Должностная инструкция — Специалист по машинному обучению является ключевым элементом в организации, занимающейся искусственным интеллектом и анализом данных. В данной статье мы рассмотрим основные положения и требования к специалисту по машинному обучению, а также его основные обязанности.
Одной из самых важных частей работы специалиста по машинному обучению является создание моделей и алгоритмов, которые позволяют компьютерам обучаться и самостоятельно принимать решения на основе имеющихся данных. Возможность автоматического обучения и адаптации к изменениям является неотъемлемой частью внедрения искусственного интеллекта в различные сферы деятельности.
Исследование и создание новых методов машинного обучения, а также анализ данных и улучшение существующих моделей — основные задачи работы специалиста по машинному обучению. Задачи могут варьироваться от обработки и классификации структурированных данных до анализа и распознавания неструктурированной информации, такой как тексты, изображения и звуковые сигналы.
Важно отметить, что на должность специалиста по машинному обучению накладывается высокая ответственность и требуются глубокие знания в области статистики, математики и программирования. «Машинное обучение — это область, которая постоянно развивается и меняется. Она требует активного и постоянного обновления знаний и навыков», — говорит Иван Иванов, опытный специалист в области машинного обучения.
Введение в должностную инструкцию специалиста по машинному обучению, описание этой профессии и ее важности.
Введение в должностную инструкцию специалиста по машинному обучению — это статья, которая предоставляет подробную информацию о задачах, обязанностях и важности этой профессии. Машинное обучение — это подраздел искусственного интеллекта, который занимается созданием алгоритмов и моделей, которые позволяют компьютерам обучаться на основе данных и совершать прогрессивные действия без явного программирования.
Машинное обучение — это дисциплина, которая играет важную роль в современном мире. Все больше компаний и организаций используют машинное обучение для автоматизации процессов, прогнозирования и принятия решений. Специалист по машинному обучению — это высококвалифицированный профессионал, который имеет глубокие знания в области статистики, математики и программирования, а также умение применять эти знания для решения конкретных задач.
Обязанности специалиста по машинному обучению могут включать в себя следующее:
- Сбор и подготовка данных для обучения моделей.
- Выбор и настройка соответствующих алгоритмов и моделей машинного обучения.
- Анализ данных и построение соответствующих моделей.
- Тестирование и оценка моделей машинного обучения.
- Разработка и внедрение моделей машинного обучения в бизнес-процессы.
- Постоянное обновление и улучшение моделей, основываясь на новых данных и требованиях.
Читайте также
Создание портала для путешествий и туризма
16 июня 2024
Специалист по машинному обучению должен обладать навыками программирования на языках, таких как Python или R, а также использовать специализированные инструменты и фреймворки для реализации моделей машинного обучения, такие как TensorFlow или scikit-learn. Он также должен быть хорошо знаком с алгоритмами машинного обучения, такими как линейная регрессия, деревья решений, метод опорных векторов и нейронные сети.
Важность специалиста по машинному обучению заключается в его способности использовать данные для принятия эффективных решений. Он может помочь компаниям улучшить свои продукты и услуги, оптимизировать бизнес-процессы и повысить рентабельность. Кроме того, использование машинного обучения может улучшить точность прогнозирования и помочь принимать более информированные решения. Специалист по машинному обучению является ключевым фигурантом в прогрессивных технологиях и сферах, таких как автомобилестроение, медицина, финансы и маркетинг.
Ключевые обязанности специалиста по машинному обучению: разработка и оптимизация алгоритмов, обработка данных, тестирование моделей.
| Ключевые обязанности | Описание |
|---|---|
| Разработка и оптимизация алгоритмов |
|
| Обработка данных |
|
| Тестирование моделей |
|
Необходимые навыки и компетенции для успешной работы специалиста по машинному обучению: знание программирования, математической статистики, работы с большими объемами данных.
Успешное владение специализированными знаниями и навыками – необходимый фундамент для успешной работы в области машинного обучения.Андрей Филиппов
Специалист по машинному обучению – это профессионал, который занимается разработкой и применением алгоритмов и моделей для решения задач и обработки данных. Для успешной работы в этой сфере необходимо обладать определенными навыками и компетенциями. Давайте рассмотрим основные из них.
1. Знание программирования: основными языками, которые используются в машинном обучении, являются Python и R. Знание этих языков является обязательным для специалиста по машинному обучению. Также полезно иметь опыт работы с другими языками программирования, такими как Java, C++ или MATLAB.
2. Владение математической статистикой: понимание и применение статистических методов играют ключевую роль в работе специалиста по машинному обучению. Основные концепции статистики, такие как вероятность, распределения, статистические тесты и регрессионный анализ, являются основой для построения моделей и алгоритмов в машинном обучении.
3. Работа с большими объемами данных: одной из главных задач специалиста по машинному обучению является анализ, обработка и моделирование больших данных. Поэтому важно иметь навыки работы с базами данных, такими как SQL, а также понимание основных принципов и инструментов для работы с Big Data, таких как Apache Hadoop и Apache Spark.
Дополнительно к основным навыкам, специалист по машинному обучению должен обладать рядом дополнительных компетенций, которые помогут ему успешно выполнять свои задачи. Вот некоторые из них:
- Умение работать с алгоритмами машинного обучения: специалист должен быть знаком с различными методами машинного обучения, такими как решающие деревья, случайные леса, градиентный бустинг, нейронные сети и многое другое. Он должен знать, как выбрать и применить подходящий алгоритм для конкретной задачи.
- Опыт работы с библиотеками и инструментами машинного обучения: специалист должен быть знаком с популярными библиотеками машинного обучения, такими как scikit-learn, TensorFlow и PyTorch. Он также должен уметь использовать инструменты для предобработки данных, визуализации результатов и оценки моделей.
- Коммуникационные навыки: специалист по машинному обучению должен уметь ясно и доходчиво объяснять сложные концепции и результаты своей работы, как техническим, так и неспециалистам. Он должен быть хорошо организован, уметь планировать и вести проекты, а также уметь работать в команде и согласовывать свои действия с другими специалистами.
- Навыки исследования и обучения: так как машинное обучение является быстроразвивающейся областью, специалист должен быть готов к постоянному изучению новых методов и технологий. Он должен уметь самостоятельно справляться с новыми задачами и проблемами, искать информацию и применять новые подходы в своей работе.
- Понимание бизнеса и конкретных областей применения: специалист по машинному обучению должен иметь представление о том, как его работа вписывается в общую картину и цели организации. Он должен знать, как применять свои навыки и алгоритмы для решения конкретных бизнес-задач и быть в курсе технологических и индустриальных трендов в своей области.
В заключение, успешная работа специалиста по машинному обучению требует знания программирования, математической статистики и работы с большими объемами данных. Однако, помимо этих навыков, специалист также должен обладать дополнительными компетенциями, такими как умение работать с алгоритмами машинного обучения, опыт работы с библиотеками и инструментами машинного обучения, коммуникационные навыки, навыки исследования и обучения, а также понимание бизнеса и конкретных областей применения.
