机器学习工程师做什么的？ 角色、职责和技能

Forrester Research 高级分析师 Brandon Purell在 Robert Half 的2019 年未来工作报告中表示：

“任何公司未来成功的 100% 取决于采用机器学习。 为了让公司在客户时代取得成功，他们需要预测客户的需求，而机器学习对此绝对是必不可少的。”

随着越来越多的组织探索和利用数据科学工具（人工智能和机器学习），这些领域对熟练专业人员的需求正在上升。 机器学习工程师的角色是行业中需求最高的数据科学角色之一。

今天，我们将深入挖掘机器学习工程师的角色，并了解其核心职责和要求。

机器学习的兴起

从本质上讲，机器学习工程师的角色是行业中两个关键角色的结合——数据科学家和软件工程师。

数据科学家的核心重点是试验大数据，而软件工程师主要专注于编程（编写代码）。 这两个角色本质上是不同的。 数据科学家的工作更具分析性——这些分析专家结合使用数学、统计、分析技能和 ML 工具来收集、处理和分析海量数据集以获得洞察力。

相反，软件工程师是为公司编写可扩展程序和设计软件系统的专家编码员/程序员。 对他们来说，ML 的整个概念似乎很遥远。 数据科学家创建的模型对软件工程师来说大多是难以理解的——它们很复杂，没有清晰的设计模式，而且不干净（一切都与软件工程师所学的相反！）

这正是公司认为需要机器学习工程师的原因——一个可以将两全其美的专业人士。 组织需要能够揭开数据科学家代码的神秘面纱并使其更有用和更易于访问的人。 机器学习工程师将数据科学世界的法律和规则与编程相结合，以帮助组织在遵守标准编程实践和协议的同时获得 AI/ML 技术的全部好处。

机器学习工程师做什么的？

机器学习工程师的工作与数据科学家的工作非常相似，因为这两个角色都涉及处理大量数据。 因此，机器学习工程师和数据科学家都必须具备出色的数据管理技能。 然而，这就是这两个角色共有的相似之处。

数据科学家主要关注通过面向数据的决策产生有价值的见解以推动业务增长。 相比之下，机器学习工程师专注于设计用于预测模型自动化的自运行软件。

在这样的模型中，每次软件执行一项功能时，它都会使用该操作的结果来更准确地执行未来的操作。 这构成了软件的“学习”过程。 推荐引擎 Netflix 和亚马逊是此类智能软件的最佳示例。

通常，机器学习工程师与数据科学家密切合作。 虽然数据科学家从大型数据集中提取有意义的见解并将信息传达给业务利益相关者，但机器学习工程师确保数据科学家使用的模型可以摄取大量实时数据以生成更准确的结果。

机器学习工程师的职责

• 研究和转换数据科学原型。
• 设计和开发机器学习系统和方案。
• 使用测试结果执行统计分析和微调模型。
• 在线查找可用的数据集以进行培训。
• 在必要时训练和重新训练 ML 系统和模型。
• 扩展和丰富现有的 ML 框架和库。
• 根据客户/客户要求开发机器学习应用程序。
• 研究、试验和实施合适的机器学习算法和工具。
• 分析 ML 算法的问题解决能力和用例，并按成功概率对其进行排名。
• 探索和可视化数据，以便更好地理解和识别在实际场景中部署模型时可能影响模型性能的数据分布差异。

成为机器学习工程师所需的技能

• 计算机科学/数学/统计学或相关学科的高级学位。
• 高级数学和统计技能（线性代数、微积分、贝叶斯统计、均值、中位数、方差等）
• 强大的数据建模和数据架构技能。
• 有 Python、R、Java、C++ 等编程经验。
• 熟悉Hadoop、Spark、Pig、Hive、Flume等大数据框架。
• 具有使用 TensorFlow 和 Keras 等 ML 框架的经验。
• 具有使用各种 ML 库和软件包（如 Scikit learn、Theano、Tensorflow、Matplotlib、Caffe 等）的经验。
• 强大的书面和口头沟通
• 优秀的人际交往和协作能力。

机器学习工程师的薪水

根据 2019 年 Indeed 报告——美国和印度的最佳工作——机器学习工程师以 146,085 美元的平均工资位居榜首。 更有趣的是，自 2015 年以来，ML 工程师的职位增长了 344%！

资源

Glassdoor 坚持认为，印度机器学习工程师的平均年薪为卢比。 7,95,677。 尽管机器学习工程师的薪水高于全国平均水平，但与其他任何工作一样，这取决于公司规模和声誉、位置、技能、教育背景，当然还有专业经验。

以下是业内一些领先公司的 ML 工程师的薪资图表：

• 微软 – 卢比。 14,62,000 – 22,44,000 LPA
• 埃森哲 - 卢比。 10,11,000 – 15,28,000 LPA
• Quantiphi - 卢比。 8,50,481 LPA
• 塔塔咨询服务 - 卢比。 4,12,706 LPA
• Infosys – 卢比。 3,77,000 – 6,69,000 LPA

阅读更多关于印度机器学习工资的信息。

为什么对机器学习工程师的需求在增加？

在过去十年中，对机器学习工程师的需求甚至超过了对数据科学家的需求。 在 2017 年LinkedIn 美国职位报告中，机器学习工程师以 5 年（2012-17 年）9.8 倍的增长记录位居榜首。

资源

至于全球机器学习市场，预计到 2025 年将超过 399.867 亿美元，2017 年至 2025 年间的复合年增长率为 49.7%。这些统计数据清楚地表明，机器学习市场正在以前所未有的速度扩张。 鉴于竞争日益激烈，公司将不得不聘请才华横溢的 ML 工程师以及其他数据科学专业人士，才能在市场上站稳脚跟。

随着机器学习在现代工业中的快速发展，它的应用和用例正变得与大数据本身一样多样化。

企业和组织正在利用机器学习进行垃圾邮件检测和欺诈检测； 用于图像和语音识别系统； 创建智能个人助理（Siri、Alexa）和自动驾驶汽车； 启用智能家居和电力物联网； 生成准确的交通预测； 个性化社交媒体服务和在线购物/观看服务； 优化搜索引擎结果等等。

结论

很快，将会有更多机器学习开创的惊人突破，机器学习工程师将继续成为所有此类机器学习操作不可或缺的一部分。

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