Une journée dans la vie d'un ingénieur en apprentissage automatique : que font-ils ?

Un ingénieur en apprentissage automatique s'occupe principalement de l'intelligence artificielle. Un ingénieur en apprentissage automatique est essentiellement un programmeur informatique qui crée des programmes qui aident les machines à agir sans être spécifiquement dirigé pour effectuer cet ensemble de tâches. Les ingénieurs en apprentissage automatique ont un impact sur de nombreuses personnes, qu'il s'agisse de leur fournir des recherches Web personnalisées ou des flux d'actualités personnalisés.

Les ingénieurs en apprentissage automatique travaillent dans des entreprises de pointe comme Spotify, Adobe, Facebook, Google, Linkedin, etc.

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Compétences qu'un ingénieur en apprentissage automatique utilise au travail

Programmation de base - Architecture informatique (mémoire, traitement distribué, cache de bande passante), structures de données (files d'attente, piles, arbres, graphiques, tableaux multidimensionnels) et algorithmes (recherche, tri, optimisation).

Probabilité et statistiques - concepts de Bayes Nets, règle de Bayes, processus de décision de Markov, etc. Outre les concepts de probabilité, des concepts statistiques tels que la médiane, la variance, la moyenne, les tests d'hypothèses, la moyenne, les distributions normales, les distributions uniformes et les distributions binomiales.

Algorithmes et bibliothèques d'apprentissage automatique - Un ingénieur en apprentissage automatique sélectionne des modèles appropriés tels que l'arbre de décision, le réseau neuronal, la régression linéaire, le boosting, les algorithmes génétiques et le bagging. Un ingénieur en apprentissage automatique est conscient des avantages et des inconvénients de différentes approches telles que la fuite de données, les biais et la variance, les données manquantes, ainsi que le surajustement et le sous-ajustement.

Modélisation et évaluation des données - Un ingénieur en apprentissage automatique évalue la structure d'un ensemble de données pour identifier des modèles constructifs.

Compétences rédactionnelles - Certaines entreprises ont besoin d'un ingénieur en apprentissage automatique pour publier des articles sur ses projets.

Les responsabilités d'un ingénieur en apprentissage automatique incluent :

• Analyse d'algorithmes d'apprentissage automatique pour trouver une solution à un problème.
• Identification des différences dans la distribution des données.
• Vérification de la qualité des données et vérification de la qualité des données à l'aide du nettoyage des données.
• Exploration et visualisation de données.
• Supervision des processus d'acquisition de données.
• Alimentez les données dans des modèles définis par des data scientists.
• Définir les stratégies de validation.
• Interprétation des objectifs commerciaux et développement de modèles.
• Production des résultats du projet et isolement des problèmes qui doivent être résolus pour rendre les programmes plus efficaces.
• Utilisation de la stratégie d'évaluation et de la modélisation des données pour prévoir les événements imprévus.
• Gestion des ressources disponibles pour le scientifique en apprentissage automatique, telles que le matériel et le personnel.
• Recherche et mise en œuvre des meilleures pratiques pour améliorer l'infrastructure actuelle d'apprentissage automatique. Expliquer les processus complexes aux clients et aux collègues issus de milieux non techniques
• Support aux chefs de produits et aux ingénieurs dans la mise en œuvre de l'apprentissage automatique dans le produit. En savoir plus sur les responsabilités des ingénieurs en apprentissage automatique.

Une journée typique dans la vie d'un ingénieur en apprentissage automatique consiste à lire des documents de recherche et à appliquer ces connaissances aux projets en cours, à identifier quel algorithme fonctionne bien pour les problèmes qu'ils tentent de résoudre, à discuter avec son responsable des rapports concernant les solutions qu'ils travaillent, répondent aux e-mails, assistent aux réunions de bureau et aux appels des clients, conçoivent des bases de données et vérifient les mesures des modèles existants.

