Machine learning engineer (ml engineer)

Тенденции развития профессии

1. Автоматизация и оптимизация процессов

С развитием и совершенствованием алгоритмов машинного обучения, machine learning инженеры будут способствовать автоматизации и оптимизации различных процессов в различных сферах. Например, в производственных предприятиях алгоритмы могут разрабатываться для оптимизации процессов снабжения и управления запасами, что приведет к повышению эффективности и сокращению затрат.

Растущий спрос на специалистов по машинному обучению

Повсеместное внедрение машинного обучения искусственного интеллекта приведет к увеличению спроса на специалистов в области machine learning, в том числе и на инженеров. Компании будут искать опытных специалистов, способных разрабатывать инновационные решения на основе данных, чтобы стратегически выгодно позиционировать себя на рынке.

Расширение области применения машинного обучения

В будущем, машинное обучение будет все более широко применяться в различных сферах деятельности, таких как финансы, медицина и автомобильная промышленность. Machine learning инженеры будут работать вместе с другими специалистами, чтобы разрабатывать и внедрять решения на основе данных, которые помогут повысить эффективность и принятие решений в этих отраслях.

Развитие новых методов и технологий

С развитием машинного обучения и появлением новых методов и технологий, machine learning инженеры должны будут постоянно совершенствовать свои навыки и быть в курсе последних тенденций. Новые алгоритмы, модели и инструменты будут представлять новые возможности для разработки и применения решений на основе данных.

Разработка этических стандартов

С развитием машинного обучения и его влиянием на различные сферы деятельности, в том числе на сферу приватности и безопасности данных, становится все более важным разработка и соблюдение этических стандартов. Machine learning инженеры будут играть ключевую роль в обеспечении безопасного и этичного использования алгоритмов и моделей машинного обучения.

Будущее профессии machine learning инженера обещает быть перспективным и востребованным. Разработка инновационных решений на основе данных будет продолжать менять различные сферы деятельности. Ожидается, что специалисты в области машинного обучения будут играть важную роль в автоматизации и оптимизации процессов, а также в разработке и соблюдении этических стандартов в использовании данных.

В современном информационном обществе, где данные играют ключевую роль в решении бизнес-задач, профессия специалиста по машинному обучению всё больше привлекает внимание студентов и абитуриентов. В данной статье мы рассмотрим перспективы данной профессии и определим преимущества, которые она может предложить молодым специалистам

Стоит отметить, что в современном мире объемы данных неуклонно растут, и спрос на специалистов по машинному обучению остается высоким

Вот несколько причин, почему абитуриентам ВУЗов стоит обратить внимание на эту перспективную профессию:

1. Растущий рынок труда

Популярность и востребованность машинного обучения неуклонно растут

Большинство компаний осознают важность данных и их анализа для принятия стратегических решений. Поэтому специалисты по машинному обучению востребованы в различных отраслях, таких как финансы, здравоохранение, маркетинг и многие другие

2. Высокая оплата труда

Спрос на квалифицированных специалистов по машинному обучению приводит к высоким заработным платам. Средняя зарплата в данной области значительно превышает среднюю по рынку труда. Это делает профессию машинного обучения очень привлекательной для молодых специалистов.

3. Возможность применять знания в разных областях

Mашинное обучение применяется во многих отраслях, что дает специалисту возможность работать в различных сферах. Это означает, что каждый специалист сможет найти работу, которая будет соответствовать его интересам и предпочтениям.

4. Возможность творчества и инноваций

Работа в области машинного обучения предоставляет специалистам возможность креативного мышления и поиска новаторских подходов. Они могут создавать и разрабатывать новые алгоритмы и модели, которые могут иметь широкое применение в различных областях.

5. Перспективы карьерного роста

Машинное обучение — это относительно новое направление, и молодым специалистам открываются отличные перспективы для карьерного роста. Стратегическое мышление и глубокое понимание данных могут привести к высоким должностям, руководству проектами и командами.

Методы

Алгоритмы машинного обучения на практике встречаются совершенно разные. Их используют компании и предприятия в зависимости от целей и задач, которые необходимо решить.