Карьерные перспективы специалиста по машинному обучению: возможность работы в различных сферах, высокие зарплаты, постоянная необходимость обучения и саморазвития.
| Тема | Полезная информация |
|---|---|
| Возможность работы в различных сферах | Специалист по машинному обучению может работать в различных отраслях, включая финансы, здравоохранение, ритейл и многие другие. Это означает, что у него есть возможность выбрать направление, которое больше всего соответствует его интересам и целям. |
| Высокие зарплаты | Специалисты по машинному обучению являются востребованными и редкими на рынке труда, поэтому они могут рассчитывать на высокую заработную плату. Стартовая зарплата может быть значительно выше среднего уровня, а с ростом опыта и умений специалист может рассчитывать на еще более высокую оплату труда. |
| Постоянная необходимость обучения и саморазвития | Одна из особенностей работы специалиста по машинному обучению — это постоянная необходимость быть в тренде новых технологий и методов. Технологии и алгоритмы в этой области постоянно развиваются, поэтому для успешной карьеры специалист должен постоянно обучаться и совершенствовать свои навыки. |
Основные проблемы по теме «Должностная инструкция — Специалист по машинному обучению»
1. Неоднозначность должностных обязанностей
Одной из основных проблем, с которой сталкиваются специалисты по машинному обучению, является неоднозначность должностных обязанностей. В силу быстрого развития этой области, множество новых методов и технологий появляется постоянно, и часто не существует четкого набора обязанностей, которые должен выполнять специалист. Это может привести к путанице и неопределенности в условиях выполнения рабочих задач.
Например, одни компании ожидают от специалиста по машинному обучению разработку и реализацию алгоритмов машинного обучения, создание и обработку больших объемов данных, анализ результатов и принятие решений на основе полученных данных. Другие же компании могут требовать от специалиста только создание моделей машинного обучения, не входя в обязанности обработка и анализ данных.
В связи с этим, необходимо создать четкую и однозначную должностную инструкцию для специалистов по машинному обучению, которая определит конкретные задачи и обязанности, а также потребуется постоянное обновление и адаптация к новым требованиям и технологиям в области машинного обучения.
2. Недостаток квалифицированных специалистов
Еще одной серьезной проблемой, связанной с должностной инструкцией для специалиста по машинному обучению, является недостаток квалифицированных специалистов в этой области. В силу того, что машинное обучение является относительно новым направлением, квалифицированные специалисты по машинному обучению еще не так много.
Это приводит к тому, что компании испытывают сложности в поиске подходящих кандидатов на должность специалиста по машинному обучению. Большинство кандидатов не имеют необходимых знаний и опыта, а те, кто обладает нужной экспертизой, часто не готовы работать по неполному штату или претендуют на высокую заработную плату.
Для решения этой проблемы необходимо инвестировать в образование и подготовку специалистов по машинному обучению. Разработка специализированных образовательных программ, проведение тренингов и курсов повышения квалификации помогут увеличить количество квалифицированных специалистов в этой области и снизить дефицит.
3. Быстрое развитие технологий и методов
Быстрое развитие технологий и методов в области машинного обучения также является проблемой, связанной с должностной инструкцией для специалиста по этой области. На протяжении последних лет машинное обучение выходит на новый уровень, с появлением глубокого обучения, нейронных сетей и других передовых методов.
Это приводит к необходимости постоянного обучения и адаптации специалистов по машинному обучению к новым технологиям и методам. Они должны быть в курсе последних достижений в области и иметь навыки работы с новыми инструментами и библиотеками.
Для решения этой проблемы необходимо уделять большое внимание обучению и развитию специалистов по машинному обучению. Внутренние тренинги, конференции и участие в профильных курсах помогут обновлять и развивать знания и навыки специалистов, а также снизить негативное влияние быстрого развития технологий на выполнение должностных обязанностей.
1. Каково основное отличие между мобильными и веб-платформами?
Основное отличие между мобильными и веб-платформами заключается в том, что мобильные платформы разработаны специально для работы на мобильных устройствах, таких как смартфоны и планшеты, в то время как веб-платформы предназначены для использования на компьютерах и доступны через веб-браузеры.
2. Что такое технологический стек?
Технологический стек — это набор программных инструментов и технологий, которые используются для разработки и поддержки приложений. Он включает в себя языки программирования, фреймворки, базы данных, серверы и другие компоненты, необходимые для разработки и функционирования приложений.
3. Какие языки программирования широко используются для разработки веб-приложений?
Для разработки веб-приложений широко используются такие языки программирования, как HTML, CSS и JavaScript. HTML используется для создания структуры и содержимого веб-страниц, CSS — для стилизации и внешнего вида, а JavaScript — для создания интерактивности и логики веб-приложений.
Тенденции:
— Растущая потребность в специалистах по машинному обучению в различных отраслях экономики, таких как финансы, здравоохранение, розничная торговля и т.д.- Увеличение объема данных и необходимость их анализа в режиме реального времени, что требует разработки и применения новых алгоритмов машинного обучения для обработки и классификации этих данных.- Развитие технологий и инструментов машинного обучения, таких как глубокое обучение, нейронные сети, сверточные нейронные сети и рекуррентные нейронные сети.- Автоматизация и оптимизация различных бизнес-процессов с использованием алгоритмов машинного обучения.
Перспективы:
— Увеличение числа вакансий и спроса на специалистов по машинному обучению на рынке труда.- Возможность развития карьеры и продвижения в компаниях, где есть потребность в реализации проектов, связанных с машинным обучением.- Появление новых методов и алгоритмов машинного обучения, которые позволят эффективнее и точнее решать различные задачи, например, обнаружение и предотвращение мошенничества, снижение издержек, повышение качества продукции и т.д.- Возможность работы в интересных и разнообразных проектах, связанных с разработкой и применением алгоритмов машинного обучения в различных отраслях экономики и науки.
Таким образом, специалисты по машинному обучению становятся все более востребованными на рынке труда, благодаря увеличению количества данных и возможностей их анализа с использованием новых технологий и инструментов машинного обучения. Эта специальность обещает перспективы карьерного роста и интересные проекты в будущем.
Список используемой литературы:
| Название | Автор | Описание |
|---|---|---|
| Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow | Aurélien Géron | Книга предоставляет практическое введение в машинное обучение, используя библиотеки Scikit-Learn и TensorFlow. Она покрывает широкий спектр тем, от базовых алгоритмов до глубокого обучения, и знакомит читателя с основными концепциями и практиками специалиста по машинному обучению. |
| The Hundred-Page Machine Learning Book | Andriy Burkov | Эта книга предлагает компактное и краткое введение в машинное обучение, охватывая основные алгоритмы и концепции. Автор объясняет сложные идеи простым и доступным языком, что делает эту книгу идеальным выбором для начинающих специалистов по машинному обучению. |
| Deep Learning | Yoshua Bengio, Ian Goodfellow, Aaron Courville | Эта книга является одним из наиболее авторитетных ресурсов по глубокому обучению. Она рассматривает различные аспекты глубокого обучения, включая архитектуры нейронных сетей, оптимизацию и регуляризацию моделей, и предоставляет глубокое понимание того, как работает глубокое обучение. |
| Pattern Recognition and Machine Learning | Christopher M. Bishop | Эта книга представляет собой важный источник информации о различных алгоритмах машинного обучения и методах решения задач распознавания образов. Она охватывает широкий диапазон тем, включая вероятностные методы, линейные и нелинейные модели, и может быть полезным ресурсом для специалистов по машинному обучению. |
| Python for Data Analysis | Wes McKinney | Хотя эта книга не фокусируется исключительно на машинном обучении, она является важным ресурсом для специалистов по анализу данных. Она предоставляет подробное руководство по использованию языка программирования Python для работы с данными, включая обработку, визуализацию и анализ больших объемов данных. |
Инженер машинного обучения: чем он занимается и какие ему нужны навыки
Время на прочтение6 мин
Количество просмотров5.2K
Привет! Меня зовут Антон Моргунов, я инженер МО в «Базис.Центре» и программный эксперт курса «Инженер машинного обучения» в Яндекс Практикуме. В этой статье я расскажу, что такое машинное обучение, чем занимается инженер МО, какие навыки и компетенции ему пригодятся, а также в каких компаниях востребован этот специалист. А в конце дам пару советов для начинающих инженеров МО.
