Кто такой инженер по машинному обучению?

Инженер по машинному обучению — заядлый программист, который помогает машинам понимать и усваивать знания по мере необходимости. Их основные результаты включают создание программ, которые позволяют машинам выполнять определенные действия без явных указаний.

Помимо программирования, инженеры по машинному обучению также отвечают за настройку наборов данных для анализа, персонализацию работы в Интернете, определение и прогнозирование бизнес-требований. Эта роль также требует исключительных коммуникативных навыков, поскольку они часто сотрудничают с другими командами для реализации различных проектов по оптимизации. Компании по найму обычно ищут кандидатов со степенью магистра и несколькими годами опыта работы на аналогичных должностях.

Ниже приведены некоторые из обязанностей инженера по машинному обучению

  • Создание программ машинного обучения с использованием библиотек ML
  • Эксперименты с различными программами машинного обучения для проверки их эффективности
  • Адаптация программ машинного обучения для обеспечения масштабируемости
  • Поддержание потока данных между базой данных и серверными системами
  • Отладка пользовательских кодов машинного обучения
  • Оптимизация технологий машинного обучения в производственной среде

Описание работы машинного обучения

Мы ищем инженера по машинному обучению для разработки алгоритмов машинного обучения и подготовки их к производству. Наше исследование сосредоточено на заболеваниях, связанных со старением человека. Идеальный кандидат должен иметь некоторый опыт работы в области исследований, чтобы поддерживать нас соответствующими инструментами и программами. Он/она будет совместно работать над созданием платформ машинного обучения мирового класса для продвижения наших исследований. Они будут играть решающую роль в определении и реализации стратегий оптимизации в вычислительной биологии и машинном обучении. Нашим биохимическим формулам требуются кандидаты, которые могут обрабатывать различные типы биологических данных в огромных объемах.

Идеальные кандидаты должны быть оснащены различными методами анализа данных. У них должен быть предыдущий опыт внедрения, расширения и отладки методов машинного обучения. Они должны уметь проектировать и создавать высокоэффективную инфраструктуру данных и инструменты.

Обязанности инженера по машинному обучению

  • Опыт в области статистических рассуждений и разработки моделей машинного обучения
  • Отличное знание объектно-ориентированной парадигмы
  • Опыт программирования на Python
  • Отличное знание Scikit-learn
  • Знание Tensorflow, Python, Java, Keras, Scala

Подраздел искусственного интеллекта, Машинное обучение, требует базового понимания всех основных концепций AIML. В частности, ожидается, что инженеры по машинному обучению будут знакомы с информатикой, немного наукой о данных, потребительскими тенденциями и многим другим. Однако следующие наборы навыков являются обязательными требованиями для достижения успеха в этой области:

Навыки машинного обучения (ML)