Важно: рассматриваемый анализ данных встречается преимущественно в Big Data. Существуют следующие методы ML:

Существуют следующие методы ML:

• древо решений;
• нейронные сети;
• кластеризация;
• «случайный лес»;
• ассоциативные правила.

Для создания утилит, реализующих упомянутые принципы, используют R, Питон, Скала и Julia. Они имеют поддержку большинством интегрируемых сред разработки.

Нейронная сеть

Нейронные сети в машинном обучении:

1. Создают имитацию структуры головного мозга. Это значит, что у каждого искусственного нейрона есть связь с несколькими другими себе подобными.
2. Выступают в качестве многослойной структуры. На одном слое нейрон передает данные на другой.
3. Результат – электронные материалы достигают выходного слоя. На этом этапе сеть выдает гипотезу относительно решения поставленной задачи или классификации.

Вариант широко используется в медицине и здравоохранении, мультимедиа, финансовых отраслях. Пример – поиск мошенников и средств, которыми они пользуются. Хотя такой метод является дорогостоящим и почти не встречается в мелких организациях.

Древо решений

При машинном обучении используется для того, чтобы классифицировать объекты путем ответов на вопросы об атрибутах оных. Последние находятся в узловых точках. В зависимости от выданного ответа будет выбираться та или иная ветка. Процесс осуществляется до того момента, пока не удастся найти окончательный ответ.

Применяется в:

• платформах, позволяющих управлять знаниями клиентского обслуживания;
• утилитах для прогнозирования цен;
• планировании выпуска товаров;
• страховой деятельности;
• финансовой сфере – для расчета предполагаемому и возможному финансовому ущербу, платежеспособности клиентов.

Если визуально представить модель, она будет выглядеть как обычно «дерево».

Случайный лес

Моделей машинного обучения много. Знать их требуется тем, кто хочет посвятить себя карьере ML Engineer. Следующий вариант – случайный лес.

Представлен универсальным механизмом с быстрой обучаемостью. Помогает обнаруживать связи внутри набора данных. Пример – нежелательные массовые электронные или почтовые рассылки.

Кластеризация

Так называют группировку элементов информации со сходными характеристиками. В процессе применяются статистические алгоритмы. Хотя он не предусматривает учителя, весьма активно используется для классификации.

Важно: является эффективным приемом поиска групп в сложных наборах электронных сведений

Перспективы в будущем

Денис Кувиков, директор РИЦ СэйфНэт АО «Технопарк» (Санкт-Петербург):

— Специалист машинного обучения, или иначе Data Scientist, ML (от англ. Machine Learning) Engineer, AI (от англ. Artificial Intelligence) Engineer, в первую очередь, является высококвалифицированным специалистом, имеющим знания в областях высшей математики (например, математический анализ, статистика, теория игр и другие), а также знания в области математического моделирования и алгоритмов больших данных. Во-вторых, специалист должен обладать навыками программирования и работы в определенных программных средах, где международным сообществом нарабатывается практика использования алгоритмов, что в свою очередь ускоряет решение задач. Такие специалисты выходят из высших учебных заведений, в которых дается в первую очередь серьезная база фундаментальных знаний в вышеуказанных областях. Этот математический фундамент специалист уже в процессе самообразования или на дополнительных курсах наполняет знаниями в области практического машинного обучения, существующих практик в применяемых на рынке моделях и алгоритмах.

Потребность в специалистах по компьютерному обучению растет с каждым днем и обусловлена, прежде всего, необходимость рынка ИТ и телекоммуникаций знать о текущей позиции компании. Количество данных, которые генерируют современные системы, слишком велико, и обработка их «вручную», с помощью распространенных инструментов (например, электронных таблиц), трудна и имеет свои ограничения, в том числе в эффективности. Применение же аналитических алгоритмов, включая алгоритмы машинного обучения, в виде программного обеспечения, позволяет во много раз эффективнее отслеживать существующие параметры как систем, так и показателей компаний. В свою очередь это дает преимущество компании в скорости принятия решения и выборе направления дальнейшего развития. Кроме того, в алгоритмах машинного обучения существует класс алгоритмов, которые позволяют прогнозировать данные на определенное время с высокой точностью. Эти инструменты универсальны и могут быть использованы как для аналитики работы технических систем, так и для бизнес-аналитики компании.