Что такое машинное обучение
Это технология, которая позволяет компьютеру самообучаться и распознавать закономерности — почти так же, как это делает человек. Понятие «машинное обучение» (от англ. machine learning) сформулировал в 1950-х годах исследователь искусственного интеллекта Артур Самуэль: он создал алгоритм, который играл сам с собой в шашки и самосовершенствовался в процессе игры.
Благодаря машинному обучению компьютер может рисовать, писать, читать, различать стили музыки и изобразительного искусства и многое другое. Цель МО — научить компьютер самостоятельно находить решения на основе данных. Этим и занимается инженер МО: передаёт компьютеру исторические данные и объясняет, какой результат необходим. Заданного ответа у компьютера нет, но есть модель, обучив которую компьютер сможет с определённой долей уверенности дать ответ на вопрос: например, предсказать некий класс или числовое значение. Исторические данные при этом должны содержать в себе не только информацию в виде данных, но и ответ, который был ранее найден.
Примеры использования машинного обучения:
Финансы. Расчёт кредитного рейтинга клиентов, выявление мошеннических транзакций, прогнозирование роста или спада цен на бирже, оценка рисков, оптимизация торговых стратегий и т. д.
Бизнес. Прогнозирование спроса на товары, рекомендация контента или товаров клиентам на основе их интересов, таргетированная реклама, оптимизация рекламных кампаний и т. д.
Медицина. Оценка риска развития заболеваний, выявление заболеваний на ранних стадиях на основе анамнеза пациента и т. д.
Технологии. Динамическое ценообразование, предсказание времени поездки, защита от спама и т. д.
Какие задачи выполняет инженер МО
У инженера МО может быть множество задач, но сегодня мы сфокусируемся на трёх типах, которые лежат в области классического (табулированного) машинного обучения, — о них мы подробно рассказываем в курсе «Инженер машинного обучения»:
Задачи классификации и регрессии. Например, предсказание вероятности возврата кредита, осадков в следующий час, лимита на кредит для клиента банка и т. д.
Рекомендательные системы и uplift-моделирование. Например, создание рекомендательных систем. Возьмём рекомендации товаров на маркетплейсе: клиент видит индивидуальную подборку товаров, собранную на основе его истории поиска.
Ещё одна задача доменной области — uplift-моделирование. Пример — рассылка SMS-сообщений с промокодом на скидку. Рассылка платная, поэтому, чтобы не тратить бюджет впустую, перед машинным обучением ставится задача — отсортировать потенциальных получателей, которые скорее всего отреагируют на рассылку.
Инженер МО — это специалист, который может вести проект машинного обучения от начала до конца, «по полному циклу», как мы это называем. Инженер МО работает по следующему алгоритму:
-
Получение данных из источников. Инженер МО разбирается в данных, чистит их, готовит для дальнейшей работы, анализирует.
Пример. Команда получила задачу разработать систему прогнозирования спроса на товары. На этом этапе инженер МО Иван собирает данные из разных источников: история продаж за последние три года, данные о маркетинговых акциях, сезонные коэффициенты, информация о конкурентах и т. д. При анализе данных обнаружились пропуски в истории продаж из-за технического сбоя в 2021 году и несогласованность форматов дат между разными системами. Инженер МО проводит чистку данных, восстанавливает пропущенные значения и приводит все данные к единому формату.
-
Моделирование. Это второй этап: мы строим базовую модель машинного обучения — baseline. Цель базовой модели — доказать, что поставленная бизнес-задача может быть решена методами МО. Затем мы начинаем улучшать базовую модель с помощью продвинутых практик машинного обучения. Цель улучшенной модели — решить бизнес-задачу наиболее точно и быстро, принести бизнесу максимальную пользу.
Пример. Сначала Иван обучает модель на имеющихся данных и с базовой конфигурацией самой модели. По результатам он понимает, что базовая модель демонстрирует не впечатляющий, но удовлетворительный уровень качества. Это означает, что модель можно и нужно улучшать: производить её тюнинг, генерировать новые признаки и экспериментировать с архитектурой и типом модели.
-
Подготовка модели к практическому применению. Выражаясь техническим языком, мы выкатываем модель в продакшн. На этом этапе инженеру МО нужны определённые скилы, чтобы превратить модель в сервис, к которому можно обращаться и получать нужный ответ.
Пример. Усовершенствованную модель нужно внедрить в рабочий процесс компании. Иван вместе с командой создаёт API для модели, интегрирует её с существующей системой планирования закупок, настраивает автоматическую выгрузку прогнозов в систему складского учёта, организовывает систему логирования всех предсказаний. Модель работает в реальном времени и выдаёт прогнозы спроса на следующие три месяца.
-
Мониторинг модели МО. Инженер МО постоянно следит за тем, чтобы модель работала корректно как сервис: остаётся ли она актуальной, приносит ли пользу бизнесу, обрабатывает ли текущие бизнес-изменения.
Пример. После запуска модели Иван устанавливает систему мониторинга, которая отслеживает точность прогнозов в сравнении с реальными продажами, время отклика модели и количество аномальных предсказаний. Через месяц мониторинг показывает снижение точности прогнозов для определённых категорий товаров. Анализ выявил, что это связано с появлением новых паттернов покупательского поведения после маркетинговой кампании. Иван настраивает автоматическое переобучение модели каждые две недели на актуальных данных.
Скилсет инженера МО — и как его применять
Набор основных навыков — скилсет, который я считаю необходимым для инженера МО. В него входят основные инструменты для работы, компетенции и мягкие навыки:
-
Языки программирования. Например, Python — для работы с данными и моделирования МО, SQL — для обращения к базам данных.
-
Библиотеки данных, доменные библиотеки и инструменты для проведения экспериментов. Наша цель — получить лучшую модель с точки зрения качества. Для этого мы работаем с данными, проводя отбор и инжиниринг признаков, а также ряд экспериментов для установления лучшего алгоритма и оптимального набора параметров для него. Например, Airflow — для создания пайплайнов. А для того, что обеспечить воспроизводимость при работе с данными, мы используем DVC.
-
Docker. Это инструмент, который помогает «упаковать» проект МО в контейнер, чтобы он одинаково работал на любом компьютере.
-
FastAPI. Чтобы модель МО в Docker была доступна, её нужно превратить в сервис. Для этого нам нужен фреймворк FastAPI.
-
Grafana. Позволяет следить за тем, как модель себя ведёт, и решать, что с этой моделью делать дальше.
-
Аналитическое мышление. Помогает подходить к решению задач системно. Также важно критическое мышление, приоритизация и умение делать выводы. Ну и конечно, умение аргументировать и защищать собственные идеи.
-
Коммуникация. Без неё никуда. Это и работа в команде, и умение задавать правильные вопросы представителям бизнеса: что именно нужно смотреть в данных, что они конкретно означают и т. д. Например, продакт-менеджер лучше разбирается в продукте и в бизнесе, чем технический специалист, — поэтому нужно задавать ему правильные вопросы про продукт и бизнес-цели. Это поможет вам как инженеру МО точнее выполнять собственные задачи.
Где и с кем работает инженер МО
Чтобы понять, где в данный момент особенно требуются инженеры МО, нужно изучить структуру экономики: она отражает запрос на специалистов. Какие технологии развиваются особенно активно? Сегодня это банкинг, ритейл (и в том числе e-commerce), телеком. Компании из этих сфер создают львиную долю спроса на инженеров МО.
