机器学习和云领域的 7 大职业选择
已发表: 2019-11-20机器学习不再是一个流行词——它是我们这个时代的一个活生生的现实，它催生了数据科学领域的众多独特职业。 ML 从曾经是中小企业无法企及的技术，到现在成为主流技术，这要归功于公有云。
如今，亚马逊 (AWS)、谷歌 (ML Engine) 和微软 (Azure) 等顶级云计算平台已经帮助人工智能和机器学习民主化，并使其易于使用且价格合理。 大大小小的云平台都在重塑 AI 和 ML，以创建可以将这些颠覆性技术置于组织结构中的创新服务。
在云提供的所有服务中，ML 平台是增长最快的服务之一。 这主要是因为它们可以推出的多功能性。 与其他基于云的服务相反，云 ML 平台可以通过许多不同的交付模型交付，包括认知计算、基于 GPU 的计算、自动化机器学习和 ML 模型管理。
随着所有工业部门中越来越多的企业都在利用机器学习，它正在提升该领域的就业前景。 根据Indeed 2019 年“美国最佳工作”报告，机器学习工程师以惊人的 344% 增长率和平均每年 146,085 美元的基本工资位居榜首！
随着云逐渐成为基于 ML 的项目和服务的主要目的地，云中的职业也在飞速发展。 即使在印度，它也是应届生收入最高的工作之一。 预计到 2021 年，云计算服务的总收入将超过 3000 亿美元。
云中的机器学习是行业的新趋势，因为当结合起来时，ML 和云的潜力和能力会成倍增加。 由于云中的机器学习不需要一套特定的高级技能（机器学习概念和云平台的基本知识就可以了），它为职业发展提供了绝佳的机会。 此外，云使 ML 模型/服务更具可扩展性，为满足动态业务需求提供了足够的空间。
现在，事不宜迟，让我们看看云工作档案中一些最受欢迎的 ML。
目录
前 5 名机器学习和云工作简介
1.机器学习工程师
ML 工程师的工作概况是数据科学领域最受追捧的职位之一。 ML 工程师主要负责使用不同的编程语言和 ML 库设计和实现 ML 算法。 然后，这些 ML 算法用于处理和分析大型数据集，以从中提取和发现有意义的模式。
2. 数据科学家（使用云）
随着大数据的不断增加，云已经成为存储和访问数据的最终目的地。 因此，了解云的功能对于数据科学家来说至关重要。 通常，数据科学家必须利用云平台处理各种数据（结构化、半结构化、非结构化）、分析工具和编程语言。
3. 数据工程师
数据工程师开发、构建、测试和维护重要的数据架构，包括组织内的数据库和大型处理系统。 数据工程师经常处理可能会或可能不会被验证的原始数据，因此，它可能包含人为或机器错误。 他们使用不同的工具和编程语言来提高数据质量、效率和可靠性。
4. DevOps 工程师
DevOps 工程师是精通软件开发生命周期 (SLDC) 的 IT 专家。 他们与软件开发人员和运营团队密切合作，以处理和监督代码发布。 DevOps 工程师通常对构建数字管道（CI/CD 管道）所需的自动化工具有很好的理解。 他们部署产品更新，识别生产中的问题（如果有），并实施必要的集成以满足客户需求。
5. 软件工程师/开发人员（机器学习）
软件工程师/开发人员主要负责开发能够解决业务问题和挑战的软件。 软件工程师/开发人员在整个 SLDC 中使用各种 ML 技术和工具来分析客户需求并相应地设计、测试和开发软件。 他们必须通过使用不同的机器学习工具和算法识别问题、解决问题并寻找新的改进机会来不断努力提高系统和产品质量。
6. 深度学习工程师
深度学习工程师是专门研究深度学习平台的机器学习专家。 他们的主要任务是开发可以模仿人脑功能的智能编程模型/系统。 为实现这一目标，深度学习工程师使用人工神经网络来构建无需人工干预即可运行并从经验中学习的机器。
7. 技术项目经理
技术项目经理负责监督和管理从构思和设计到完成的每个开发阶段的各种技术项目。 技术项目经理不断努力为公司确定新的收入来源并开发新产品以增加公司利润。 他们领导项目开发人员和设计师团队，并向高层管理人员报告。
结论
总而言之，ML 和云的职业前景看起来非常有希望。 随着这些领域的不断发展，每天都在取得新的突破。 ML 和云技术的快速增长和采用进一步创造了对具有 ML 和云计算技能的专业人士的巨大需求。
ML 和云职业的另一个好处是，这些领域的人才短缺已将大多数职位的薪水推高至六位数。 因此，请放心，任何希望在 ML 或云领域建立职业生涯的人都可以期待一个充满希望的未来，同时赚很多钱！
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