Один день из жизни инженера по машинному обучению: чем они занимаются?

Инженер по машинному обучению в первую очередь занимается искусственным интеллектом. Инженер по машинному обучению — это, по сути, программист, который создает программы, которые помогают машинам выполнять действия без специального указания на выполнение этого набора задач. Инженеры по машинному обучению оказывают влияние на многих людей, предоставляя им индивидуальные поисковые запросы в Интернете и настраиваемые новостные ленты.

Инженеры по машинному обучению работают в передовых компаниях, таких как Spotify, Adobe, Facebook, Google, Linkedin и т. д.

Присоединяйтесь к онлайн- курсу по машинному обучению в ведущих университетах мира — магистерским программам, программам последипломного образования для руководителей и программам повышения квалификации в области машинного обучения и искусственного интеллекта, чтобы ускорить свою карьеру.

Навыки, которые инженер по машинному обучению использует в работе

Базовое программирование — архитектура компьютера (память, распределенная обработка, кэш-память), структуры данных (очереди, стеки, деревья, графики, многомерные массивы) и алгоритмы (поиск, сортировка, оптимизация).

Вероятность и статистика - понятия байесовских сетей, правила Байеса, марковских процессов принятия решений и т. д. Наряду с понятиями вероятности, понятия статистики, такие как медиана, дисперсия, среднее значение, проверка гипотезы, среднее значение, нормальное распределение, равномерное распределение и биномиальное распределение.

Алгоритмы и библиотеки машинного обучения. Инженер по машинному обучению выбирает подходящие модели, такие как дерево решений, нейронная сеть, линейная регрессия, бустинг, генетические алгоритмы и бэггинг. Инженер по машинному обучению знает о преимуществах и недостатках различных подходов, таких как утечка данных, предвзятость и дисперсия, отсутствующие данные, переоснащение и недообучение.

Моделирование и оценка данных. Инженер по машинному обучению оценивает структуру набора данных, чтобы выявить конструктивные закономерности.

Навыки письма. Некоторые компании требуют, чтобы инженер по машинному обучению публиковал статьи о своих проектах.

В обязанности работника на вакантом месте "Инженер по машинному обучению" входит следующее:

• Анализ алгоритмов машинного обучения для поиска решения проблемы.
• Выявление различий в распределении данных.
• Проверка качества данных и подтверждение качества данных с помощью очистки данных.
• Исследование и визуализация данных.
• Контроль процессов сбора данных.
• Вводите данные в модели, определенные специалистами по обработке и анализу данных.
• Определите стратегии проверки.
• Интерпретация бизнес-целей и разработка моделей.
• Производство результатов проекта и выделение проблем, которые необходимо решить, чтобы сделать программы более эффективными.
• Использование стратегии оценки и моделирования данных для прогнозирования непредвиденных ситуаций.
• Управление ресурсами, доступными специалисту по машинному обучению, например оборудованием и персоналом.
• Исследование и внедрение лучших практик для улучшения существующей инфраструктуры машинного обучения. Объяснять сложные процессы клиентам и коллегам, не имеющим технического образования.
• Поддержка продакт-менеджеров и инженеров по внедрению машинного обучения в продукт. Узнайте больше об обязанностях инженера по машинному обучению.

Типичный день в жизни инженера по машинному обучению состоит из чтения исследовательских работ и применения этих знаний к текущим проектам, определения того, какой алгоритм хорошо работает для проблем, которые они пытаются решить, обсуждения со своим менеджером по отчетности относительно решений, которые они над которыми работают, отвечая на электронные письма, посещая офисные встречи и звонки клиентов, разрабатывая базы данных и проверяя показатели для существующих моделей.

Он выполняет все функции от сбора данных, подготовки, оптимизации модели и развертывания. Разработайте инструменты тестирования для мониторинга и анализа производительности и точности данных.

График работы инженера по машинному обучению

Если инженер по машинному обучению начинает свой день в 9 утра, он редактирует проекты и код, которые были в работе в ночные часы. Он проверяет свой список дел на день. Он проверяет свою рабочую почту и отвечает на электронные письма.

С 10:00 до 12:00 он принимает звонки, связанные с работой. После этого он начинает работать с проектами и инструментами машинного обучения. Он проектирует базу данных. Он использует математические навыки для выполнения этих вычислений. Он изучает новые концепции с помощью творческих инструментов, таких как Scikit Learn, H20 и т. д. Инженер по машинному обучению и его команда составили список методов и алгоритмов, основанных на исследованиях, которые они хотели бы внедрить.

После обеда, около 13:00, он посещает офисные собрания, на которых члены команды рассказывают о том, над чем они работали, о прогрессе, которого они достигли в своих соответствующих проектах, проверяют прогресс друг друга и обсуждают, что они могли бы сделать лучше. Он принимает звонки клиентов.

Он обсуждает ход текущих проектов и предлагает идеи для новых продуктов и проектов. Инженеру по машинному обучению нужны исключительные навыки общения, чтобы разговаривать со своими коллегами и клиентами. Он проектирует системы осторожно, чтобы избежать узких мест.

С 14:00 до 17:00 он пишет модульные тесты, проверяет завершенные модели и выполняет текущие задачи. После выполнения этих задач он проверяет показатели существующей модели и сравнивает эти показатели с базовой моделью. Он возвращается к кодированию и рассматривает запросы со стороны клиента. Он использует свои сильные аналитические способности для интерпретации результатов и выявления проблем для эффективной разработки своих проектов.

С 18:00 до 20:00 он завершает работу с моделями баз данных, проектами и запросами кода и проверяет, не находится ли в очереди выполнение задач, прежде чем уйти из офиса.

Придя домой, он проверяет свою рабочую электронную почту около 22:00, чтобы узнать, есть ли какие-либо проблемы, связанные с работой, и принимает меры по проблемам, требующим немедленных действий.

Инженер по машинному обучению, работающий в одной фирме, сказал: «Самое приятное то, что у меня всегда есть возможность поэкспериментировать с моими моделями, а мои коллеги готовы выслушать мои идеи и реализовать их».

«Я постоянно учусь и всегда стремлюсь изучать новые подходы в этой области. Всегда есть возможность внести свой вклад по-разному», — добавил он.

Инженеру по машинному обучению крайне важно интерпретировать всю экосистему для проекта, над которым он работает. Отличная новость для инженеров по машинному обучению заключается в том, что машинное обучение имеет широкое применение в нескольких областях. Различные области, такие как производство, образование, финансы и информационные технологии, значительно выиграют от машинного обучения. Инженеры по машинному обучению разрабатывают сложные системы для решения сложных задач, возникающих в быстро меняющемся мире.

К 2025 году объем глобальных данных, по оценкам, достигнет 175 зеттабайт. Это означает, что искусственный интеллект создаст огромное количество рабочих мест. В области искусственного интеллекта с фронта лидирует инженер-машиностроитель. Инженер по машинному обучению сможет сохранить процветающую и процветающую карьеру в будущем.

Вскоре таких поразительных прорывов, впервые сделанных машинным обучением, станет еще больше, и инженеры по машинному обучению продолжат оставаться неотъемлемой частью всех таких операций машинного обучения.

Вы можете проверить нашу программу Executive PG в области машинного обучения , которая включает практические семинары, индивидуального отраслевого наставника, 12 тематических исследований и заданий, статус выпускника IIIT-B и многое другое.