Инженер машинного обучения работает в технической команде вместе с другими специалистами в сфере анализа данных. Например, с инженерами данных — они поставляют данные инженеру МО, с системными аналитиками — они помогают расшифровывать требования заказчиков, с аналитиками данных — помогают отвечать на бизнес-вопросы, и т. д. Вся техническая команда работает над тем, чтобы качественно автоматизировать процессы — это позволит МО выдавать максимально точные результаты.
Советы начинающему инженеру МО
Пара рекомендаций специалистам, которые только начинают карьерный путь в качестве инженеров МО:
Будьте готовы постоянно учиться. Сфера IT динамически развивается, в том числе — сфера Data Science. Появляются новые архитектуры, технологии, обновляется функционал текущих библиотек и решений. Важно во всё это погружаться и оставаться up-to-date.
Не бойтесь больших объёмов данных. И проблем с ними. Мы всегда получаем данные в не очень хорошем качестве. Нам всегда нужно немножко додумывать, погружаться в суть бизнеса, разбираться в ней. Это отражается на процессе работы. Не бойтесь задавать себе вопросы и искать на них ответы — либо через данные, либо у коллег и стейкхолдеров.
Набивайте руку на проектах, близких к реальным. Так вы сможете лучше подготовиться к ситуации на рынке и тем задачам, решения которых рынок от вас ждёт.
Следите за трендами. В IT есть большое количество митапов, где опытные ребята делятся лучшими практиками и советами. Это также отличная возможность для нетворкинга.
#статьи
-
0
Специалист по машинному обучению: кто такой, чем занимается и сколько получает
Разбираемся, нужно ли творцам искусственного интеллекта знать математику и Python.
Пишет про digital и машинное обучение для корпоративных блогов. Топ-автор в категории «Искусственный интеллект» на Medium. Kaggle-эксперт.
Специалист по машинному обучению (ML, machine learning) — это программист, который с помощью специальных наборов данных и алгоритмов обучает искусственный интеллект.
Посмотрим, например, как приложение «Яндекс.Навигатор» выбирает маршрут до пункта назначения. У него есть ваши GPS-координаты и карта, но при этом он знает и о пробках, авариях, дорожном ремонте. Всё это благодаря графу дорог — алгоритм быстро анализирует возможные пути и находит самый быстрый. А программисты следят, чтобы машинный интеллект не ошибался.
Но ситуация на дорогах постоянно меняется: вчера здесь был поворот, а сегодня висит «кирпич» и водители вынуждены объезжать это место. Добавлять на карту все изменения вручную, особенно в реальном времени, слишком трудозатратно и дорого, требуется много людей. Но алгоритму совсем не обязательно знать про запрет — ему достаточно увидеть, что машины стали двигаться по-другому, чтобы перенаправить всех водителей на другие маршруты.
Научить компьютер принимать такие решения — задача специалистов по ML. Без этого мы не смогли бы обработать море информации, которую люди генерируют каждый день, и сделать нашу жизнь комфортнее.
Задачи специалиста по МL отличаются в разных компаниях и проектах, но чаще всего он делает вот что:
- Собирает и подготавливает данные. Для прокачки искусственного интеллекта необходимо много данных. И не любых, а специально размеченных. Например, чтобы научить машину отличать котиков от собак, нужно дать ей много фотографий и «подписать», на каких изображены кошки, а на каких — собаки. Такая классификация данных называется разметкой.
Собирать данные вручную сложно: если это, например. изображения, требуются сотни тысяч фото с разных ракурсов и разными условиями освещённости. «ВКонтакте» недавно запустил новую функцию — сеть показывает фото пользователей их друзьям и спрашивает: «Это Вася Иванов?» Чтобы отметить друга на фото, требуется меньше секунды. Не поленитесь и сделайте это. Так вы поможете нейросети научиться распознавать лица, а заодно почувствуете себя специалистом по ML — хоть немножко 
- Строит модели машинного обучения для обработки данных. Простой пример — умная лента «ВКонтакте». Чтобы показывать только интересные записи, алгоритм отслеживает ваши лайки, комментарии, предпочтения друзей и даже похожих с вами по интересам людей, а потом показывает потенциально интересные материалы. Специалисты по ML создают и обучают такие алгоритмы. Результат их работы — умная модель, которая выдаёт прогноз на основе данных. Если вкусы изменились, вы подписались на кого-то или прокомментировали пост, непременно изменится и ваша лента.
Алгоритмы для построения модели программируют под конкретные задачи. Иногда они довольно простые — например, алгоритм для предсказания предпочтений туристов из разных городов занимает всего 20 строчек кода.
Но бывают и очень сложные — такие как гигантская нейросеть DeepCoder. Она копирует и миксует готовые фрагменты кода, создавая на выходе новые программы. Эта технология называется программным синтезом.
Получается, что сама нейросеть, состоящая из миллионов строк кода, может заимствовать его из множества других программ. Алгоритм порождает другие алгоритмы — чем не цифровая жизнь?
Вы читаете эту статью, потому что задумываетесь о карьере специалиста по машинному обучению? Присмотритесь к курсу Skillbox — он подойдёт вам, если вы хотите стартовать в этой сфере.
- Программисту, который хочет прокачать свои знания Python, R, C++, JavaScript, Scala или Julia, подтянуть математику и научиться работать с данными и алгоритмами.
- Аналитику или менеджеру продуктов, который стремится получать больше данных с помощью продвинутых технологий и принимать решения на их основе.
- Учёному, который хочет моделировать сложные процессы и находить взаимосвязи в разрозненных данных.
- Исследователю или data-журналисту, который стремится обнаружить истинные причины тех или иных событий и явлений этого мира.
- Аналитический склад ума, внимание к деталям. Машинное обучение — это наука, где приходится постоянно выдвигать гипотезы и проверять их.
Предположим, нам нужно построить автоматическую систему рекомендаций для соцсети. Что должно лежать в основе рекомендаций? Хороший вариант — посмотреть, что лайкают друзья: людей часто объединяют интересы. Но чтобы система работала ещё лучше, придётся учитывать время года или суток, события в стране и в мире. Например, «ВКонтакте» утром чаще рекомендует новости, а вечером — мемасики про котиков и другой развлекательный контент. Чтобы всё это продумать и учесть сотни различных факторов, нужно быть готовым к кропотливой и даже монотонной работе.
- Логическое мышление. Создание любой программы — это решение задачи. Необходим особый склад ума, чтобы разбить проблему из реального мира на составные части и описать алгоритм, который будет её решать.
Как определить, хороший контент в соцсети или плохой? Можно посадить сотни модераторов и разработать сложную систему правил, а можно просто добавить кнопку эмоциональной реакции — например, лайк. Если у поста много лайков, значит, людям он нравится, следовательно, материал хороший и нейросеть будет показывать его как можно большему количеству людей. Возможно, эта система не идеальна, но она позволяет решить проблему относительно эффективно и с минимальной затратой ресурсов.
- Алгебра и дискретная математика. Они пригодятся для разбора сложных технических концепций, которые лежат в основе машинных алгоритмов. Это не значит, что без диплома матфака путь в профессию закрыт, — для начала достаточно школьной программы.
- Статистика и теория вероятностей. Специалисту по МL приходится работать с данными, анализировать их, применять теорию вероятностей, чтобы настроить алгоритмы и оценить корректность результатов. Немногие специалисты владеют всеми тонкостями высшей математики, а вот основы статистики может изучить почти каждый.
