2022년 미국 머신 러닝 엔지니어 급여

게시 됨: 2021-07-13

머신 러닝은 특정 작업을 수행하고 사람의 개입 없이 자동으로 개선할 수 있는 시스템 개발에 중점을 둔 AI 분기입니다. 머신 러닝은 시장에서 가장 인기 있는 기술 중 하나가 되었습니다.

기업이 기계 학습 기반 솔루션을 개발하고 구현하는 데 주로 도움을 주는 전문가는 기계 학습 엔지니어입니다. 기업은 AI 및 ML 요구 사항을 처리하기 위해 이를 사용합니다. 이 때문에 이들의 급여는 하늘을 찌를 정도로 높다.

다음 포인트는 평균 머신 러닝 엔지니어 급여, 어떤 요인이 영향을 미치는지, 이 부문에 어떻게 진입할 수 있는지에 대해 설명합니다. 시작하자!

목차

머신러닝 엔지니어의 평균 연봉은 얼마인가요?

미국 기계 학습 엔지니어 의 평균 연봉은 $112,837입니다. 그들의 급여는 연간 $76,000에서 시작하여 연간 $154,000까지 올라갑니다. 이 역할에 대한 보너스는 최대 $24,000, 공유 이익은 최대 $41,000입니다. 전 세계 기업들이 AI 및 ML 전문가를 찾고 있지만 시장 공급이 상대적으로 적기 때문에 이 역할은 높은 급여를 받고 있습니다.

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Forrester 보고서 에 따르면 AI와 ML은 여러 산업에서 새롭고 혁신적인 역할을 창출할 것입니다. 기업이 AI를 새로운 영역으로 밀어붙이길 원하기 때문입니다. 기업은 경쟁사보다 앞서기 위해 AI 사용 사례를 더 빠르게 구현하는 데 집중할 것입니다.

머신 러닝 엔지니어에 대한 수요가 증가하는 또 다른 이유는 2022년에 적응과 성장을 원하는 기업의 1/3 이상이 자동화 및 증강 문제를 해결하기 위해 AI를 사용할 것이기 때문입니다.

마찬가지로 Analytics Insight 보고서에 따르면 AI 부문의 글로벌 기술 격차는 66%입니다. 확실히 숙련된 AI 및 ML 전문가가 부족합니다. 그렇기 때문에 머신 러닝 엔지니어의 평균 급여는 전 세계적으로 상당히 높습니다.

기계 학습 엔지니어는 어떤 일을 하나요?

기계 학습 엔지니어는 대량의 데이터를 사용하여 조직의 특정 문제를 해결하는 모델을 만듭니다. 그들의 역할은 모두 많은 양의 데이터를 사용하기 때문에 데이터 과학자의 역할과 매우 유사합니다. 그러나 기계 학습 엔지니어는 예측 모델 자동화를 수행하는 자체 실행 솔루션을 만들어야 합니다.

그들이 만든 솔루션은 모든 반복에서 학습하여 효율성을 개선하고 결과를 최적화하여 더 나은 정확도를 얻습니다. 기계 학습 엔지니어는 사람의 개입 없이 작업을 수행할 수 있는 모델을 프로그래밍해야 합니다. 그들은 데이터 과학자와 협력하여 조직의 요구 사항을 식별하고 필요한 솔루션을 만듭니다.

기계 학습 엔지니어는 일반적으로 팀으로 작업합니다. 따라서 그들은 강력한 의사 소통 기술을 가지고 있어야합니다. 기계 학습 엔지니어는 클라이언트 또는 고객의 요구 사항에 맞는 ML 기반 앱을 개발해야 합니다.

데이터를 탐색하고 시각화하여 배포 중 모델 성능에 영향을 줄 수 있는 데이터 배포의 차이점을 찾습니다. ML 엔지니어는 또한 필요한 ML 알고리즘을 연구, 실험 및 사용하는 책임이 있습니다.

통계 분석을 수행하고 교육용 데이터 세트를 찾고 필요에 따라 ML 시스템을 교육해야 합니다.

머신러닝 엔지니어의 평균 급여에 영향을 미치는 요인

기술

채용 담당자는 항상 최신 기술과 수요가 있는 기술을 갖춘 후보자를 찾고 있습니다. 머신 러닝 엔지니어로서 매력적인 급여를 받으려면 업계 동향을 파악하고 필요한 기술을 개발해야 합니다.

