Машинное обучение считается одним из самых востребованных навыков в сфере технологий. Организации повсюду делают большие ставки на то, что машинное обучение сделает их приложения и услуги “умнее” и даст им решающее преимущество перед конкурентами. Если вы решите стать инженером по машинному обучению, вы откроете для себя множество интересных (и весьма прибыльных) возможностей.
За последние четыре года число рабочих мест в области искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения выросло почти на 75%. Учитывая, что мировой рынок машинного обучения к 2029 году достигнет $209,91 млрд, неудивительно, что инженеры машинного обучения, знающие свое дело, могут получать в год заработную плату в размере от $215 000 до $397 000.
Что такое инженер машинного обучения?
Инженер машинного обучения – это гибридная должность, которая находится на пересечении науки о данных и программной инженерии. В первую очередь они отвечают за создание алгоритмов, использующих данные для автоматизации прогностических моделей. Их цель – позволить компьютерам предсказывать будущие события, применять полученные знания и со временем становиться более интеллектуальными.
Если говорить в перспективе, то специалист по изучению данных анализирует данные для получения бизнес-понятий, а инженер машинного обучения превращает данные в продукт, отметил Куртис Пайкс, инженер машинного обучения-самоучка. Звучит интересно?
Вот обзор основных обязанностей инженеров машинного обучения, а также навыков, качеств и опыта, необходимых для этой роли. Хотя обязанности зависят от организации, команды и проекта, некоторые общие обязанности включают:
- Исследование, проектирование и внедрение моделей и систем машинного обучения
- Реализация алгоритмов и инструментов машинного обучения
- Масштабирование прототипов науки о данных
- Выбор подходящих наборов данных, проверка качества данных, очистка и систематизация данных (в сотрудничестве с инженерами по данным)
- Выполнение статистического анализа
- Выполнение тестов и оптимизация моделей и алгоритмов машинного обучения
- Мониторинг систем в производстве и их переобучение для повышения производительности
- Использование библиотек машинного обучения
Требования к техническим навыкам и знаниям
Поскольку должность инженера машинного обучения не является должностью начального уровня, большинство специалистов, переходящих на нее, имеют опыт разработки программного обеспечения или степень в области информатики, инженерии, математики или науки о данных. Поскольку компании стремятся укрепить свои команды специалистов по науке о данных, открываются новые пути для получения профессии инженера машинного обучения, включая варианты самообучения.
Независимо от того, хотите ли вы дополнить свой текущий набор навыков или начать с нуля, вот технические навыки, которыми вам необходимо овладеть:
Программирование: Python и R – самые популярные языки для специалистов по машинному обучению; однако некоторые компании могут потребовать от вас знания C++, JavaScript и Java. Здесь приведен список бесплатных курсов по программированию на языке R, а также список бесплатных и платных курсов для изучения Python, SQL, науки о данных и других навыков анализа данных онлайн.
Математика, вероятность и статистика: Если у вас нет степени по CS или математике или вам нужно подтянуть знания, онлайн-курс, вероятно, будет лучшим способом изучить основы.
Алгоритмы и фреймворки машинного обучения: Вряд ли вам придется реализовывать алгоритм машинного обучения с нуля, говорит Пайкс. Однако осознание плюсов, минусов и компромиссов при выборе подходящей модели и ее оптимизации для выполнения задачи требует хорошего знания алгоритмов машинного обучения, их гиперпараметров и того, как каждый гиперпараметр влияет на обучение. Поскольку ни один фреймворк не является универсально лучшим, чем другой, вам нужно будет научиться выбирать фреймворк, соответствующий вашим бизнес-потребностям, выполняя учебные проекты.
Программная инженерия и проектирование систем: Инженер машинного обучения должен понимать различные передовые методы разработки программного обеспечения (например, контроль версий, тестирование, документирование, модульное кодирование и т.д.) и то, как различные части образуют систему. Если у вас нет практического опыта, степени CS или вы пришли с должности специалиста по анализу данных/аналитика, вам придется изучить основы.
MLOps: Операции машинного обучения (MLOps) – это одна из основных функций инженерии машинного обучения. Для изучения MLOps Пайкс рекомендует изучить уроки, представленные на сайте Made with ML, и прочитать статьи “Introducing MLOps: How to Scale Machine Learning in the Enterprise” и “Practical MLOps: Operationalizing Machine Learning Models“.
Софт скилл навыки являются ключевыми
Хотя проектирование машинного обучения – это техническая работа, “мягкие” навыки необходимы для успеха проекта и могут оказать положительное влияние на вашу карьеру. Вот некоторые из наиболее важных:
Общение и работа в команде: Поскольку инженеры машинного обучения часто работают в составе большой команды специалистов по науке о данных и/или межфункциональной команды, умение доносить информацию до технической и нетехнической аудитории и сотрудничать является жизненно важным навыком.
Решение проблем: Естественно, один из самых важных навыков, который должен иметь любой инженер, – это способность критически мыслить и решать проблемы. Однако те, кто переходит на новую работу, отмечают, что изучение машинного обучения отличается от реального выполнения машинного обучения. Чтобы отточить свои навыки, решайте реальные задачи без фиксированного набора данных, используя весь рабочий процесс.
Управление временем: Инженерам ML часто приходится исследовать, планировать и выполнять несколько проектов и удовлетворять потребности нескольких заинтересованных сторон одновременно.
Постоянно учится: Чтобы оставаться актуальным в этой быстро развивающейся области, вы должны обладать способностью быстро изучать новые инструменты, их работу, где они работают хорошо, а где нет.
Приобрести компетентность и уверенность
У новоиспеченных инженеров машинного обучения есть два фактора, которые работают против них, когда речь заходит об их первой работе. Во-первых, несмотря на дефицит квалифицированных кандидатов, менеджеры по найму хотят видеть владение наиболее важными наборами навыков и инструментов, прежде чем сделать предложение. Во-вторых, новички могут испытывать недостаток уверенности или неуверенность в своих силах (что обычно называют синдромом самозванца).
Каково решение? Приобретение практического опыта и создание портфолио во время учебы может не только повысить вашу компетентность и уверенность в себе, но и улучшить ваши шансы быть принятым на работу. Не ждите, пока вы начнете применять свои навыки на практике, говорит Пайкс. Например, постоянно применяйте полученные навыки в процессе обучения на основе проектов.
Существуют базовые проекты машинного обучения, ориентированные на новичков, владеющих R или Python, и проекты, подходящие для тех, кто обладает средними и продвинутыми навыками машинного обучения. Ведение блога о своих проектах поможет вам понять нюансы вашей работы, отточить навыки общения и установить ценные связи с рекрутерами и менеджерами по найму.
Еще один вариант – участие в соревнованиях по науке о данных, таких как DataCamp и Kaggle. Участие в таких соревнованиях высоко ценится многими работодателями и служит отличным способом создания портфолио. Вы можете получить представление о том, что такое участие в соревнованиях, изучив этот учебник по соревнованиям Kaggle.
Хотя стать инженером в области машинного обучения нелегко, вознаграждение определенно того стоит. В ближайшие годы машинное обучение будет играть все более важную роль для организаций во всем мире.
