2022 年印度深度學習工程師的薪水 [針對應屆生和有經驗者]

深度學習 (DL) 是機器學習的一個子分支，它專注於一件事——設計和開發可以通過試錯法從經驗和示例中學習的智能機器。 受人腦神經結構啟發的人工神經網絡構成了深度學習的核心。

就像人腦中的神經元可以發送和接收信號以處理信息和執行任務一樣，人工神經網絡也以同樣的方式發揮作用。 神經網絡由多個層組成，這些層還包含許多節點，這些節點從一層發送和接收信號以進行數據處理。

儘管深度學習模型被輸入數據來訓練它們，但最終它們可以通過經驗學習來執行類似人類的任務。 運行這些高級模型的深度學習算法直接從圖像、文本或聲音輸入中學習執行分類任務。

如果訓練得當，它們的表現和準確性往往會超過人類。 自動駕駛汽車、在線平台（亞馬遜和 Netflix）使用的推薦引擎、虛擬助手（Siri、Alexa、Cortana）、虛擬識別，是深度學習的一些最偉大的應用。 詳細了解現實世界中的深度學習應用。

誰是深度學習工程師？

深度學習工程師是機器學習和深度學習方面的專家。 他們的主要職責是使用深度學習平台和算法來執行特定任務，以實現更大的目標——人工智能。

深度學習工程師使用大型和復雜的數據集訓練 DL 模型，以開發可以模仿大腦功能並執行需要認知的任務（但無需或最少人工干預）的智能係統。 為了實現這一目標，他們利用了神經網絡的力量。

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深度學習工程師開發的系統可以有效地傳輸數據，還可以編寫/實現複雜的編程代碼，以指導神經網絡的各個部分根據手頭的任務進行操作。 深度學習工程師創建的深度學習模型用於許多實際應用，包括自然語言處理、圖像分類、圖像/語音識別、面部識別、欺詐檢測、市場預測、醫學圖像分析等等。

雖然深度學習工程師必須在機器學習基礎（包括數學和統計學）方面打下堅實的基礎，但他們還必須精通數據挖掘、預測分析和探索性數據分析。

深度學習工程師的職責

• 深入了解計算機科學基礎——數據結構、算法、可計算性和復雜性以及計算機體系結構。
• 使用數學公式和技術來執行複雜的計算和設計高級算法。
• 精通機器學習和 ML/DL 算法。
• 擴展現有的 ML/DL 庫和框架
• 開發基於統計建模程序的算法。
• 在生產中構建和維護可擴展的 ML/DL 解決方案。
• 分析大型複雜數據集以提取見解。
• 在必要時訓練和重新訓練 ML/DL 系統。
• 要熟悉各種 ML/DL 算法和庫——他們必須知道如何以及何時使用它們。
• 管理將代碼從開發階段帶到生產階段所需的基礎設施和數據管道。
• 與數據工程師合作設計和開發數據和模型管道。
• 展示對 ML/DL 應用程序（包括但不限於 ML 和 DL 算法、庫和框架）的端到端理解。
• 與項目利益相關者合作，以識別和評估業務問題，闡明需求，並定義所需解決方案的範圍。
• 為 ML 工程師/數據工程師在產品中實施正確的 ML 和 DL 技術提供支持。

成為深度學習工程師所需的技能

深度學習工程師應該具備：

• 出色的數學和統計技能，可以執行複雜的計算。
• 深入了解數據結構、數據建模和軟件架構。
• 能夠使用各種 ML 和 DL 框架和庫，如 TensorFlow、Keras、Caffe、PyTorch、DeepLearning4J、Theano 等。
• 能夠用 Python、Java 和 R 編寫精確而高效的代碼。
• 優秀的書面和口頭溝通技巧。
• 出色的分析和解決問題的能力。
• 注重細節的創意思維。

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如何成為一名深度學習工程師？

由於無法立即成為深度學習工程師，因此您需要從基礎開始深度學習之旅——無論是從軟件工程師、數據工程師還是 ML 工程師開始。 所有這些工作角色都有一個共同的基礎——數學、統計學、概率，當然還有編程。

深度學習的職業要求您精通機器學習的概念，包括有監督和無監督學習技術。 有大量在線學習資源可幫助您掌握 ML 和 DL 的理論部分。

此外，正如我們之前提到的，熟悉和使用各種 ML/DL 庫和模型構建框架至關重要。 而且由於大多數流行的庫和框架都是基於 Python 的，因此您必須精通 Python 編程語言。

一旦你掌握了這些基礎知識，你就應該開始將你的理論知識應用到實際實驗中。 您可以通過從事小型 ML/DL 項目來做到這一點——Kaggle 是尋找有趣和具有挑戰性的項目的最佳平台之一。 嘗試使用包括邏輯回歸、K-means 聚類、支持向量機和其他此類高級算法的 ML 模型。

深度學習是不同事物的混合，例如模型訓練、編碼業務邏輯、設計功能、單元測試、模型優化等等。 因此，在您掌握深度學習之前，您必須學習其他元素，包括編程、數據挖掘、預測分析、ML 庫/框架等。

因此，如您所見，成為深度學習工程師的途徑並不是直接的。 然而，鑑於機器學習和深度學習都是令人興奮的研究領域，實現這一目標的旅程可能非常令人興奮。 ML 和 DL 都是不斷發展的技術，因此，提陞技能並讓自己了解該領域的最新進展是真正的深度學習工程師的標誌。

深度學習工程師薪水

印度深度學習工程師的薪水取決於幾個因素，例如候選人的學歷、技能、工作經驗，以及公司規模和聲譽、位置和所提供的工作角色。 通常，印度機器學習工作崗位的薪水仍遠高於市場平均水平。

印度深度學習工程師的起薪可以在盧比之間。 3 - 15 LPA。 當然，屬於薪酬等級較高端的個人擁有高級資格，或具有先前的工作經驗，或者可能為該行業的頂級參與者工作。

例如，具有以下技能的個人可以要求更高的年薪：

• Python/C++ 編程語言
• 自然語言處理
• 軟件開發
• 大數據分析
• 圖像處理
• 計算機視覺
• 數據建模
• 深度學習
• 數據分析

再說一次，教育資格在確定工資表中起著關鍵作用。 例如，擁有計算機工程/軟件工程學士學位的畢業生可以賺取大約盧比。 3.5 - 6 LPA，而那些在相同專業或相關領域（電子工程/計算機科學/信息科學）擁有研究生學位的人，可以賺大約盧比。 5 – 7.3 LPA。 然而，MBA畢業生可以獲得大約盧比的高起薪（由於他們對技術和商業領域的廣泛了解）。 6 – 8.5 LPA 或更高。

具有 8 年以上工作經驗的中級深度學習工程師平均年薪可達 Rs。 7 - 12 LPA，而具有超過 15 年現場經驗的高級專業人員可以控制盧比之間的薪水。 25 – 48 LPA 及更多。

資料來源：工資表

結論

根據最新統計數據，2018 年全球機器學習市場規模為 69 億美元，預計 2019 年至 2025 年期間的複合年增長率將達到 43.8%。當然，這將導致在ML 和相關領域，包括深度學習。 所以，現在是獲得必要技能並成為深度學習工程師的時候了！

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