Ein Tag im Leben eines Machine-Learning-Ingenieurs: Was machen sie?

Ein Machine Learning Engineer beschäftigt sich hauptsächlich mit Künstlicher Intelligenz. Ein Ingenieur für maschinelles Lernen ist im Grunde ein Computerprogrammierer, der Programme erstellt, die Maschinen dabei unterstützen, Maßnahmen zu ergreifen, ohne speziell angewiesen zu werden, diese Reihe von Aufgaben auszuführen. Machine-Learning-Ingenieure wirken sich auf zahlreiche Personen aus, von der Bereitstellung maßgeschneiderter Websuchen bis hin zu angepassten Newsfeeds.

Machine-Learning-Ingenieure arbeiten bei hochmodernen Unternehmen wie Spotify, Adobe, Facebook, Google, Linkedin usw.

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Fähigkeiten, die ein Ingenieur für maschinelles Lernen bei der Arbeit nutzt

Grundlegende Programmierung – Computerarchitektur (Speicher, verteilte Verarbeitung, Bandbreiten-Cache), Datenstrukturen (Warteschlangen, Stapel, Bäume, Graphen, mehrdimensionale Arrays) und Algorithmen (Suchen, Sortieren, Optimieren).

Wahrscheinlichkeit und Statistik – Konzepte von Bayes-Netzen, Bayes-Regeln, Markov-Entscheidungsprozessen usw. Neben den Wahrscheinlichkeitskonzepten Statistikkonzepte wie Median, Varianz, Mittelwert, Hypothesentest, Mittelwert, Normalverteilung, Gleichverteilung und Binomialverteilung.

Algorithmen und Bibliotheken für maschinelles Lernen – Ein Ingenieur für maschinelles Lernen wählt geeignete Modelle wie Entscheidungsbaum, neuronales Netz, lineare Regression, Boosting, genetische Algorithmen und Bagging aus. Ein Ingenieur für maschinelles Lernen kennt die Vor- und Nachteile verschiedener Ansätze wie Datenlecks, Verzerrungen und Varianzen, fehlende Daten sowie Über- und Unteranpassung.

Datenmodellierung und -auswertung – Ein Ingenieur für maschinelles Lernen wertet die Struktur eines Datensatzes aus, um konstruktive Muster zu identifizieren.

Schreibfähigkeiten – Einige Unternehmen verlangen von einem Ingenieur für maschinelles Lernen, dass er Artikel über seine Projekte veröffentlicht.

Zu den Aufgaben eines Machine Learning Engineer gehören:

• Analyse von Algorithmen für maschinelles Lernen, um eine Lösung für ein Problem zu finden.
• Identifizierung von Unterschieden in der Datenverteilung.
• Überprüfung der Datenqualität und Feststellung der Datenqualität mit Hilfe der Datenbereinigung.
• Exploration und Datenvisualisierung.
• Überwachung von Datenerfassungsprozessen.
• Geben Sie Daten in Modelle ein, die von Data Scientists definiert wurden.
• Validierungsstrategien definieren.
• Interpretation von Geschäftszielen und Entwicklung von Modellen.
• Erstellung von Projektergebnissen und Isolierung von Problemen, die gelöst werden müssen, um die Programme effektiver zu machen.
• Verwendung von Bewertungsstrategie und Datenmodellierung zur Vorhersage unvorhergesehener Fälle.
• Verwaltung der Ressourcen, die dem Machine-Learning-Wissenschaftler zur Verfügung stehen, wie Hardware und Personal.
• Erforschung und Implementierung von Best Practices zur Verbesserung der aktuellen Infrastruktur für maschinelles Lernen. Erklären Sie Kunden und Mitarbeitern mit nicht-technischem Hintergrund komplexe Prozesse
• Unterstützung von Produktmanagern und Ingenieuren bei der Implementierung von maschinellem Lernen im Produkt. Erfahren Sie mehr über die Verantwortlichkeiten von Machine Learning Engineers.

Ein typischer Tag im Leben eines Ingenieurs für maschinelles Lernen besteht darin, Forschungsarbeiten zu lesen und dieses Wissen auf die aktuellen Projekte anzuwenden, herauszufinden, welcher Algorithmus für die Probleme, die er zu lösen versucht, gut funktioniert, und Diskussionen mit seinem Berichtsleiter über die Lösungen zu führen, die sie haben arbeiten, auf E-Mails antworten, an Bürobesprechungen und Kundenanrufen teilnehmen, Datenbanken entwerfen und Metriken für vorhandene Modelle überprüfen.

Er führt alle Funktionen von der Datenerfassung, Aufbereitung, Modelloptimierung und Bereitstellung aus. Entwickeln Sie Testwerkzeuge zur Überwachung und Analyse der Datenleistung und Datengenauigkeit.