  1. Знание языка программирования. Одним из основных требований для карьеры в области машинного обучения являются навыки программирования. Существуют разные языки программирования, такие как Python, R, Java и C++, для разных функций. Хотя Python является наиболее часто используемым языком машинного обучения благодаря его универсальности и гибкости, у других языков есть свои преимущества. Например, C++ лучше всего подходит для ускорения ваших кодов, а R лучше подходит для статистики и графиков. Все эти языки вместе помогают эксперту по машинным языкам понимать структуры данных, управление памятью и структуру классов.
  2. Вероятность и статистика. Инженеры по машинному обучению должны хорошо разбираться в таких статистических понятиях, как среднее значение, регрессия, распределение Гаусса и стандартное отклонение. Знание теории вероятностей важно для создания алгоритмов для скрытых марковских моделей, смешанных моделей Гаусса и наивного байесовского алгоритма. Эти вероятностные методы помогают инженеру машинного обучения справляться с неопределенностями реальных задач. Помимо моделей распределения, статистические знания также позволяют инженерам машинного обучения работать с такими методами анализа, как проверка гипотез и дисперсионный анализ. Фактически, многие алгоритмы машинного обучения основаны на существующих статистических моделях.
  3. Моделирование и оценка данных. Моделирование данных помогает специалистам по машинному обучению создавать или оценивать структуры любого заданного набора данных. По сути, моделирование данных позволяет специалистам по данным и инженерам по машинному обучению подготовить набор данных для любого конкретного вида анализа. Этот процесс помогает идентифицировать закономерности (кластеры, корреляции и т. д.), прогнозировать свойства (классификация, обнаружение аномалий, регрессия) и соответственно создавать модели анализа. Кроме того, процесс оценки данных помогает выбрать лучшую модель для представления данных. Оценка данных также может помочь в оценке успеха любой модели данных.
  4. Распределенные вычисления. Специалисты по машинному обучению часто работают с большими наборами данных, требующими использования нескольких машин. Знание таких проектов, как Apache Hadoop и облачных сервисов, таких как Amazon EC2, пригодится в таких ситуациях, чтобы распределить их по кластерам.
  5. Методы обработки сигналов. Извлечение признаков — важнейшая часть машинного обучения. Следовательно, специалистам по машинному обучению важно знать методы обработки сигналов для решения различных задач. Помимо усовершенствованного алгоритма обработки сигналов (вейвлеты, кривые, бэндлеты, шерлеты и т. д.), частотно-временной анализ также помогает инженерам машинного обучения решать сложные задачи.
  6. Основы информатики.Основы информатики, такие как архитектура компьютера, структура данных, вычислимость и сложность, важны для инженера по машинному обучению при реализации или изменении программ в соответствии с требованиями.
  7. Алгоритмы и библиотеки машинного обучения. Несмотря на то, что библиотеки и пакеты машинного обучения вместе с алгоритмами находятся в свободном доступе, не все из них подходят для всех типов приложений. Инженеры машинного обучения должны знать, как их эффективно применять для оптимизации результата. Выбор правильной модели данных, алгоритма и процедуры обучения так же важен, как знание библиотек или языков. Инженеры машинного обучения должны уметь различать преимущества и недостатки любого конкретного алгоритма и когда их использовать.

Зарплата по регионам

Один день из жизни инженера по машинному обучению

Инженеры по машинному обучению обычно тратят много времени на программирование, но прежде чем приступить к этому, они начинают свой день с проверки своей электронной почты. Довольно просто, верно?

Вы можете подумать, что инженеры по машинному обучению действуют так же, как и все мы, выполняя в течение дня различную рутинную работу. Однако вы будете удивлены, узнав, что инженерам по машинному обучению приходится работать над множеством междисциплинарных задач, начиная от науки о данных, аналитики, делового общения и многого другого. Мы попытались собрать воедино все задачи, которыми инженер по машинному обучению занимается в обычный день.

  • Проверьте модели, которые были активны некоторое время
  • Свяжитесь с остальной частью команды для получения обновлений
  • Просмотрите платформы управления задачами, чтобы запланировать день
  • Анализировать кодовую базу компании с помощью Scikit, учиться искать ошибки
  • Код с PyCharm для реализации модели или поддержания работы интерфейсов базы данных
  • Встретьтесь с заинтересованными сторонами, чтобы убедиться, что продукты обновлены новыми функциями, а изменения реализованы в соответствии с планами.
  • Обсудите, как оптимизировать продукты и создать для этого планы и процессы.
  • Изучите последние тенденции в этой области и то, как компания может извлечь из этого выгоду.

Как стать инженером по машинному обучению

Машинное обучение зарекомендовало себя как многообещающая область для профессионалов, которые хотят изменить ситуацию в быстро меняющейся цифровой экономике. Повышение квалификации в этой области даст вам выгодные предложения от международных брендов. Программа Great Learning PG по искусственному интеллекту и машинному обучению предлагает комплексную структуру курса, которая готовит кандидатов с отраслевыми знаниями для решения реальных задач.