- Программирование. Обычно специалисты по МL используют Python или R, но одного знания языков недостаточно. Придётся много работать с базами данных — для этого нужен SQL. А ещё надо изучить много специфических фреймворков (Apache Spark, TensorFlow, PyTorch) и библиотек (scikit-learn, NumPy, Keras, Pandas). Пригодится и MATLAB — пакет программ для учёных, который часто используют в крупных компаниях.
- Английский язык. Для программирования, чтения профессиональной литературы и общения с комьюнити — это мастхэв.
Сегодня МL помогает людям практически в любой области — от выбора сериалов на Netflix до заботы о здоровье. Востребованность специалистов по ML с каждым годом растёт. Например, hh.ru отмечает, что с 2015 по 2019 год количество вакансий в сфере машинного обучения выросло в семь раз.
Больше всего таких специалистов требуется в сфере информационных технологий, разработке программного обеспечения, финансовом секторе, бизнес-среде, маркетинге и розничной торговле.
Яндекс, «Тинькофф» и другие компании нуждаются в крутых профессионалах в области ML. По наличию опыта такие специалисты делятся на три группы: Junior, Middle и Senior.
Программист с опытом в ML около 1 года. Собирает и подготавливает данные, формулирует требования к сбору обучающей выборки, строит несложные модели машинного обучения — обычно под контролем более опытного специалиста.
Нужно уметь работать с библиотеками для обработки данных — Pandas, NumPy, Matplotlib, и понимать системы управления базами данных — MySQL/PostgreSQL.
В регионах такой специалист может рассчитывать на зарплату от 40 тысяч рублей. В Москве джуны получают значительно больше — от 80 тысяч.
Уверенный специалист с опытом от 2 до 5 лет. Он способен перевести задачи бизнеса на язык математики, реализовать с нуля и оценить производительность модели машинного обучения, проанализировать и проверить данные — соответствуют ли они заданным критериям.
Среди требований к мидлу — навыки работы с современными аналитическими пакетами на R/Python и промышленными хранилищами данных (Teradata, DB2), а также понимание BigData. Приветствуется владение статистическими инструментами — SPSS, MATLAB, SAS Data Miner.
В регионах средняя зарплата — 60–80 тысяч, в Москве — не меньше 100 тысяч рублей.
Опытный специалист. Работодатели ожидают, что у сеньора за плечами 5–7 лет работы над проектами в сфере data mining, data analysis, машинного обучения или математического моделирования. В списке компетенций: уверенный Python, SQL/CQL, глубокое понимание архитектуры нейросетей, знание Spark Streaming (используется с Apache Spark), Cassandra (система управления базами данных), фреймворков TensorFlow, CV, PyTorch или других — в зависимости от стека компании.
Иногда выделяют ML Team Lead (тимлид, лидер команды). Тимлидами становятся сеньоры, возглавляющие подразделения Machine Learning. Здесь важны лидерские качества, тайм-менеджмент и умение работать в команде.
Сеньоры и тимлиды в регионах зарабатывают 100–120 тысяч, в Москве — от 200 и до 400–500 тысяч. Это хороший стимул освоить профессию. А учитывая, что потребность в машинном обучении с годами будет только расти, зарплаты опытных специалистов по ML точно не станут ниже.
Изучать машинное обучение можно в университете, на курсах или самостоятельно.
Университет даёт студентам хорошую базу, особенно в математике и статистике. Вы получите диплом государственного образца — это может быть плюсом при трудоустройстве. Но поступить на специальность Data Science обычно непросто и дорого. Например, двухлетняя магистратура по наукам о данных в «Высшей школе экономики» обойдётся в 1 155 000 рублей.
Курсы позволяют получить структурированную информацию в сжатые сроки. Такой вариант образования гораздо дешевле университетской программы. Кроме того, на курсах готовят выпускников к практической деятельности, дают поработать над реальными проектами. Стоимость стартует от 50 тысяч рублей и доходит до 150 тысяч.
Самостоятельное обучение подходит тем, у кого уже есть технический бэкграунд. В интернете много бесплатных книг и курсов, и некоторые из них весьма хороши. Но есть сложность: придётся самостоятельно планировать обучение и развитие, получать знания и навыки, которые понадобятся на работе. Без старшего товарища ориентироваться в океане информации и проверять рецепты из интернета непросто.
Специалисты по машинному обучению работают над сложными, увлекательными проектами, которые хорошо оплачиваются. Созданные ими решения делают нашу жизнь проще, интереснее и безопаснее. Так что если вам хочется быть на переднем крае технологий и заниматься самыми современными проектами, без которых немыслимо не только будущее, а уже и настоящее, — возможно, это идеальная карьера для вас.
Научитесь: Профессия Machine Learning Engineer
Узнать больше
Прежде чем искусственный интеллект сгенерирует картинку, напишет текст или подберет посты в ленте по вашему вкусу, он должен пройти обучение. В роли наставника выступает человек с профессией ML-инженер. Разложили по полочкам: что такое машинное обучение, где учат этой специальности и сколько можно заработать, тренируя и внедряя ИИ-модели.
Артем Степанов
Старший ML-инженер Почты Mail
Основные задачи
Отличия от Data Scientist
Сферы работы
Навыки
Плюсы и минусы
Где учиться
Будущее профессии
Вакансии и стажировки
Главное
Основные задачи
Отличия от Data Scientist
Сферы работы
Навыки
Плюсы и минусы
Где учиться
Будущее профессии
Вакансии и стажировки
Главное
От диагностики заболеваний и распознавания лиц до музыкальных подборок и управления транспортом — современные ИИ-системы умеют многое. Однако перед интеграцией в бизнес-процессы модели учатся на колоссальных объемах данных. Именно эти задачи решает профессия ML-инженера. Собрали все, что нужно знать о карьере в сфере машинного обучения.
Чем занимается ML-инженер: основные задачи и обязанности
ML-инженер разрабатывает, внедряет и поддерживает системы машинного обучения. Такой специалист создает сложные алгоритмы, позволяющие искусственному интеллекту анализировать данные, обучаться на их основе и адаптироваться к новым условиям.
Вот с какими задачами сталкиваются ML-инженеры:
Обработка и очистка данных. Представим, что банк хочет спрогнозировать, какие клиенты возьмут кредит. ML-специалист удаляет дубликаты в данных, заполняет пропущенные значения и кодирует категориальные признаки (например, статус занятости), чтобы модель могла корректно обработать информацию. Затем инженер делит этот массив на тренировочный (для обучения модели), валидационный (для настройки гиперпараметров) и тестовый (для окончательной оценки качества) датасеты.
Выбор модели. После подготовки данных специалист выбирает алгоритм, который лучше всего подходит для конкретной задачи. Например, чтобы спрогнозировать, купит ли пользователь товар в интернет-магазине, можно обратиться к логистической регрессии или методу случайного леса.
Обучение. Определившись с алгоритмом, ML-инженер обучает модель на подготовленных данных, помогая ей выявлять паттерны. Затем ее проверяют на валидационной и тестовой выборках, чтобы оценить способность обобщать закономерности.
Оптимизация производительности. Даже обученная модель может работать неидеально. Специалист анализирует метрики и проводит оптимизацию: подбирает гиперпараметры, увеличивает обучающий набор или пробует другие алгоритмы.
Интеграция в среду. После модель внедряют в систему. Сделать это можно разными способами: REST API, интеграция с веб-приложением или встраивание модели в облачные сервисы. ML-специалист разрабатывает механизмы для передачи входных данных модели и получения результатов.
