機器學習工程師的一天：他們在做什麼？

機器學習工程師主要處理人工智能。 機器學習工程師基本上是一名計算機程序員，他創建程序來幫助機器採取行動，而無需專門指導執行這些任務。 機器學習工程師從為他們提供定制的網絡搜索到定制的新聞提要，對許多人都有影響。

機器學習工程師在 Spotify、Adobe、Facebook、Google、Linkedin 等尖端公司工作。

加入來自世界頂級大學的在線機器學習課程——碩士、高管研究生課程和 ML 和 AI 高級證書課程，以加快您的職業生涯。

機器學習工程師在工作中使用的技能

基礎編程——計算機架構（內存、分佈式處理、帶寬緩存）、數據結構（隊列、堆棧、樹、圖、多維數組）和算法（搜索、排序、優化）。

概率和統計——貝葉斯網絡、貝葉斯規則、馬爾可夫決策過程等的概念。除了概率概念之外，還有統計概念，如中位數、方差、均值、假設檢驗、均值、正態分佈、均勻分佈和二項分佈。

機器學習算法和庫——機器學習工程師選擇合適的模型，如決策樹、神經網絡、線性回歸、提升、遺傳算法和 bagging。 機器學習工程師了解不同方法的優缺點，例如數據洩漏、偏差和方差、缺失數據以及過擬合和欠擬合。

數據建模和評估——機器學習工程師評估數據集的結構以識別建設性模式。

寫作技巧——一些公司要求機器學習工程師發表關於他的項目的文章。

機器學習工程師的職責包括：

• 分析機器學習算法以找到問題的解決方案。
• 識別數據分佈的差異。
• 驗證數據質量並在數據清理的幫助下確定數據質量。
• 探索和數據可視化。
• 數據採集過程的監督。
• 將數據輸入數據科學家定義的模型中。
• 定義驗證策略。
• 解釋業務目標和開發模型。
• 產生項目成果並隔離需要解決的問題，以使項目更有效。
• 使用評估策略和數據建模來預測不可預見的情況。
• 管理機器學習科學家可用的資源，例如硬件和人員。
• 研究和實施改善當前機器學習基礎設施的最佳實踐。 向非技術背景的客戶和同事解釋複雜的流程
• 支持產品經理和工程師在產品中實施機器學習。 詳細了解機器學習工程師的職責。

機器學習工程師一生中典型的一天包括閱讀研究論文並將這些知識應用於當前項目，確定哪種算法適用於他們試圖解決的問題，與他的報告經理討論他們的解決方案正在研究、回復電子郵件、參加辦公室會議和客戶電話、設計數據庫和檢查現有模型的指標。

他執行從數據收集、準備、模型優化和部署的所有功能。 開髮用於監控和分析數據性能和數據準確性的測試工具。

機器學習工程師的時間表

如果機器學習工程師在上午 9 點開始一天的工作，他會修改在夜間運行的項目和代碼。 他檢查了他當天的待辦事項清單。 他檢查他的工作電子郵件並回復電子郵件。

從上午 10 點到下午 12 點，他會接聽與工作有關的電話。 之後，他開始使用機器學習項目和工具。 他設計了一個數據庫。 他利用數學技能來進行這些計算。 他在 Scikit Learn、H20 等創意工具的幫助下學習新概念。一位機器學習工程師和他的團隊匯總了他們想要實施的基於研究的技術和算法列表。

午餐後，大約下午 1 點，他參加辦公室會議，團隊成員在會上分享他們一直在做的工作、他們在各自項目中取得的進展，並相互審查彼此的進展並討論他們可以做得更好的地方。 他負責接聽客戶電話。

他討論了正在進行的項目的進展，並提出了新產品和項目的想法。 機器學習工程師需要出色的溝通技巧來與他的同事和客戶交談。 他謹慎地設計系統以避免出現瓶頸。

在下午 2 點到 5 點之間，他編寫單元測試，檢查已完成的模型並完成後續任務。 完成這些任務後，他檢查現有模型的指標並將這些指標與基線模型進行比較。 他回到編碼並審查來自客戶端的請求。 他利用自己強大的分析能力來解釋結果並識別問題以有效地設計他的項目。

在下午 6 點到 8 點之間，他整理數據庫模型、項目和代碼請求，並確保在他離開辦公室之前沒有待處理的任務。

回到家後，他在晚上 10 點左右查看工作電子郵件，看看是否有任何與工作相關的問題，並針對需要立即採取行動的問題採取行動。

一位在一家公司工作的機器學習工程師說：“最棒的是，我總是有機會嘗試我的模型，我的同行也願意傾聽和實施我的想法。”

“我一直在學習，並且總是渴望學習該領域的新方法。 總有機會以不同的方式做出貢獻”，他補充道。

機器學習工程師必須為他正在從事的項目解釋完整的生態系統。 對於機器學習工程師來說，好消息是機器學習在多個領域都有廣泛的應用。 製造業、教育、金融和信息技術等各個領域都將從機器學習中受益匪淺。 機器學習工程師設計複雜的系統來解決瞬息萬變的世界所帶來的複雜挑戰。

到 2025 年，全球數據創建量估計將達到 175 Zettabytes。 這意味著人工智能將創造大量的就業機會。 在人工智能領域，一位機器工程師站在最前面。 機器學習工程師將能夠在未來保持繁榮和繁榮的職業生涯。

很快，將會有更多機器學習開創的驚人突破，機器學習工程師將繼續成為所有此類機器學習操作不可或缺的一部分。

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