Таким образом, при цифровизации процессов и их автоматизации в компаниях естественным образом появляется потребность в специалисте, который умеет работать с данными, который может на основании большого количества информации выявить зависимости и влияние определенных процессов и результатов на показатели компании, который может сформировать прогнозный анализ развития.

• Нужна ли программа обучения по охране труда для каждой профессии

    

• Минниханов кто по должности

    

• Когда появилась профессия строитель

    

• Физик профессия плюсы и минусы

    

• Как получить все должности в underworld office

О задачах

Машинное обучение основывается на том, что системы аналитики способны обучаться выявлению закономерностей и принимать решения без участия людей. Если таковое требуется, оно окажется минимальным.

ML должно облегчать современную жизнь. В основе оного лежат следующие ключевые задачи:

1. Классификация. Предсказание, к какому классу будет относиться объект.
2. Регрессия. Уточнение числовых значений признаков. Пример – предсказание продаж в будущем с учетом прошлогодних данных.
3. Кластеризация. Это процесс разделения одного большого множества на кластеры – некие классы, содержащие схожие между собой объекты.
4. Минимализация размерности. «Учеба» поможет свести большое количество признаков к меньшему. Обычно происходит сокращение до 3-х пунктов. Соответствующий прием помогает визуализировать полученные сведения.

А еще машинное обучение помогает обнаруживать аномалии. Подразумевается поиск необычных объектов, которые сильно отличаются от «общепринятых».

FAQs on becoming a Machine Learning Engineer

What does it take to become a machine learning engineer?

It only takes the access to right resources and a strong determination to learn about machine learning and become a machine learning engineer.

What qualifications do I need for machine learning?

There is no restriction on one’s background for learning machine learning. Any individual who has a strong willingness to learn machine learning can quickly do so if they come across just the right resources.

How long it takes to become a machine learning engineer?

The time taken to become a machine learning engineer depends on the skills an individual possesses. A beginner is likely to take more time to become familiar with machine learning concepts.

What is a machine learning engineer (ML engineer)?

A machine learning engineer (ML engineer) is a person in IT who focuses on researching, building and designing self-running artificial intelligence (AI) systems to automate predictive models. Machine learning engineers design and create AI algorithms capable of learning and making predictions that define machine learning.

An ML engineer typically works as part of a larger data science team and communicates with data scientists, deep learning engineers, administrators, data analysts, data engineers and data architects.

ML engineers have a solid foundation in computer science, mathematics and statistics, and they typically act as a bridge between data scientists who focus on statistical and model-building work and the construction of machine learning and AI systems.

Frequently Asked Questions

What is a machine learning engineer?

A Machine Learning Engineer applies mathematics and computer science principles to design and build AI systems based on predictive modeling. Their role is crucial in creating programs that enable machines and software to perform tasks autonomously​.

What educational qualifications are required to become a machine learning engineer?

To become a Machine Learning Engineer, one typically needs a master’s degree or occasionally a Ph.D. in artificial intelligence, machine learning, or data analytics. This advanced knowledge in mathematics and data analysis is essential in the digital age.

What experience is needed for a career in machine learning engineering?

Employers usually look for evidence of experience with software development, along with specialized experience in machine learning and AI systems. Most Machine Learning Engineers have 3 to 10 years of experience and a background that includes internships, bootcamps, or hackathons.

What soft skills are important for machine learning engineers?

Machine Learning Engineers need strong organization and communication skills to effectively bridge the gap between data analysts and end-users, and to collaborate with various stakeholders​.

What are the primary responsibilities of a machine learning engineer?

Responsibilities include translating data science work into user-friendly applications, creating web services and APIs, automating model training and evaluation, cleaning data, and improving systems through algorithm development​.

Practical skills or learn the theory?

The trend is abundantly clear: a majority of computer science students want to become engineers and work in industry, not pursue research or theoretical work in graduate school or beyond.