Zeitplan eines Ingenieurs für maschinelles Lernen

Wenn ein Ingenieur für maschinelles Lernen seinen Tag um 9.00 Uhr beginnt, überarbeitet er die Projekte und den Code, die während der Nachtstunden in Betrieb waren. Er überprüft seine To-do-Liste für seinen Tag. Er überprüft seine geschäftlichen E-Mails und antwortet auf E-Mails.

Von 10.00 Uhr bis 12.00 Uhr nimmt er Anrufe im Zusammenhang mit der Arbeit entgegen. Danach beginnt er mit Projekten und Tools für maschinelles Lernen zu arbeiten. Er entwirft eine Datenbank. Er nutzt mathematische Fähigkeiten, um diese Berechnungen durchzuführen. Er lernt neue Konzepte mit Hilfe kreativer Tools wie Scikit Learn, H20 usw. Ein Ingenieur für maschinelles Lernen und sein Team stellen eine Liste mit forschungsbasierten Techniken und Algorithmen zusammen, die sie implementieren möchten.

Nach dem Mittagessen, gegen 13:00 Uhr, nimmt er an Bürobesprechungen teil, bei denen die Teammitglieder ihre Arbeit und den Fortschritt, den sie in ihren jeweiligen Projekten gemacht haben, austauschen, die Fortschritte der anderen überprüfen und besprechen, was sie hätten besser machen können. Er kümmert sich um Kundenanrufe.

Er bespricht den Fortschritt laufender Projekte und schlägt Ideen für neuartige Produkte und Projekte vor. Ein Ingenieur für maschinelles Lernen benötigt außergewöhnliche Kommunikationsfähigkeiten, um mit seinen Kollegen und Kunden zu sprechen. Er gestaltet die Systeme behutsam, um Engpässe zu vermeiden.

Zwischen 14.00 und 17.00 Uhr schreibt er Unit Tests, prüft fertige Modelle und erledigt die weiterführenden Aufgaben. Nach Abschluss dieser Aufgaben überprüft er die Metriken des vorhandenen Modells und vergleicht diese Metriken mit dem Basismodell. Er kehrt zum Programmieren zurück und prüft Anfragen von der Seite des Kunden. Er nutzt seine starken analytischen Fähigkeiten, um Ergebnisse zu interpretieren und Probleme zu identifizieren, um seine Projekte effektiv zu gestalten.

Zwischen 18:00 und 20:00 Uhr schließt er die Datenbankmodelle, Projekte und Codeanfragen ab und stellt sicher, dass keine Aufgabe ansteht, bevor er das Büro verlässt.

Nachdem er zu Hause angekommen ist, überprüft er gegen 22:00 Uhr seine geschäftlichen E-Mails, um zu sehen, ob es arbeitsbezogene Probleme gibt, und ergreift Maßnahmen bei Problemen, die sofort behoben werden müssen.

Ein Ingenieur für maschinelles Lernen, der in einer Firma arbeitet, sagte: „Das Beste daran ist, dass ich immer die Möglichkeit habe, mit meinen Modellen zu experimentieren, und meine Kollegen sind offen dafür, meine Ideen anzuhören und umzusetzen.“

„Ich lerne ständig und bin immer bestrebt, neue Ansätze in diesem Bereich zu lernen. Es gibt immer die Möglichkeit, auf andere Weise einen Beitrag zu leisten“, fügte er hinzu.

Für einen Machine-Learning-Ingenieur ist es unerlässlich, das gesamte Ökosystem für das Projekt, an dem er arbeitet, zu interpretieren. Die hervorragende Nachricht für Ingenieure des maschinellen Lernens ist, dass maschinelles Lernen eine breite Anwendung in mehreren Bereichen hat. Verschiedene Bereiche wie Fertigung, Bildung, Finanzen und Informationstechnologie würden stark vom maschinellen Lernen profitieren. Ingenieure für maschinelles Lernen entwerfen komplexe Systeme, um die komplexen Herausforderungen einer sich schnell verändernden Welt zu lösen.

Bis zum Jahr 2025 wird die globale Datenmenge auf 175 Zettabyte geschätzt. Das bedeutet, dass Künstliche Intelligenz enorm viele Arbeitsplätze schaffen wird. Im Bereich der künstlichen Intelligenz führt ein Maschinenbauer von vorne. Ein Ingenieur für maschinelles Lernen wäre in der Lage, bis weit in die Zukunft eine erfolgreiche und erfolgreiche Karriere zu führen.

Bald wird es weitere erstaunliche Durchbrüche geben, die durch maschinelles Lernen erzielt wurden, und Ingenieure für maschinelles Lernen werden weiterhin ein wesentlicher Bestandteil all dieser ML-Vorgänge sein.

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