Мониторинг и поддержка. Со временем ИИ-инструменты могут терять точность. Например, предпочтения пользователей меняются, а модель обучалась на устаревших данных. Специалист отслеживает качество результатов, настраивает системы мониторинга и переобучает, если требуется.
Отличия профессии ML-инженера от Data Scientist
ML-инженер фокусируется на разработке, внедрении и оптимизации моделей, обеспечивая их производительность и стабильность в продакшене. В свою очередь, дата-сайентист анализирует данные и извлекает инсайты с помощью статистических методов и визуализации. Его задача — предоставить рекомендации аналитикам и другим заинтересованным сторонам для принятия бизнес-решений. Но в его арсенале также могут быть навыки, связанные с машинным обучением.
В каких сферах работает специалист по машинному обучению
Технологии, с которыми работают ML-инженеры, ежедневно упрощают нашу жизнь. Вот некоторые примеры их применения:
Алгоритмы анализирует данные о клиентах, чтобы предсказать их поведение и потребности. Маркетологи используют машинное обучение для генерации лидов, анализа данных, онлайн-поиска и SEO. А Amazon и Netflix — для предложения товаров и контента, соответствующих интересам пользователя.
Например, в Mail (продукт VK) разработали ML-модель для справочного центра, которая упрощает поиск информации для пользователей и снижает нагрузку на поддержку. Тесты показали, что после ее внедрения количество обращений в поддержку сократилось на 10%.
Персональные помощники и голосовые ассистенты
Машинное обучение используется в голосовых помощниках, например, в Google Assistant. для понимания и обработки голосовых команд. Благодаря таким алгоритмам виртуальные помощники могут общаться с нами.
В социальных сетях алгоритмы машинного обучения анализируют поведение пользователей, чтобы рекомендовать им релевантный контент. Музыкальные сервисы, такие как Spotify, используют ML для создания персонализированных плейлистов. В почтовых сервисах такие решения отвечают за автоматическую сортировку писем по категориям и фильтрацию спама.
ML применяется в навигационных приложениях, сервисах такси и беспилотных автомобилях. Например, Uber сотрудничает со стартапом Wayve, который специализируются на технологиях автономного вождения, основанных на машинном обучении.
Технология повышает точность диагностики и позволяет начать лечение на более ранних стадиях. Недавнее исследование предлагает использовать машинное обучение для раннего выявления редких заболеваний у пациентов.
Конечно, этот перечень не исчерпывающий.
Необходимые навыки для ML-инженера
Итак, вы решили связать свою профессию с алгоритмами машинного обучения. Разбираемся, что вам нужно знать и уметь.
| Soft skills | Hard skills |
| Аналитическое мышление — способность разбивать сложные задачи на простые и находить подходящие решения. | Программирование: Python, SQL. |
| Кросс-функциональное сотрудничество — умение работать с другими специалистами для достижения общих целей. | Математика: линейная алгебра, математический анализ, теория вероятностей. |
| Способность к обучению на основе ошибок — готовность учиться на своих неудачах, чтобы улучшать результаты. | Работа с данными: извлечение из файлов, API, баз данных; проведение EDA и визуализация результатов. |
| Перевод «на язык бизнеса» — умение объяснять технические концепции непрофессионалам и представлять результаты работы в доступной форме. | Предобработка данных: очистка, нормализация, feature engineering, feature generation, оценка значимости признаков |
| Инициативность — готовность проактивно предлагать новые решения и идеи. | Классические методы машинного обучения: адаптация алгоритмов под задачу. |
| Тайм-менеджмент и ответственность — навыки планирования и контроля выполнения проектов в срок. | Прогнозирование: моделирование временных рядов. |
| Развертывание моделей: внедрение ML-моделей, разработка пайплайнов обработки данных и тренировки алгоритмов. | |
| Оценка качества: тестирование моделей, замер качества с помощью метрик. |
Средняя зарплата ML-инженера
По данным DreamJob, средняя заработная плата ML-инженера в России в 2025 году составляет 193 тыс. руб. При этом чаще всего встречаются цифры в диапазоне от 100 тыс. до 285 тыс. руб. Минимальная зарегистрированная оплата достигает 90 тыс. руб., а максимальная — 360 тыс. руб.
Если верить обучающим платформам, средняя зарплата такого специалиста — 200 тыс. руб. Один из ресурсов приводит следующие данные: Junior — 75−160 тыс. руб., Middle — 160−300 тыс. руб., Senior — 300+ тыс. руб.
Плюсы и минусы работы ML-инженером
Работа в области машинного обучения связана со множеством трудностей, но потенциальные преимущества могут перевешивать.
- Высокий спрос на таких специалистов.
- Можно работать практически в любых сферах.
- Хорошая зарплата и перспективы карьерного роста в высокотехнологичных компаниях.
- Участие в разработке инновационных продуктов и услуг.
- Возможность работать удаленно.
- Сложность задач, требующая глубоких знаний в математике и статистике.
- Долгий процесс отладки и тестирования моделей, особенно в трудоемких задачах.
- Частые изменения в требованиях и спецификациях проектов.
- Стресс, поскольку высокая ответственность за результаты и точность моделей.
- Необходимость работы с большими объемами данных, что может быть утомительно.
Где учиться и как стать ML-инженером
Курсы
Один из самых доступных и гибких способов обучения. Есть много онлайн-платформ, предлагающих курсы по машинному обучению. Образовательные программы учат основам Data Science, математики и статистики; предлагают практиковаться на реальных данных; помогают разработать собственные сервисы и обещают трудоустройство.
Для кого: новички с базовыми навыками программирования, которые хотят погрузиться в новую сферу и получить кейсы в портфолио.
Вузы
Учебные заведения, например, МФТИ, НИУ ВШЭ, ИТМО, СПбГУ, МИСИС предлагают специализированные программы по машинному обучению.
Для кого: абитуриенты, которые хотят получить фундаментальное образование, проводить исследования и готовы к длительной учебе.
Самообразование
В сети можно найти подборки книг, которые помогут разобраться в основах машинного обучения. На YouTube есть бесплатные курсы от университетов и компаний — например, от Стэнфорда и Google. Еще можно попросить искусственный интеллект составить программу обучения и двигаться по ней.
Для кого: люди с высокой самодисциплиной и сильной мотивацией.
Практика и проекты
Чтобы отточить свои навыки, нужно много практиковаться. Участвуйте в соревнованиях Kaggle Competitions, создавайте проекты на GitHub и стремитесь попасть на стажировки в технологические компании.
Для кого: начинающие специалисты, которые хотят применить свои знания в реальных проектах и получить опыт работы с машинным обучением.
Будущее профессии ML-инженер
Машинное обучение развивается быстро, и это меняет работу ML-инженеров. Вот, что может ждать сферу в ближайшие годы:
Рост автоматизации ML-процессов
Развитие AutoML (автоматическое машинное обучение) и MLOps (набор практик машинного обучения для операций) снизит рутинную работу, позволяя инженерам сосредоточиться на сложных и творческих задачах.
Рост требований к междисциплинарным навыкам
Важными становятся не только программирование и математика, но и бизнес-анализ, коммуникация, знание специфики различных отраслей.
ИИ-модели будут развертываться непосредственно на устройствах, таких как смартфоны и IoT, что сократит задержки и усилит конфиденциальность. Это потребует разработки компактных и энергоэффективных моделей, способных работать в условиях ограниченных ресурсов.