예를 들어, 미국 기계 학습 엔지니어들 사이에서 가장 인기 있는 기술 은 딥 러닝, 자연어 처리(NLP), Python 및 컴퓨터 비전입니다.

특정 기술을 보유하면 급여 인상에 도움이 될 수 있습니다. 미국의 머신 러닝 엔지니어가 가장 많이 받는 기술 중 하나는 Scala 입니다. Scala 기술을 갖춘 ML 엔지니어는 전국 평균보다 26% 더 많은 수입을 얻습니다. 이 분야에서 더 높은 급여를 받는 데 도움이 되는 다른 기술은 다음과 같습니다.

  • 데이터 모델링(평균보다 16% 이상)
  • 인공 지능(평균보다 11% 이상)
  • PyTorch(평균보다 11% 높음)
  • 이미지 처리(평균보다 7% 이상)
  • Apache Spark(평균보다 15% 높음)
  • 빅 데이터 분석(평균보다 5% 이상)
  • 소프트웨어 개발(평균보다 3% 이상)
  • 자연어 처리(평균보다 3% 이상)

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어떤 기술이 더 나은 급여를 제공하는지 알면 경력 발전을 전략화하고 성장을 크게 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다.

경험

경험은 머신 러닝 엔지니어로서 얼마를 벌 수 있는지 결정하는 데 중요한 역할을 합니다. 통계 에 따르면 초급 ML 엔지니어는 평균보다 17% 적게 받는 반면 이 분야의 중견 전문가는 같은 수준보다 21% 더 많이 받습니다.

1년 미만의 경험을 가진 기계 학습 엔지니어는 평균적으로 연간 $93,000를 받는 반면, 1-4년의 전문 경험을 가진 엔지니어는 평균 $112,000를 받습니다.

비슷한 참고로 5~9년 경력의 ML 엔지니어는 평균 연간 $137,000를 번다. 20년 이상의 경력을 가진 전문가는 연간 $162,000를 번다. 보시다시피 기계 학습에서 더 많은 경험을 얻으면 더 높은 급여를 받을 수 있습니다.

도시

모든 도시에는 고유한 문화, 인구 통계 및 생활비가 있습니다. 따라서 당신이 일하는 도시는 기계 학습 엔지니어로서 얼마나 많은 돈을 버는지에 대한 큰 결정 요인이 될 수 있습니다. 미국의 몇몇 도시는 평균보다 훨씬 높은 급여를 제공합니다. 그곳에서 일하면 평판이 좋은 회사에서 ML 엔지니어로서 더 높은 급여를 받는 역할을 얻는 데 도움이 될 수 있습니다.

이 역할평균 급여가 가장 높은 도시는 다음과 같습니다.

  • 샌프란시스코(전국 평균보다 18% 높음)
  • 산호세(전국 평균보다 16.9% 높음)
  • 팔로알토(전국 평균보다 10% 이상)
  • 시애틀(전국 평균보다 7% 높음)

마찬가지로 이 역할에 대해 평균 이하의 급여를 제공하는 도시를 찾을 수 있습니다. 여기에는 시카고(전국 평균보다 20% 낮음)와 보스턴(전국 평균보다 8.9% 낮음)이 포함됩니다. 이 역할에서 얼마를 벌 수 있을지 예상하면서 항상 도시를 염두에 두어야 합니다.

조직

기계 학습 엔지니어 급여는 회사마다 다릅니다. 회사 규모, 작업 환경, 제공되는 혜택 등과 같은 많은 요인에 따라 다릅니다. 기계 학습 역할에 대해 가장 높은 급여 를 제공하는 회사 는 JP Morgan Chase and Co(이 역할의 평균 급여는 $137,344), Apple(평균 이 역할에 대한 급여는 $129,149) 및 Amazon.com Inc(이 역할의 평균 급여는 $114,795)입니다.

마찬가지로 일부 회사는 직무 요구 사항으로 인해 이 역할에 대해 더 낮은 급여를 제공합니다. 이러한 회사에는 Lockheed Martin Corp(이 역할의 평균 급여는 $104,228) 및 Intel Corporation(이 역할의 평균 급여는 $92,964)이 있습니다.

머신러닝 엔지니어가 되려면?