Il exécute toutes les fonctions depuis la collecte de données, la préparation, l'optimisation du modèle et le déploiement. Développer des outils de test pour surveiller et analyser les performances et l'exactitude des données.

Planning d'un ingénieur Machine Learning

Si un ingénieur en apprentissage automatique commence sa journée à 9h00, il révise les projets et le code qui ont fonctionné pendant les heures de nuit. Il vérifie sa liste de choses à faire pour sa journée. Il consulte ses e-mails professionnels et répond aux e-mails.

De 10h00 à 12h00, il répond aux appels liés au travail. Après cela, il commence à travailler avec des projets et des outils d'apprentissage automatique. Il conçoit une base de données. Il utilise des compétences mathématiques pour effectuer ces calculs. Il apprend de nouveaux concepts à l'aide d'outils créatifs comme Scikit Learn, H20, etc. Un ingénieur en apprentissage automatique et son équipe ont dressé une liste de techniques et d'algorithmes basés sur la recherche qu'ils souhaiteraient mettre en œuvre.

Après le déjeuner, vers 13h00, il assiste à des réunions de bureau où les membres de l'équipe partagent ce sur quoi ils ont travaillé, les progrès qu'ils ont réalisés dans leurs projets respectifs et examinent les progrès de chacun et discutent de ce qu'ils auraient pu faire mieux. Il prend en charge les appels des clients.

Il discute de l'avancement des projets en cours et des idées proposées pour de nouveaux produits et projets. Un ingénieur en apprentissage automatique a besoin de compétences de communication exceptionnelles pour parler à ses collègues et clients. Il conçoit les systèmes avec prudence afin d'éviter les goulots d'étranglement.

Entre 14h00 et 17h00, il écrit des tests unitaires, vérifie les modèles terminés et termine les tâches continues. Après avoir terminé ces tâches, il vérifie les métriques du modèle existant et compare ces métriques au modèle de référence. Il retourne au codage et examine les demandes du côté du client. Il utilise ses solides compétences analytiques pour interpréter les résultats et identifier les problèmes afin de concevoir efficacement ses projets.

Entre 18h00 et 20h00, il boucle les modèles de base de données, les projets et les demandes de code et s'assure qu'aucune tâche n'est en attente avant de quitter le bureau.

Une fois arrivé chez lui, il consulte ses e-mails professionnels vers 22h00 pour voir s'il y a des problèmes liés au travail et prend des mesures sur les problèmes qui nécessitent une action immédiate.

Un ingénieur en apprentissage automatique qui travaille dans une entreprise a déclaré : "Le meilleur, c'est que j'ai toujours la possibilité d'expérimenter avec mes modèles et que mes pairs sont ouverts à l'écoute et à la mise en œuvre de mes idées."

« J'apprends constamment et je suis toujours désireux d'apprendre de nouvelles approches dans le domaine. Il y a toujours une possibilité de contribuer d'une manière différente », a-t-il ajouté.

Il est impératif pour un ingénieur en machine learning d'interpréter l'écosystème complet du projet sur lequel il travaille. L'excellente nouvelle pour les ingénieurs en apprentissage automatique est que l'apprentissage automatique a une vaste application dans plusieurs domaines. Divers domaines tels que la fabrication, l'éducation, la finance et les technologies de l'information bénéficieraient grandement de l'apprentissage automatique. Les ingénieurs en apprentissage automatique conçoivent des systèmes complexes pour résoudre les défis complexes présentés par le monde qui évolue rapidement.

D'ici 2025, la création mondiale de données devrait atteindre 175 zettaoctets. Cela signifie que l'intelligence artificielle créera un nombre énorme d'emplois. Dans le domaine de l'intelligence artificielle, un ingénieur machine mène de front. Un ingénieur en apprentissage automatique serait en mesure de maintenir une carrière prospère et florissante dans le futur.

Bientôt, il y aura d'autres percées étonnantes de ce type lancées par l'apprentissage automatique, et les ingénieurs en apprentissage automatique continueront de faire partie intégrante de toutes ces opérations de ML.

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