Sehari dalam Kehidupan Seorang Insinyur Pembelajaran Mesin: Apa yang mereka lakukan?

Seorang insinyur pembelajaran mesin terutama berurusan dengan Kecerdasan Buatan. Seorang insinyur pembelajaran mesin pada dasarnya adalah seorang programmer komputer yang menciptakan program yang membantu mesin untuk mengambil tindakan tanpa secara khusus diarahkan untuk melakukan serangkaian tugas tersebut. Insinyur pembelajaran mesin berdampak pada banyak individu langsung dari menyediakan mereka dengan pencarian web yang disesuaikan hingga umpan berita yang disesuaikan.

Insinyur pembelajaran mesin bekerja di perusahaan mutakhir seperti Spotify, Adobe, Facebook, Google, Linkedin, dll.

Bergabunglah dengan Kursus Pembelajaran Mesin online dari Universitas top dunia – Magister, Program Pascasarjana Eksekutif, dan Program Sertifikat Tingkat Lanjut di ML & AI untuk mempercepat karier Anda.

Keterampilan yang digunakan insinyur pembelajaran mesin di tempat kerja

Pemrograman dasar – Arsitektur komputer (memori, pemrosesan terdistribusi, cache bandwidth), struktur data (antrian, tumpukan, pohon, grafik, array multi-dimensi) dan algoritma (pencarian, pengurutan, pengoptimalan).

Probabilitas dan statistik –konsep Bayes Nets, aturan Bayes, proses keputusan Markov, dll. Seiring dengan konsep probabilitas, konsep statistik seperti median, varians, mean, pengujian hipotesis, mean, distribusi normal, distribusi seragam, dan distribusi binomial.

Algoritme pembelajaran mesin dan perpustakaan – Seorang insinyur pembelajaran mesin memilih model yang sesuai seperti pohon keputusan, jaringan saraf, regresi linier, peningkatan, algoritme genetika, dan pengantongan. Seorang insinyur pembelajaran mesin menyadari keuntungan dan kerugian dari pendekatan yang berbeda seperti kebocoran data, bias dan varians, data yang hilang, dan overfitting dan underfitting.

Pemodelan dan evaluasi Data – Seorang insinyur pembelajaran mesin mengevaluasi struktur kumpulan data untuk mengidentifikasi pola konstruktif.

Keterampilan menulis- Beberapa perusahaan memerlukan insinyur pembelajaran mesin untuk menerbitkan artikel tentang proyeknya.

Tanggung jawab seorang Insinyur Pembelajaran Mesin meliputi:

• Analisis algoritma pembelajaran mesin untuk menemukan solusi dari suatu masalah.
• Identifikasi perbedaan distribusi data.
• Verifikasi kualitas data dan untuk memastikan kualitas data dengan bantuan pembersihan data.
• Eksplorasi dan visualisasi data.
• Pengawasan proses akuisisi data.
• Masukkan data ke dalam model yang ditentukan oleh ilmuwan data.
• Tentukan strategi validasi.
• Interpretasi tujuan bisnis dan pengembangan model.
• Produksi hasil proyek dan isolasi masalah yang perlu dipecahkan untuk membuat program lebih efektif.
• Penggunaan strategi evaluasi dan pemodelan data untuk memprediksi kejadian yang tidak terduga.
• Pengelolaan sumber daya yang tersedia untuk ilmuwan pembelajaran mesin seperti perangkat keras dan personel.
• Penelitian dan penerapan praktik terbaik untuk meningkatkan infrastruktur pembelajaran mesin saat ini. Jelaskan proses kompleks kepada klien dan rekan kerja dari latar belakang non-teknis
• Dukungan kepada manajer produk dan insinyur dalam penerapan pembelajaran mesin di produk. Pelajari lebih lanjut tentang tanggung jawab insinyur pembelajaran mesin.

Hari-hari biasa dalam kehidupan seorang insinyur pembelajaran mesin terdiri dari membaca makalah penelitian dan menerapkan pengetahuan ini ke proyek saat ini, mengidentifikasi algoritma mana yang bekerja dengan baik untuk masalah yang mereka coba selesaikan, mengadakan diskusi dengan manajer pelaporannya mengenai solusi yang mereka lakukan. sedang mengerjakan, menanggapi email, menghadiri rapat kantor dan panggilan klien, merancang basis data, dan memeriksa metrik untuk model yang ada.

Dia melakukan semua fungsi mulai dari pengumpulan data, persiapan, pengoptimalan model, dan penerapan. Mengembangkan alat pengujian untuk memantau dan menganalisis kinerja data dan akurasi data.

