機器學習和雲領域的 7 大職業選擇
已發表: 2019-11-20機器學習不再是一個流行詞——它是我們這個時代的一個活生生的現實，它催生了數據科學領域的眾多獨特職業。 ML 從曾經是中小企業無法企及的技術，到現在成為主流技術，這要歸功於公有云。
如今，亞馬遜 (AWS)、谷歌 (ML Engine) 和微軟 (Azure) 等頂級雲計算平台已經幫助人工智能和機器學習民主化，並使其易於使用且價格合理。 大大小小的雲平台都在重塑 AI 和 ML，以創建可以將這些顛覆性技術置於組織結構中的創新服務。
在雲提供的所有服務中，ML 平台是增長最快的服務之一。 這主要是因為它們可以推出的多功能性。 與其他基於雲的服務相反，雲 ML 平台可以通過許多不同的交付模型交付，包括認知計算、基於 GPU 的計算、自動化機器學習和 ML 模型管理。
隨著所有工業部門中越來越多的企業都在利用機器學習，它正在提升該領域的就業前景。 根據Indeed 2019 年“美國最佳工作”報告，機器學習工程師以驚人的 344% 增長率和平均每年 146,085 美元的基本工資位居榜首！
隨著雲逐漸成為基於 ML 的項目和服務的主要目的地，雲中的職業也在飛速發展。 即使在印度，它也是應屆生收入最高的工作之一。 預計到 2021 年，雲計算服務的總收入將超過 3000 億美元。
雲中的機器學習是行業的新趨勢，因為當結合起來時，ML 和雲的潛力和能力會成倍增加。 由於雲中的機器學習不需要一套特定的高級技能（機器學習概念和雲平台的基本知識就可以了），它為職業發展提供了絕佳的機會。 此外，雲使 ML 模型/服務更具可擴展性，為滿足動態業務需求提供了足夠的空間。
現在，事不宜遲，讓我們看看雲工作檔案中一些最受歡迎的 ML。
目錄
前 5 名機器學習和雲工作簡介
1.機器學習工程師
ML 工程師的工作概況是數據科學領域最受追捧的職位之一。 ML 工程師主要負責使用不同的編程語言和 ML 庫設計和實現 ML 算法。 然後，這些 ML 算法用於處理和分析大型數據集，以從中提取和發現有意義的模式。
2. 數據科學家（使用雲）
隨著大數據的不斷增加，雲已經成為存儲和訪問數據的最終目的地。 因此，了解雲的功能對於數據科學家來說至關重要。 通常，數據科學家必須利用雲平台處理各種數據（結構化、半結構化、非結構化）、分析工具和編程語言。
3. 數據工程師
數據工程師開發、構建、測試和維護重要的數據架構，包括組織內的數據庫和大型處理系統。 數據工程師經常處理可能會或可能不會被驗證的原始數據，因此，它可能包含人為或機器錯誤。 他們使用不同的工具和編程語言來提高數據質量、效率和可靠性。
4. DevOps 工程師
DevOps 工程師是精通軟件開發生命週期 (SLDC) 的 IT 專家。 他們與軟件開發人員和運營團隊密切合作，以處理和監督代碼發布。 DevOps 工程師通常對構建數字管道（CI/CD 管道）所需的自動化工具有很好的理解。 他們部署產品更新，識別生產中的問題（如果有），並實施必要的集成以滿足客戶需求。
5. 軟件工程師/開發人員（機器學習）
軟件工程師/開發人員主要負責開發能夠解決業務問題和挑戰的軟件。 軟件工程師/開發人員在整個 SLDC 中使用各種 ML 技術和工具來分析客戶需求並相應地設計、測試和開發軟件。 他們必須通過使用不同的機器學習工具和算法識別問題、解決問題並尋找新的改進機會來不斷努力提高系統和產品質量。
6. 深度學習工程師
深度學習工程師是專門研究深度學習平台的機器學習專家。 他們的主要任務是開發可以模仿人腦功能的智能編程模型/系統。 為實現這一目標，深度學習工程師使用人工神經網絡來構建無需人工干預即可運行並從經驗中學習的機器。
7. 技術項目經理
技術項目經理負責監督和管理從構思和設計到完成的每個開發階段的各種技術項目。 技術項目經理不斷努力為公司確定新的收入來源並開發新產品以增加公司利潤。 他們領導項目開發人員和設計師團隊，並向高層管理人員報告。
結論
總而言之，ML 和雲的職業前景看起來非常有希望。 隨著這些領域的不斷發展，每天都在取得新的突破。 ML 和雲技術的快速增長和採用進一步創造了對具有 ML 和雲計算技能的專業人士的巨大需求。
ML 和雲職業的另一個好處是，這些領域的人才短缺已將大多數職位的薪水推高至六位數。 因此，請放心，任何希望在 ML 或云領域建立職業生涯的人都可以期待一個充滿希望的未來，同時賺很多錢！
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