Therein lies the problem; most university and MOOC courses focus on theory rather than practical applications. Students are expected to have strong math foundations and are often tested on proofs or concepts rather than their ability to code models and apply them to real world datasets.

Even coding assignments tend to reduce practical coding value by providing curated datasets, narrowing the scope of the problem to implementing certain functions, or failing to consider model tuning and performance.

Considering data preprocessing, feature engineering, and efficient model deployment make up a majority of a machine learning engineer’s time, this is a painful oversight when it comes to preparing students for industry machine learning.

Consequently, software engineers lack the opportunity to easily gain valuable machine learning skills needed to thrive in the data-driven era. A lot of developers already have the foundation required to learn machine learning.

But advanced academic programs and courses don’t focus on the practical skills required for the majority of machine learning projects in industry.

Misconceptions about machine learning

Machine learning is being used to solve a myriad of difficult problems across many industries and verticals. However, there is a common misconception among the general population that ML and AI are incredibly difficult and advanced fields, requiring robust experience in statistical analysis and calculus.

However, there are two major misconceptions that steer individuals away from machine learning:

• You don’t need to learn the incredibly complex theory behind all the ML models. In the industry, 90% of projects don’t require you to build complex models. Those projects are actually data engineering, data analysis, and analyzing insights from models rather than the process of actually building models.

• Companies only want to hire machine learning engineers that have academic training in machine learning. Because of the vast opportunity machine learning brings to the table, companies are going to be looking to hire engineers that have experience in software and data engineering.
  Meaning that as long as you can apply machine learning concepts to projects, companies aren’t going to require you to understand ML theory inside and out.

  Ultimately, developers who can apply those fundamentals to new applications and spaces are going to win in the end.

Machine learning in the tech industry is pretty different from how people perceive it. Most people view it as an impenetrable field, where only a select few with years of research experience can hope to enter.

However, with the rise of popularity in the field and new frameworks to make coding models a piece of cake, there is more opportunity than ever to work on machine learning in industry.

With the necessary background, most people could probably do most industry-level machine learning tasks with just a few months of appropriate training.

1) Is now a good time to become a machine learning engineer? (2024 Update)

Before you change careers, it is important to consider the path ahead. Can a career in machine learning offer you growth opportunities and stability? How favorable is the job market towards machine learning skills? How likely are you to get hired? These questions need to be answered especially in the wake of the 2020 pandemic as it has had a major impact on the economy and hiring trends. With that in mind, let’s take a look at the state of the machine-learning industry in 2022 and beyond.

Machine Learning Engineer – The Hype is Real

New Projects

Machine learning engineer is a pretty hot job title right now, and one which is set to become even more popular beyond 2022. Glassdoor ranked it 6th in their top 50 jobs in America for 2022, stating 6801 new machine learning job openings. The World Economic Forum reported that AI, Machine Learning, and automation will power the creation of 97 million new jobs by 2025. According to LinkedIn as of November 29th, there are over 230K jobs worldwide that list machine learning as a required skill, and over 118K in the U.S. alone. According to Forrester, the business value created by AI and Machine Learning will reach $37 billion by 2025.

But do these statistics still stand after the unpredictable twists and turns of the pandemic situation in 2020? In a word, yes; machine learning engineers seem to have weathered the storm relatively well. ML engineers entered LinkedIn’s top 15 in-demand jobs for 2021, and we can see this continuing beyond 2021. One of the reasons for the growth in the AI and machine learning job market can be attributed to the COVID-19 pandemic, where most businesses were forced to enter into the digital realm for the first time while other data driven companies were trying to strengthen and maintain their position. With an increased number of consumers spending more money and time online, machine learning has taken center stage and has become an essential technology for building a world post-COVID.

With these Data Science Projects in Python, your career is bound to reach new heights. Start working on them today!

Where can I find resources for a career in machine learning?

There are many paths into a career as a machine learning engineer. A good place to start is by mastering a programming language like Python, R or Java. For machine learning specifics, a number of Massive Open Online Courses (MOOCs), online programs and certifications are available, including classes on Coursera and edX, and a nanodegree from Udacity. Special deals and training bundles are available from TechRepublic Academy, as well.