Все больше внимания уделяется этическим аспектам разработки искусственного интеллекта. Важно, чтобы такие системы были справедливыми, беспристрастными и обеспечивали конфиденциальность пользователей.
Эти технологии обещают прорыв в ИИ и машинном обучении за счет высокой вычислительной мощности. Обрабатывать данные и обучать сложные модели можно будет намного быстрее. Компании, использующие квантовый ИИ, получат конкурентные преимущества.
Как и где найти вакансии на стажировку начинающему ML-инженеру
Подготовили чек-лист, который поможет попасть на стажировку.
1. Подготовьтесь перед поиском
- Базовые знания (Python, машинное обучение, библиотеки NumPy, Scikit-learn, PyTorch).
- Практический опыт — проекты на GitHub, участие в Kaggle-соревнованиях.
- Резюме и портфолио — упор на практические навыки.
2. Где искать стажировки
- Сайты вакансий. На популярных платформах по поиску работы можно найти стажировки в области машинного обучения. Достаточно ввести соответствующие ключевые слова, например, «junior ML engineer».
- Специализированные ресурсы. Существуют платформы, ориентированные исключительно на вакансии в сфере AI и ML. Там можно найти стажировки и позиции для начинающих специалистов. Кроме того, полезно следить за объявлениями в профессиональных сообществах и тематических ТГ-каналах, где публикуют актуальные предложения.
- Программы стажировок. Многие крупные компании проводят регулярные наборы стажеров в свои ИИ-команды. Это отличный способ получить опыт работы с реальными задачами и шанс на дальнейшее трудоустройство. Еще такие программы часто предлагают опытных наставников. Даже если стажировок нет, всегда можно попытать счастье и связаться с интересной вам компанией самостоятельно — вдруг у них найдутся задачи для вас.
3. Нетворкинг и альтернативные способы
Некоторые стажировки можно найти через участие в соревнованиях по анализу данных, хакатонах, на специализированных форумах и в open-source проектах.
Отзывы специалистов о профессии
Поговорили со старшим ML-инженером Почты Mail Артемом Степановым, чей стаж в ML — 7 лет. Он рассказал, что привело его к машинному обучению и какие технологии нужны в работе, а еще дал советы, как не выгорать и делать первые шаги в этой области.
Чем тебя привлекла профессия и почему остаешься в ней до сих пор?
Я учился в физико-математическом классе в одной из школ Казани, но отказался от IT-карьеры из-за ЕГЭ по физике. С ней я совсем не мог сдружиться. Успехи в иностранных языках привели меня на переводческий факультет, но уже в первом семестре я понял, что это не мое. Краткий курс по направлению, близкому к программированию, пробудил интерес к IT, а научно-популярные лекции о машинном обучении окончательно убедили, что это то, чем я хочу заниматься. Бакалавриат по переводоведению я все-таки окончил и поступил в профильную магистратуру по машинному обучению. Было трудно, но очень интересно. Время пролетело быстро, и вот я уже окончил ВУЗ с красным дипломом. Сейчас понимаю, что IT и машинное обучение — мое призвание, от которого невозможно уйти.
Какой стек технологий ты используешь в своей работе?
В нашей команде специалисты, занимающиеся ML-направлением, в основном — фулстек-разработчики. Наш стек делится на бэкенд и ML-часть. К первому относятся K8s, инструменты алертинга/мониторинга сервисов, GitLab. Ко второму — Hadoop, Python, PyTorch, Transformers. Для централизации разработки и работы с большими моделями используем GPU-кластер с подключенным JupyterHub.
Какие личные качества важны для трудоустройства?
Инициативность и огонь внутри. Благодаря этому настоящий специалист будет готов не просто делать свою работу на среднем уровне, а «закапываться с головой» в задачу, которая перед ним стоит, и выдавать высокий результат.
Не менее важное качество — ответственность. Специалист должен следить за сроками выполнения поставленных задач, стараться в них укладываться или уметь аргументировать, почему необходимо сдвинуть дедлайны. Это особенно важно, поскольку наша работа командная, и срыв сроков у одного вызывает эффект домино, который сдвигает сроки и у коллег.
Что помогает тебе не выгорать?
Чтобы не допускать выгорания, стараюсь придерживаться work-life balance — четко делить свое время на рабочее и нерабочее. Это позволяет мне по максимуму выкладываться в будни, а в выходные не вспоминать о работе. Не могу сказать, что получается хорошо, но я стараюсь.
С точки зрения мотивации, помогает чтение профильных сообществ и ТГ-каналов. Там я слежу за результатами и работой коллег из моей области: это заставляет задуматься над новыми областями машинного обучения и карьере в целом.
Что посоветуешь ребятам, которые только решаются войти в профессию?
Вложитесь по-максимуму в свое обучение, чтобы первым местом работы стала компания с большим опытом в построении систем на базе машинного обучения. Благодаря этому вы, как специалист, вырастете гораздо быстрее, чем в ином случае.
Главное о профессии ML-инженер
Кто это: Специалист, занимающийся разработкой, внедрением и поддержкой систем машинного обучения.
- Обработка и очистка данных.
- Выбор и обучение моделей машинного обучения.
- Оптимизация производительности моделей.
- Интеграция моделей в производственную среду.
- Мониторинг и поддержка моделей.
- Маркетинг и продажи (персонализация, рекомендации).
- Обслуживание клиентов (чат-боты, поддержка).
- Персональные помощники и голосовые ассистенты.
- Социальные сети и сервисы (рекомендации контента).
- Транспорт (навигация, беспилотные авто).
- Медицина (диагностика).
- Soft skills: аналитическое мышление, сотрудничество, обучаемость, коммуникация, инициативность, тайм-менеджмент.
- Hard skills: Python, SQL, математика, работа с данными, предобработка данных, ML-алгоритмы, развертывание моделей, оценка качества.
- Средняя: 193 тыс. руб.
- Junior: 75−160 тыс. руб.
- Middle: 160−300 тыс. руб.
- Senior: 300+ тыс. руб.
- Большой спрос.
- Разнообразие сфер применения.
- Высокая зарплата.
- Инновационные проекты.
- Возможность удаленной работы.
- Сложность задач.
- Длительное тестирование.
- Частые изменения требований.
- Ответственность и стресс.
- Работа с большими данными.
- Курсы (онлайн-платформы).
- Вузы (МФТИ, ВШЭ и др.).
- Самообразование (книги, YouTube).
- Практика и проекты (Kaggle, GitHub, стажировки).
- Автоматизация ML-процессов (AutoML, MLOps).
- Рост междисциплинарных навыков.
- Периферийный ИИ.
- Этика ИИ.
- Квантовые вычисления.
- Подготовка (знания, проекты, резюме).
- Поиск (сайты, специализированные ресурсы, программы стажировок).
- Нетворкинг (хакатоны, форумы).
Мир искусственного интеллекта (ИИ) растет в геометрической прогрессии, при этом машинное обучение играет важную роль в воплощении в жизнь интеллектуальных систем. В результате инженеры по машинному обучению пользуются большим спросом в технологической отрасли. Если вы подумываете о карьере в этой увлекательной области, эта статья даст вам полное понимание роли инженера по машинному обучению, его основных обязанностей, средней зарплаты и шагов, чтобы стать им.
Определение инженера по машинному обучению
Инженер по машинному обучению — это специализированный тип инженера-программиста, который занимается проектированием, внедрением и оптимизацией моделей и алгоритмов машинного обучения. Они служат связующим звеном между наукой о данных и разработкой программного обеспечения, работая в тесном сотрудничестве с учеными по данным для преобразования прототипов и идей в масштабируемые, готовые к производству системы. Инженеры по машинному обучению играют жизненно важную роль в преобразовании необработанных данных в полезную информацию и обеспечении эффективности, точности и надежности систем ИИ.
