机器学习工程师的一天：他们在做什么？

机器学习工程师主要处理人工智能。 机器学习工程师基本上是一名计算机程序员，他创建程序来帮助机器采取行动，而无需专门指导执行这些任务。 机器学习工程师从为他们提供定制的网络搜索到定制的新闻提要，对许多人都有影响。

机器学习工程师在 Spotify、Adobe、Facebook、Google、Linkedin 等尖端公司工作。

加入来自世界顶级大学的在线机器学习课程——硕士、高管研究生课程和 ML 和 AI 高级证书课程，以加快您的职业生涯。

机器学习工程师在工作中使用的技能

基础编程——计算机架构（内存、分布式处理、带宽缓存）、数据结构（队列、堆栈、树、图、多维数组）和算法（搜索、排序、优化）。

概率和统计——贝叶斯网络、贝叶斯规则、马尔可夫决策过程等的概念。除了概率概念之外，还有统计概念，如中位数、方差、均值、假设检验、均值、正态分布、均匀分布和二项分布。

机器学习算法和库——机器学习工程师选择合适的模型，如决策树、神经网络、线性回归、提升、遗传算法和 bagging。 机器学习工程师了解不同方法的优缺点，例如数据泄漏、偏差和方差、缺失数据以及过拟合和欠拟合。

数据建模和评估——机器学习工程师评估数据集的结构以识别建设性模式。

写作技巧——一些公司要求机器学习工程师发表关于他的项目的文章。

机器学习工程师的职责包括：

• 分析机器学习算法以找到问题的解决方案。
• 识别数据分布的差异。
• 验证数据质量并在数据清理的帮助下确定数据质量。
• 探索和数据可视化。
• 数据采集​​过程的监督。
• 将数据输入数据科学家定义的模型中。
• 定义验证策略。
• 解释业务目标和开发模型。
• 产生项目成果并隔离需要解决的问题，以使项目更有效。
• 使用评估策略和数据建模来预测不可预见的情况。
• 管理机器学习科学家可用的资源，例如硬件和人员。
• 研究和实施改善当前机器学习基础设施的最佳实践。 向非技术背景的客户和同事解释复杂的流程
• 支持产品经理和工程师在产品中实施机器学习。 详细了解机器学习工程师的职责。

机器学习工程师一生中典型的一天包括阅读研究论文并将这些知识应用于当前项目，确定哪种算法适用于他们试图解决的问题，与他的报告经理讨论他们的解决方案正在研究、回复电子邮件、参加办公室会议和客户电话、设计数据库和检查现有模型的指标。

他执行从数据收集、准备、模型优化和部署的所有功能。 开发用于监控和分析数据性能和数据准确性的测试工具。

机器学习工程师的时间表

如果机器学习工程师在上午 9 点开始一天的工作，他会修改在夜间运行的项目和代码。 他检查了他当天的待办事项清单。 他检查他的工作电子邮件并回复电子邮件。

从上午 10 点到下午 12 点，他会接听与工作有关的电话。 之后，他开始使用机器学习项目和工具。 他设计了一个数据库。 他利用数学技能来进行这些计算。 他在 Scikit Learn、H20 等创意工具的帮助下学习新概念。一位机器学习工程师和他的团队汇总了他们想要实施的基于研究的技术和算法列表。

午餐后，大约下午 1 点，他参加办公室会议，团队成员在会上分享他们一直在做的工作、他们在各自项目中取得的进展，并相互审查彼此的进展并讨论他们可以做得更好的地方。 他负责接听客户电话。

他讨论了正在进行的项目的进展，并提出了新产品和项目的想法。 机器学习工程师需要出色的沟通技巧来与他的同事和客户交谈。 他谨慎地设计系统以避免出现瓶颈。

在下午 2 点到 5 点之间，他编写单元测试，检查已完成的模型并完成后续任务。 完成这些任务后，他检查现有模型的指标并将这些指标与基线模型进行比较。 他回到编码并审查来自客户端的请求。 他利用自己强大的分析能力来解释结果并识别问题以有效地设计他的项目。

在下午 6 点到 8 点之间，他整理数据库模型、项目和代码请求，并确保在他离开办公室之前没有待处理的任务。

回到家后，他在晚上 10 点左右查看工作电子邮件，看看是否有任何与工作相关的问题，并针对需要立即采取行动的问题采取行动。

一位在一家公司工作的机器学习工程师说：“最棒的是，我总是有机会尝试我的模型，我的同行也愿意倾听和实施我的想法。”

“我一直在学习，并且总是渴望学习该领域的新方法。 总有机会以不同的方式做出贡献”，他补充道。

机器学习工程师必须为他正在从事的项目解释完整的生态系统。 对于机器学习工程师来说，好消息是机器学习在多个领域都有广泛的应用。 制造业、教育、金融和信息技术等各个领域都将从机器学习中受益匪浅。 机器学习工程师设计复杂的系统来解决瞬息万变的世界所带来的复杂挑战。

到 2025 年，全球数据创建量估计将达到 175 Zettabytes。 这意味着人工智能将创造大量的就业机会。 在人工智能领域，一位机器工程师站在最前面。 机器学习工程师将能够在未来保持繁荣和繁荣的职业生涯。

很快，将会有更多机器学习开创的惊人突破，机器学习工程师将继续成为所有此类机器学习操作不可或缺的一部分。

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