머신 러닝 엔지니어는 수요가 많으며 이 분야에서 수익성 높은 급여를 받는 직업을 쉽게 얻을 수 있습니다. 머신러닝 엔지니어가 되려면 인공지능, 머신러닝,

또한 ML 모델을 효율적으로 생성할 수 있도록 다양한 기계 학습 도구 및 라이브러리에 익숙해야 합니다. 이러한 다양한 과목을 배우고 머신러닝 엔지니어가 되기 위해 필요한 기술을 개발하는 가장 좋은 방법은 ML 과정을 수강하는 것입니다.

upGrad에서 우리는 리버풀 존 무어스 대학교 및 방갈로르의 국제 정보 기술 연구소와 함께 기계 학습 및 인공 지능 프로그램의 이학 석사 프로그램을 제공합니다.

이 과정은 18개월 동안 지속되며 40시간 이상의 라이브 세션과 6개의 캡스톤 프로젝트를 제공합니다. 이 프로그램에서 배우게 될 주제 중 일부는 통계, 탐색적 데이터 분석, 자연어 처리, 기계 학습 알고리즘 등입니다. 각 학생은 직업 코칭, 인터뷰, 일대일 멘토링 및 네트워킹을 포함한 다양한 혜택을 받게 됩니다. 85개 이상의 국가에서 온 동료들과 기회.

통계 또는 수학 학사 학위가 50% 또는 이에 상응하는 점수로 분석 또는 프로그래밍 분야에서 1년의 전문적인 업무 경험이 있어야 합니다.

결론

머신 러닝은 미래의 기술입니다. ML 기술을 통해 기업은 프로세스를 자동화하고 더 나은 솔루션을 개발하며 성장을 촉진할 수 있습니다. 이러한 이유로 기계 학습 엔지니어에 대한 수요가 전 세계적으로 증가하여 이 역할의 평균 급여가 향상되고 있습니다.

기계 학습 엔지니어가 되는 데 관심이 있다면 기계 학습 및 인공 지능 프로그램의 과학 석사 과정을 확인하는 것이 좋습니다!

머신 러닝 엔지니어로 일하기 가장 좋은 미국 도시는 어디인가요?

미국의 실리콘 밸리가 여전히 AI 및 ML을 전문으로 하는 기술 전문가에게 최고의 옵션이지만 오늘날 미국 전역에는 똑같이 일하기 좋은 곳이 훨씬 더 많습니다. 첫째, 하버드 및 MIT와 같은 세계적으로 유명한 대학, 사이버 보안 및 보험 기관, 신생 기업이 풍부한 보스턴은 모두 실리콘 밸리 다음으로 최고의 기술 허브가 될 예정입니다. 이 미국 도시에서 제공되는 평균 급여는 141,000 USD입니다. 인디드 USA의 데이터에 따르면 샌프란시스코 베이 에어리어(165,000 USD), 벨뷰(149,000 USD), 뉴욕(138,000 USD), 오스틴(167,000 USD) 등의 다른 도시가 있습니다.

미국 외 지역에서 기계 학습 엔지니어로 취업할 수 있습니까?

예 당연 하죠. 기술 세트에 따라 전 세계에서 ML 엔지니어로서 보람 있는 직업을 얻을 수 있습니다. ML 엔지니어로 일할 수 있는 최고의 영어권 국가로는 핀테크와 AI의 글로벌 용광로로 불리는 런던, 국제 기구의 주목을 항상 받아온 우수한 시장인 인도 델리가 있습니다. 다음으로, 금융 기관이 밀집한 토론토는 ML 엔지니어와 AI 및 데이터 과학자에게 유망한 곳입니다. 이 외에도 일부 비영어권 국가에는 파리, 몬트리올 및 제네바와 같은 이름이 포함됩니다.

머신 러닝과 데이터 과학은 동일한가요?

데이터 과학은 본질적으로 과학적 접근 방식을 사용하여 의미 있는 정보를 추출할 수 있는 시스템과 프로세스에 관한 것입니다. 전문가들은 이를 데이터 모델링, IT 및 비즈니스 관리의 조합으로 설명하며 방대한 개념을 포괄합니다. 반면에 기계 학습은 기계 또는 컴퓨터가 데이터에서 학습하고 사람의 개입 없이 활동을 수행하는 데 도움이 되는 데이터 과학자가 사용하는 기술을 포함합니다. 흥미롭게도 데이터 과학에 ML이 포함되어 있지만 놀라운 차이와 함께 상상할 수 있는 것보다 훨씬 광범위합니다.