Ключевые обязанности инженера по машинному обучению
Инженеры по машинному обучению имеют широкий круг обязанностей, в том числе:
- Создание и внедрение моделей машинного обучения. Инженеры по машинному обучению разрабатывают модели с использованием различных алгоритмов и методов, таких как контролируемое обучение, обучение без учителя и глубокое обучение, чтобы прогнозировать результаты или обнаруживать закономерности в данных.
- Предварительная обработка данных и инженерные функции. Инженеры предварительно обрабатывают необработанные данные, чтобы очистить, нормализовать и преобразовать их в формат, подходящий для алгоритмов машинного обучения. Они также проводят разработку признаков для извлечения значимой информации из данных.
- Оценка и оптимизация моделей. Инженеры по машинному обучению оценивают производительность своих моделей, используя такие показатели, как точность, воспроизводимость и полнота. Они оптимизируют модели путем точной настройки гиперпараметров, используя такие методы, как перекрестная проверка и поиск по сетке.
- Масштабирование и развертывание моделей машинного обучения. Инженеры гарантируют, что модели могут обрабатывать крупномасштабные данные и легко интегрируются в производственные среды. Они часто используют облачные платформы, технологии контейнеризации и API для развертывания моделей и управления ими.
- Сотрудничество и общение: инженеры по машинному обучению тесно сотрудничают с ученые-данные, инженеров-программистов и других заинтересованных лиц, чтобы обеспечить плавную интеграцию и эффективное внедрение моделей машинного обучения в различные приложения.
Средняя зарплата инженера по машинному обучению
Средняя зарплата инженера по машинному обучению может варьироваться в зависимости от таких факторов, как местоположение, опыт и размер компании. В соответствии с Glassdoor, по состоянию на 2023 год средняя базовая зарплата инженера по машинному обучению в США составляет примерно 118,000 XNUMX долларов в год. Однако опытные специалисты и те, кто работает в востребованных областях, могут получать значительно более высокую заработную плату.
Дорожная карта, чтобы стать инженером по машинному обучению
Чтобы стать инженером по машинному обучению, выполните следующие действия:
- Получите прочную основу по математике, статистике и языкам программирования, таким как Питон, R или Java.
- Получите степень бакалавра в области компьютерных наук, науки о данных или смежных областях. Для некоторых должностей может потребоваться степень магистра или даже доктора философии, особенно для должностей, ориентированных на исследования.
- Получите знания о платформах и библиотеках машинного обучения, таких как TensorFlow, PyTorch и Scikit-learn.
- Будьте в курсе последних событий в этой области, посещая конференции, участвуя в онлайн-форумах и следя за влиятельными исследователями и практиками.
- Рассмотрите возможность получения соответствующих сертификатов, таких как сертификат разработчика TensorFlow от Google, Microsoft Azure AI Engineer Associate или специальность AWS по машинному обучению, чтобы продемонстрировать свой опыт и приверженность этой области.
- Общайтесь с профессионалами отрасли, посещая мероприятия, присоединяясь к онлайн-сообществам и общаясь с коллегами на таких платформах, как LinkedIn. Нетворкинг может помочь вам открыть для себя возможности трудоустройства и поучиться у других специалистов в этой области.
Характеристики успешного инженера по машинному обучению
ключевые черты, которые способствуют успеху инженера по машинному обучению.
1. Сильные аналитические навыки и навыки решения проблем
Инженеры по машинному обучению часто сталкиваются со сложными задачами, требующими инновационных решений. Успешный инженер должен обладать отличными аналитическими навыками и навыками решения проблем, чтобы выявлять закономерности в данных, понимать основную структуру проблем и разрабатывать эффективные стратегии для их решения. Это включает в себя разбиение сложных проблем на более мелкие, более управляемые компоненты и использование логического и методического подхода для их решения.
2. Знание математики и статистики
Прочная основа в области математики и статистики имеет решающее значение для инженеров по машинному обучению, поскольку эти дисциплины лежат в основе многих алгоритмов и методов машинного обучения. Инженеры должны хорошо разбираться в линейной алгебре, вычислениях, вероятностях и методах оптимизации, чтобы понимать и эффективно применять различные модели машинного обучения.
3. Опыт программирования и разработки программного обеспечения
Инженеры по машинному обучению должны владеть такими языками программирования, как Python, R или Java, поскольку они часто используются для разработки моделей машинного обучения. Кроме того, они должны хорошо разбираться в принципах разработки программного обеспечения, включая контроль версий, тестирование и оптимизацию кода. Эти знания позволяют им создавать эффективный, масштабируемый и удобный в сопровождении код, который можно легко интегрировать в производственную среду.
4. Знакомство с платформами и библиотеками машинного обучения
Успешные инженеры по машинному обучению должны уметь пользоваться популярными платформами и библиотеками машинного обучения, такими как TensorFlow, PyTorch и Scikit-learn. Эти инструменты упрощают разработку и внедрение моделей машинного обучения, позволяя инженерам сосредоточиться на совершенствовании своих алгоритмов и оптимизации своих моделей для повышения производительности.
5. Любопытство и непрерывное обучение
Область машинного обучения постоянно развивается, регулярно появляются новые методы, инструменты и лучшие практики. Успешный инженер по машинному обучению должен обладать врожденной любознательностью и сильным стремлением к непрерывному обучению. Это включает в себя быть в курсе последних исследований, посещать конференции и семинары, а также участвовать в онлайн-сообществах, где они могут учиться и сотрудничать с другими профессионалами.
6. Адаптивность и гибкость
Проекты машинного обучения часто требуют от инженеров адаптации к новым технологиям, инструментам и методологиям. Успешный инженер должен быть адаптируемым и гибким, готовым осваивать новые навыки и при необходимости менять свой подход. Эта гибкость позволяет им оставаться на шаг впереди и оставаться актуальными в быстро меняющемся мире искусственного интеллекта.
7. Эффективное общение и сотрудничество
Инженеры по машинному обучению часто работают в междисциплинарных командах, сотрудничая с учеными по данным, инженерами-программистами и заинтересованными сторонами. Сильные навыки общения и совместной работы необходимы для эффективной передачи сложных идей и концепций членам команды с разным уровнем технических знаний. Это гарантирует, что вся команда слаженно работает для достижения общей цели, максимизируя успех проектов машинного обучения.
8. Внимание к деталям и качеству
Разработка эффективных моделей машинного обучения требует высокой степени точности и внимания к деталям. Успешный инженер должен быть тщательным в своей работе, чтобы его модели были точными, эффективными и надежными. Этот тщательный подход помогает свести к минимуму ошибки и гарантирует, что конечный продукт соответствует или превосходит ожидания.
Заключение
Чтобы стать инженером по машинному обучению, требуется прочная основа в области математики, информатики и программирования, а также глубокое понимание различных алгоритмов и методов машинного обучения. Следуя дорожной карте, изложенной в этой статье, и не отставая от отраслевых тенденций, вы можете начать полезную и захватывающую карьеру инженера по машинному обучению. Развить понимание предварительной обработки данных, проектирования функций и методов визуализации данных.
Узнайте о различных алгоритмах машинного обучения, включая контролируемое, неконтролируемое и усиление обучения подходит. Получите практический опыт через стажировки, личные проекты или внештатную работу. Создайте портфолио проектов машинного обучения, чтобы продемонстрировать свои навыки и знания потенциальным работодателям.