You can also gain practical experience through doing real projects on real data, on sites like Kaggle. Joining local organizations such as meetups or hackathons to learn from others in the field can also help.

Additional resources

• Get the training you need to become a certified AI professional for less than $11 (TechRepublic Academy)
• Learn to code in your own time with this training bundle (TechRepublic Academy)
• Photos: 20 best resources for learning how to code (TechRepublic)
• New schools seek to bring AI, programming literacy to fill the talent gap (TechRepublic)
• AI training: Leverage your tech skills and send your career soaring (TechRepublic Academy)
• Ever wanted to learn Python? Here’s your chance to study on your own schedule (TechRepublic Academy)
• Turn your tech skills into machine learning expertise with this book and class bundle (TechRepublic Academy)
• Programming languages and developer career resources (TechRepublic on Flipboard)

Subscribe to the Innovation Insider Newsletter

Catch up on the latest tech innovations that are changing the world, including IoT, 5G, the latest about phones, security, smart cities, AI, robotics, and more. Delivered Tuesdays and Fridays

Why candidates for machine learning engineer jobs are in demand

Businesses today are awash in data, from customer interactions to IoT networks. Attempting to process all that information manually is like drinking from a fire hose. Machine learning has become essential for taking full advantage of a company’s data.

Applications of ML are as varied as the data itself. A few common applications include:

• Image and speech recognition — Machine learning excels at auto-tagging images, text-to-speech conversions and anything else that requires turning unstructured data into useful information.
• Customer insight — Association rule learning, the way ML software makes connections, drives the algorithms at the heart of e-commerce, telling consumers who buy product A that they might like product X.
• Risk management and fraud prevention — ML algorithms can analyze huge volumes of historical data to make financial predictions, from future investment performance to the risk of loan defaults. Regression testing also makes it easier to spot fraudulent transactions in real time.

Where are the hottest markets for AI and machine learning engineer jobs?

The San Francisco Bay Area, Austin, New York City and Denver are listed by Datamation as tech hubs featuring high concentrations of AI and machine learning jobs. And according to the most recent CompTIA Tech Jobs Report, AI positions, which accounted for roughly 20% of all emerging tech job postings, were most prevalent in California, Texas, Massachusetts, Florida and Washington.

Which industries are posting these jobs? Dice identifies professional, scientific and technical services; finance and insurance; and manufacturing as the top hiring fields.

• Tech jobs in the 8 major big tech hubs showed resilience during the COVID-19 crisis (TechRepublic)
• Software and IT services hiring is surging as workers move to these cities en masse (TechRepublic)
• Top 5 cities for digital nomads (TechRepublic)
• Zoomtowns: These cities are prime real estate for remote workers (TechRepublic)
• Working from home: How to get remote right (free PDF) (TechRepublic)

С чего я начал?

Начнем с того, что, какое-то время назад, я и мои друзья запустили веб-стартап. Он провалился. В итоге мы сдались и не стали продолжать из-за бессмысленности идеи. Но во время работы над стартапом, я все больше и больше узнавал о таких вещах, как ML и AI.

Я не мог поверить в то, что компьютер может что-то учить для меня.

Через какое-то время я наткнулся на курс от Udacity под названием Deep Learning Nanodegree. На одном из промо-роликов я увидел забавного человека по имени Сирадж Раваль. Он заразил меня своей энергией и я записался на курс, несмотря на то, что совсем не отвечал основным требованиям (я ни разу не писал на Python).

За 3 недели до начала курса, я написал в Службу Поддержки Udacity, с вопросом об их политике возврата средств. Я боялся, что не смогу закончить курс.

Что же, мне не потребовался возврат, так как я закончил курс в установленный срок. Было действительно тяжело. Мои первые проекты были сданы с опозданием на четыре дня. Я шел вперед только из-за гордости от принятия участия в данном проекте.

Окончив Deep Learning Nanodegree, я гарантированно получал доступ к другим курсам Udacity, таким как AI Nanodegree, Self-Driving Car Nanodegree или Robotics Nanodegree.

Но я был растерян. Что делать дальше?