2022 年印度深度学习工程师的薪水 [针对应届生和有经验者]

深度学习 (DL) 是机器学习的一个子分支，它专注于一件事——设计和开发可以通过试错法从经验和示例中学习的智能机器。 受人脑神经结构启发的人工神经网络构成了深度学习的核心。

就像人脑中的神经元可以发送和接收信号以处理信息和执行任务一样，人工神经网络也以同样的方式发挥作用。 神经网络由多个层组成，这些层还包含许多节点，这些节点从一层发送和接收信号以进行数据处理。

尽管深度学习模型被输入数据来训练它们，但最终它们可以通过经验学习来执行类似人类的任务。 运行这些高级模型的深度学习算法直接从图像、文本或声音输入中学习执行分类任务。

如果训练得当，它们的表现和准确性往往会超过人类。 自动驾驶汽车、在线平台（亚马逊和 Netflix）使用的推荐引擎、虚拟助手（Siri、Alexa、Cortana）、虚拟识别，是深度学习的一些最伟大的应用。 详细了解现实世界中的深度学习应用。

谁是深度学习工程师？

深度学习工程师是机器学习和深度学习方面的专家。 他们的主要职责是使用深度学习平台和算法来执行特定任务，以实现更大的目标——人工智能。

深度学习工程师使用大型和复杂的数据集训练 DL 模型，以开发可以模仿大脑功能并执行需要认知的任务（但无需或最少人工干预）的智能系统。 为了实现这一目标，他们利用了神经网络的力量。

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深度学习工程师开发的系统可以有效地传输数据，还可以编写/实现复杂的编程代码，以指导神经网络的各个部分根据手头的任务进行操作。 深度学习工程师创建的深度学习模型用于许多实际应用，包括自然语言处理、图像分类、图像/语音识别、面部识别、欺诈检测、市场预测、医学图像分析等等。

虽然深度学习工程师必须在机器学习基础（包括数学和统计学）方面打下坚实的基础，但他们还必须精通数据挖掘、预测分析和探索性数据分析。

深度学习工程师的职责

• 深入了解计算机科学基础——数据结构、算法、可计算性和复杂性以及计算机体系结构。
• 使用数学公式和技术来执行复杂的计算和设计高级算法。
• 精通机器学习和 ML/DL 算法。
• 扩展现有的 ML/DL 库和框架
• 开发基于统计建模程序的算法。
• 在生产中构建和维护可扩展的 ML/DL 解决方案。
• 分析大型复杂数据集以提取见解。
• 在必要时训练和重新训练 ML/DL 系统。
• 要熟悉各种 ML/DL 算法和库——他们必须知道如何以及何时使用它们。
• 管理将代码从开发阶段带到生产阶段所需的基础设施和数据管道。
• 与数据工程师合作设计和开发数据和模型管道。
• 展示对 ML/DL 应用程序（包括但不限于 ML 和 DL 算法、库和框架）的端到端理解。
• 与项目利益相关者合作，以识别和评估业务问题，阐明需求，并定义所需解决方案的范围。
• 为 ML 工程师/数据工程师在产品中实施正确的 ML 和 DL 技术提供支持。

成为深度学习工程师所需的技能

深度学习工程师应该具备：

• 出色的数学和统计技能，可以执行复杂的计算。
• 深入了解数据结构、数据建模和软件架构。
• 能够使用各种 ML 和 DL 框架和库，如 TensorFlow、Keras、Caffe、PyTorch、DeepLearning4J、Theano 等。
• 能够用 Python、Java 和 R 编写精确而高效的代码。
• 优秀的书面和口头沟通技巧。
• 出色的分析和解决问题的能力。
• 注重细节的创意思维。

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如何成为一名深度学习工程师？

由于无法立即成为深度学习工程师，因此您需要从基础开始深度学习之旅——无论是从软件工程师、数据工程师还是 ML 工程师开始。 所有这些工作角色都有一个共同的基础——数学、统计学、概率，当然还有编程。

深度学习的职业要求您精通机器学习的概念，包括有监督和无监督学习技术。 有大量在线学习资源可帮助您掌握 ML 和 DL 的理论部分。

此外，正如我们之前提到的，熟悉和使用各种 ML/DL 库和模型构建框架至关重要。 而且由于大多数流行的库和框架都是基于 Python 的，因此您必须精通 Python 编程语言。

一旦你掌握了这些基础知识，你就应该开始将你的理论知识应用到实际实验中。 您可以通过从事小型 ML/DL 项目来做到这一点——Kaggle 是寻找有趣和具有挑战性的项目的最佳平台之一。 尝试使用包括逻辑回归、K-means 聚类、支持向量机和其他此类高级算法的 ML 模型。

深度学习是不同事物的混合，例如模型训练、编码业务逻辑、设计功能、单元测试、模型优化等等。 因此，在您掌握深度学习之前，您必须学习其他元素，包括编程、数据挖掘、预测分析、ML 库/框架等。

因此，如您所见，成为深度学习工程师的途径并不是直接的。 然而，鉴于机器学习和深度学习都是令人兴奋的研究领域，实现这一目标的旅程可能非常令人兴奋。 ML 和 DL 都是不断发展的技术，因此，提升技能并让自己了解该领域的最新进展是真正的深度学习工程师的标志。

深度学习工程师薪水

印度深度学习工程师的薪水取决于几个因素，例如候选人的学历、技能、工作经验，以及公司规模和声誉、位置和所提供的工作角色。 通常，印度机器学习工作岗位的薪水仍远高于市场平均水平。

印度深度学习工程师的起薪可以在卢比之间。 3 - 15 LPA。 当然，属于薪酬等级较高端的个人拥有高级资格，或具有先前的工作经验，或者可能为该行业的顶级参与者工作。

例如，具有以下技能的个人可以要求更高的年薪：

• Python/C++ 编程语言
• 自然语言处理
• 软件开发
• 大数据分析
• 图像处理
• 计算机视觉
• 数据建模
• 深度学习
• 数据分析

再说一次，教育资格在确定工资表中起着关键作用。 例如，拥有计算机工程/软件工程学士学位的毕业生可以赚取大约卢比。 3.5 - 6 LPA，而那些在相同专业或相关领域（电子工程/计算机科学/信息科学）拥有研究生学位的人，可以赚大约卢比。 5 – 7.3 LPA。 然而，MBA毕业生可以获得大约卢比的高起薪（由于他们对技术和商业领域的广泛了解）。 6 – 8.5 LPA 或更高。

具有 8 年以上工作经验的中级深度学习工程师平均年薪可达 Rs。 7 - 12 LPA，而具有超过 15 年现场经验的高级专业人员可以控制卢比之间的薪水。 25 – 48 LPA 及更多。

资料来源：工资表

结论

根据最新统计数据，2018 年全球机器学习市场规模为 69 亿美元，预计 2019 年至 2025 年期间的复合年增长率将达到 43.8%。当然，这将导致在ML 和相关领域，包括深度学习。 所以，现在是获得必要技能并成为深度学习工程师的时候了！

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