.
• Müşteri/müşteri gereksinimlerine göre Makine Öğrenimi uygulamaları geliştirmek.
• Uygun ML algoritmalarını ve araçlarını araştırmak, denemek ve uygulamak.
• ML algoritmalarının problem çözme yeteneklerini ve kullanım durumlarını analiz etmek ve başarı olasılıklarına göre sıralamak.
• Daha iyi anlamak için verileri keşfetmek ve görselleştirmek ve gerçek dünya senaryolarında dağıtırken model performansını etkileyebilecek veri dağıtımındaki farklılıkları belirlemek.

Makine Öğrenimi Mühendisi Olmak İçin Gerekli Beceriler

• Bilgisayar Bilimi/Matematik/İstatistik veya ilgili bir disiplinde ileri derece.
• İleri Matematik ve İstatistik becerileri (doğrusal cebir, hesap, Bayes istatistikleri, ortalama, medyan, varyans vb.)
• Güçlü veri modelleme ve veri mimarisi becerileri.
• Python, R, Java, C++, vb.'de programlama deneyimi.
• Hadoop, Spark, Pig, Hive, Flume vb. Büyük Veri çerçeveleri hakkında bilgi.
• TensorFlow ve Keras gibi ML çerçeveleriyle çalışma deneyimi.
• Scikit Learn, Theano, Tensorflow, Matplotlib, Caffe, vb. gibi çeşitli ML kitaplıkları ve paketleriyle çalışma deneyimi.
• Güçlü yazılı ve sözlü iletişim
• Mükemmel kişilerarası ve işbirliği becerileri.

Bir Makine Öğrenimi Mühendisinin Maaşı

2019 Indeed raporuna göre - ABD ve Hindistan'daki En İyi İşler - Makine Öğrenimi Mühendisi, ortalama 146.085 $ maaşla listede taç pozisyonunu alıyor. Daha da ilginç olanı, bir ML Mühendisinin rolünün 2015'ten bu yana %344'lük bir artış kaydetmesidir!

Kaynak

Glassdoor , Hindistan'daki bir Makine Öğrenimi Mühendisinin yıllık ortalama maaşının Rs olduğunu savunuyor. 7,95,677. Bir Makine Öğrenimi Mühendisinin maaşı ulusal ortalamadan daha yüksek olsa da, diğer herhangi bir işte olduğu gibi, şirketin büyüklüğüne ve itibarına, konumuna, beceri setine, eğitim geçmişine ve elbette mesleki deneyime bağlıdır.

İşte sektördeki bazı önde gelen şirketlerdeki ML Mühendislerinin maaş tablosu :

• Microsoft - Rs. 14.62.000 – 22.44.000 LPA
• Accenture - Rs. 10.11.000 – 15.28.000 LPA
• Quantiphi - Rs. 8,50,481 LPA
• Tata Danışmanlık Hizmetleri - Rs. 4,12,706 LPA
• Infosys – Rs. 3.77.000 – 6.69.000 LPA

Hindistan'daki Makine Öğrenimi Maaşı hakkında daha fazla bilgi edinin.

Makine Öğrenimi Mühendislerine olan talep neden artıyor?

Son on yılda, Makine Öğrenimi Mühendislerine olan talep, Veri Bilimcilerine olan ihtiyacı bile aştı. 2017 LinkedIn ABD İş raporunda Machine Learning Engineer, beş yılda (2012-17) kaydedilen 9,8 kat büyüme ile en üst sırada yer aldı.

Kaynak

Küresel Makine Öğrenimi pazarına gelince, 2025 yılına kadar 39.986.7 milyon doları aşacağı ve 2017 ile 2025 arasında %49.7'lik bir CAGR'de büyüyeceği tahmin ediliyor. Bu istatistikler, makine öğrenimi pazarının benzeri görülmemiş bir hızla genişlediğini açıkça ortaya koyuyor. Artan rekabetin ışığında, şirketler piyasada sağlam bir şekilde yer almak için diğer Veri Bilimi uzmanlarıyla birlikte yetenekli ML Mühendislerini işe almak zorunda kalacaklar.

Modern endüstride hızla ivme kazanan Makine Öğrenimi ile birlikte, uygulamaları ve kullanım durumları Büyük Veri kadar çeşitli hale geliyor.

İşletmeler ve kuruluşlar, spam tespiti ve dolandırıcılık tespiti için makine öğreniminden yararlanıyor; görüntü ve konuşma tanıma sistemleri için; akıllı kişisel asistanlar (Siri, Alexa) ve otonom arabalar yaratmak; akıllı evleri etkinleştirmek ve IoT'yi güçlendirmek için; doğru trafik tahminleri oluşturmak için; sosyal medya hizmetlerini ve çevrimiçi alışveriş/izleme hizmetlerini kişiselleştirmek; arama motoru sonuçlarını iyileştirmek ve çok daha fazlası.

Çözüm

Yakında, Machine Learning'in öncülük ettiği bu türden daha şaşırtıcı buluşlar olacak ve Machine Learning Mühendisleri, bu tür tüm ML operasyonlarının ayrılmaz bir parçası olmaya devam edecek.

Pratik uygulamalı atölye çalışmaları, bire bir sektör danışmanı, 12 vaka çalışması ve ödev, IIIT-B Mezun statüsü ve daha fazlasını sağlayan Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka alanında PG Diplomamızı inceleyebilirsiniz.