机器学习职业道路：5 个要求苛刻且多样化的角色

人工智能和机器学习市场目前非常火爆。

目前人工智能人才市场白热化也就不足为奇了。 事实上，Gartner 坚持认为，到 2022 年，人工智能的商业价值将达到 3.9 万亿美元。而IDC估计，到 2022 年，全球在认知和人工智能系统上的支出将达到 776 亿美元。阅读：机器学习的未来范围

麦肯锡全球研究所2019 年的一份报告重申了人工智能将在不久的将来产生的巨大影响，指出人工智能和机器学习有潜力在全球营销和销售中创造约 1.4-2.6 万亿美元的额外商业价值，以及到 2020 年，供应链管理和制造业将再增加 1.2-2 万亿美元。

这些统计数据描述了什么？

这些统计数据仅显示了 AI 和 ML 如何以前所未有的速度渗透该行业。 如今，几乎该行业的每个部门——医疗保健、教育、零售、制造、供应链和物流、BFSI，甚至治理——都在以某种方式利用人工智能和机器学习的应用。 自然，随着这些智能技术的采用越来越多，对 AI 和 ML 熟练专业人员的需求也在增加。 现在是建立您的机器学习职业道路的时候了！

根据2019 年的 Indeed 报告，机器学习工程师是美国最佳工作列表中排名第一的工作，增长率高达 344%，年薪中位数为 146,085 美元。 在印度，机器学习工作的全国平均工资为 11,05,748 卢比。

机器学习领域对有才华和技能的专业人士的需求现在正处于顶峰，未来只会越来越高。 机器学习职业的伟大之处在于，除了工作满意度和安全感之外，它还承诺高额的年度薪酬和快速的职业发展。 更有理由考虑建立机器学习职业道路。

机器学习职业道路

一旦你获得了正确的 ML 技能，以下是你可以向往的五个最有前途的机器学习职业道路：

1.机器学习工程师

正如我们之前所说，机器学习工程师的职业道路是数据科学领域最令人垂涎​​和最有前途的职业道路之一。 机器学习工程师主要使用机器学习算法和工具参与机器学习系统和应用程序的设计和开发。

他们的工作是通过执行统计分析和使用测试结果对其进行微调来塑造和开发高效的自学习 ML 应用程序。 他们还使用 Python、Java、Scala、R 和 C++ 等编程语言进行和运行各种 ML 实验。

所需技能：机器学习工程师必须具备扎实的数学、统计学和编程基础知识。 他/她应该精通软件架构、系统设计、数据结构、数据建模和机器学习算法。 阅读有关机器学习技能的更多信息。

2. 数据科学家

数据科学家的工作简介被哈佛商业评论文章誉为“21 世纪最性感的工作” 。 如果这不能确立这条机器学习职业道路的受欢迎程度，那会是什么！

数据科学家是知名专家，他们每天利用先进技术（如大数据、人工智能、机器学习、深度学习等）和分析工具来收集、存储、处理、分析和解释大量数据。 他们的主要职责是从可以转化为商业价值的大型数据集中提取有价值的见解。

所需技能：就像 ML 工程师一样，数据科学家必须具备良好的数学、统计学和编程知识（主要是 Python）。 数据科学家还必须具备全面的数据挖掘经验，以及如何应用各种统计研究技术和使用大数据平台（Hadoop、Pig、Hive、Spark、Flume 等）。 阅读有关数据科学技能的更多信息。

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3. NLP 科学家

自然语言处理 (NLP) 旨在赋予机器理解自然人类语言的能力。 NLP 科学家主要负责设计和开发机器和应用程序，这些机器和应用程序可以学习人类语言的语音模式，并将口语翻译成其他语言。 这里的目标是帮助机器像人类一样自然地理解人类语言。 Grammarly 和 Duolingo 是 NLP 应用程序的两个很好的例子。

所需技能：由于 NLP 科学家的主要工作是教机器如何理解人类语言的细微差别，因此他们必须精通至少一种语言的句法、拼写和语法（越多越好）。 此外，他们应该具备基本的 ML 技能。

4. 软件开发人员/工程师 (AI/ML)

专注于 AI/ML 的软件开发人员/工程师是智能计算机程序背后的创造性思维。 他们的主要工作是开发高效的机器学习算法和应用程序。 软件开发人员/工程师设计、开发和安装 AI/ML 软件解决方案； 创建特定的计算机功能； 准备产品文档、流程图、布局、图表、图表等以进行可视化； 编写和测试代码； 创建技术规范、升级和维护系统等等。

技能要求：软件开发人员/工程师（AI/ML）必须精通多种编程语言的编码，包括 Python、Java、R、C、C++、Scala 等。他们必须对操作系统、数据结构、数据架构、计算机架构、数据分析、分布式处理、软件测试和调试等。 此外，他们必须对 ML 概念、算法、系统和工具有广泛的了解。

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5. 以人为本的机器学习设计师

机器学习有一个专门的分支，致力于设计以人类为中心的 ML 算法。 因此，名称以人为中心的机器学习。 以人为中心的机器学习设计师负责创建可以通过信息处理和模式识别“学习”个人偏好和行为模式的智能系统。

这些系统需要最少或不需要人工干预，甚至需要繁琐的程序来解决每个可能的用户场景。 Netflix 和亚马逊的推荐引擎是以人为中心的机器学习的一个很好的例子。

所需技能：与任何机器学习职业道路一样，以人为中心的机器学习设计师还必须深入了解各种机器学习概念、算法及其运作方式。 他们还应该具有良好的数学和统计学基础以及编码能力。

结论

虽然这些是排名前五的机器学习职业道路，但该领域还有许多其他职业道路，例如数据分析师、数据架构师、云架构师和商业智能开发人员等等。 最终，机器学习职业道路的选择取决于您——您希望专攻什么以及您拥有和希望获得的技能。

许多行业出于不同目的使用机器学习，因此需求日益增加。 如果您想了解有关机器学习和人工智能职业的更多信息，请查看 IIT Madras 和 upGrad 的机器学习和云高级认证。