Jadwal insinyur pembelajaran mesin

Jika seorang insinyur pembelajaran mesin memulai harinya pada pukul 9.00, ia merevisi proyek dan kode yang telah beroperasi selama jam malam. Dia memeriksa to-do-list untuk harinya. Dia memeriksa email pekerjaannya dan membalas email.

Dari pukul 10.00 hingga 12.00, ia menghadiri panggilan terkait pekerjaan. Setelah itu, ia mulai bekerja dengan proyek dan alat pembelajaran mesin. Dia mendesain database. Dia menggunakan keterampilan matematika untuk melakukan perhitungan ini. Dia mempelajari konsep baru dengan bantuan alat kreatif seperti Scikit Learn, H20, dll. Seorang insinyur pembelajaran mesin dan timnya menyusun daftar teknik dan algoritme berbasis penelitian yang ingin mereka terapkan.

Setelah makan siang, sekitar pukul 13.00, dia menghadiri rapat kantor di mana anggota tim berbagi apa yang telah mereka kerjakan, kemajuan yang telah mereka buat dalam proyek masing-masing dan meninjau kemajuan satu sama lain dan mendiskusikan apa yang bisa mereka lakukan dengan lebih baik. Dia mengurus panggilan klien.

Dia membahas kemajuan proyek yang sedang berlangsung dan ide-ide yang diusulkan untuk produk dan proyek baru. Seorang insinyur pembelajaran mesin membutuhkan keterampilan komunikasi yang luar biasa untuk berbicara dengan rekan kerja dan kliennya. Dia merancang sistem dengan hati-hati untuk menghindari kemacetan.

Antara pukul 14.00 hingga 17.00, ia menulis tes unit, memeriksa model yang telah selesai, dan menyelesaikan tugas yang berkelanjutan. Setelah menyelesaikan tugas ini, dia memeriksa metrik model yang ada dan membandingkan metrik ini dengan model dasar. Dia kembali ke pengkodean dan meninjau permintaan dari sisi klien. Dia menggunakan keterampilan analitisnya yang kuat untuk menafsirkan hasil dan mengidentifikasi masalah untuk merancang proyeknya secara efektif.

Antara pukul 18:00 hingga 20:00, dia menyelesaikan model database, proyek, dan permintaan kode dan memastikan bahwa tidak ada tugas yang tertunda sebelum dia meninggalkan kantor.

Setelah sampai di rumah, dia memeriksa email pekerjaannya sekitar pukul 22.00 untuk melihat apakah ada masalah terkait pekerjaan dan mengambil tindakan untuk masalah yang perlu segera ditindaklanjuti.

Seorang insinyur pembelajaran mesin yang bekerja di sebuah perusahaan berkata, "Bagian terbaiknya adalah, saya selalu diberi kesempatan untuk bereksperimen dengan model saya, dan rekan-rekan saya terbuka untuk mendengarkan dan menerapkan ide-ide saya."

“Saya terus belajar dan selalu ingin mempelajari pendekatan baru di lapangan. Selalu ada kesempatan untuk berkontribusi dengan cara yang berbeda”, tambahnya.

Sangat penting bagi seorang insinyur pembelajaran mesin untuk menafsirkan ekosistem lengkap untuk proyek yang sedang dikerjakannya. Kabar baik bagi para insinyur pembelajaran mesin adalah bahwa pembelajaran mesin memiliki aplikasi yang luas di beberapa domain. Berbagai bidang seperti manufaktur, pendidikan, keuangan, dan teknologi informasi akan sangat diuntungkan dari pembelajaran mesin. Insinyur pembelajaran mesin merancang sistem yang kompleks untuk memecahkan tantangan kompleks yang disajikan oleh dunia yang berubah dengan cepat.

Pada tahun 2025, pembuatan data global diperkirakan mencapai 175 Zettabytes. Ini berarti bahwa kecerdasan buatan akan menciptakan banyak pekerjaan. Di bidang kecerdasan buatan, seorang insinyur mesin memimpin dari depan. Seorang insinyur pembelajaran mesin akan dapat mempertahankan karir yang makmur dan berkembang dengan baik di masa depan.

Segera, akan ada lebih banyak terobosan luar biasa yang dipelopori oleh Machine Learning, dan Machine Learning Engineers akan terus menjadi bagian integral dari semua operasi ML tersebut.

Anda dapat memeriksa Program PG Eksekutif kami dalam Pembelajaran Mesin , yang menyediakan lokakarya praktik langsung, mentor industri tatap muka, 12 studi kasus dan tugas, status Alumni IIIT-B, dan banyak lagi.