В обов’язки ML-спеціаліста входить збір та аналіз даних, які будуть використані для навчання моделі. Він вивчає вимоги замовника, визначає, які дані доступні, яка їх якість, як їх найкраще використати, видаляє шум та відбирає найважливішу інформацію. На цей етап припадає найбільше часу ІТ-спеціаліста у сфері ML.
Застосування практики тестування Continuous Integration під час розробки банківських систем
- Фахівці вчать машини алгоритмів, які допоможуть їм отримати та систематизувати потік даних.
- Наприклад, модель може передбачити, які товари будуть мати попит у майбутньому.
- Найнижчу середньорічну зарплату одержують у Бостоні ($163,799) та Флориді ($161,578).
- Я мріяв про те, щоб в майбутньому вступити, але це була мрія, але не ціль.
Вони також можуть відповідати за дослідження та розробки, співпрацювати з міжфункціональними командами та бути в курсі останніх методів і технологій машинного навчання. Інженер машинного навчання, навпаки, зосереджений на створенні та підтримці моделей машинного навчання. Коли я вже провів такий глибокий аналіз та обробку даних і повернувся до першої версії (архітектури) класифікатора, отримав приріст метрик з 30% до 78%. У сфері Machine Learning Engineering безпосередня розробка моделей машинного навчання займає лише невелику частину від всього обсягу роботи.
Розгляньте технічну кар’єру – дізнайтеся більше про онлайн завантажувальні камери CLA
- Формальна — це університети, які готують фахівців з компʼютерних наук, програмної інженерії, компʼютерної інженерії.
- Він вивчає вимоги замовника, визначає, які дані доступні, яка їх якість, як їх найкраще використати, видаляє шум та відбирає найважливішу інформацію.
- Уявіть собі, що компанія електронної комерції вирішила найняти спеціалістів з обробки даних для створення прогнозних моделей.
- Обидва сервіси не зав’язані на ML, але активно використовують його при створенні унікальних списків рекомендацій для кожного користувача.
ML Engineer — професія, яка дуже популярна на Заході й продовжує розвиватися в Україні. За даними всесвітньої мережі з пошуку зайнятості Indeed, у США такий спеціаліст у середньому заробляє за рік $148 тис., а в топових компаніях — $200–300 тис. В Україні, згідно зі статистикою DOU, ML Engineer у середньому отримує $2900 щомісяця. Це може бути розгортання в хмару або розгортання в мобільний додаток, зрідка розгортання на пристроях у рамках системи, яка вбудовується. Під “розгортанням” розуміємо “всі дії, які роблять програмну систему готовою до використання”.
Переваги та недоліки роботи з Machine Learning
- Machine Learning (ML) – технологічний напрямок, фахівці якого (ML-інженери/розробники) навчають комп’ютери виконувати завдання на основі наявних даних.
- Однак між цими двома ролями є певне збігання, і деякі спеціалісти можуть працювати в обох сферах.
- Не варто боятися та недооцінювати фриланс-біржі, які можна використати для вдосконалення навичок і розвитку.
Залежно від проєкту, чогось може бути більше, а чогось — менше. Навіть однотипні, на перший погляд, задачі можуть виявитися або з зірочкою, або з приколом. Більшість опитаних ML-інженерів уникають розповіді про деталі проєктів, посилаючись на політику компанії. Проте додають, що нудно у цій професії точно не буде. Щодо типу компанії, то часто ML Engineer потрібен саме на аутстафі чи в продуктовій компанії.
Поради як стати ML Engineer
- Ми писали окрему статтю про Machine Learning (обов’язково почитай).
- Уявімо, компанію зі Сполучених Штатів, яка має величезний набір даних на сотні гігабайтів і з мільйонами рядків даних.
- Спершу ознайомтеся з викликами, які постають перед її представниками.
- У машинному навчанні результат не завжди гарантований, іноді задачу справді важко розв’язати.
- Курси не тільки дадуть ширше розуміння того, як працюють ML та ШІ, але й навчать застосовувати навички для розв’язання реальних бізнес-проблем.
Але вони пов’язані переважно з наставництво генеративним штучним інтелектом. Єдине, що я можу рекомендувати — якнайбільше соціалізуватися. Їздити на літні школи, ходити на хакатони, подаватись на стажування. В тому, що я знаю, що я роблю і що дані потребують використання такого алгоритму. Мені важко це описати словами, але мені здається, що це відповідає моєму якомусь типажу особистості. Це речення найкраще описує, що мені подобається у цьому напрямку.
Технічні курси
Тому терпеливість і вміння знаходити нестандартні підходи є ключовими для Machine Learning Engineer. Працюючи у сфері машинного навчання, ви зможете створювати рішення, які покращують якість життя, допомагають розв’язувати соціальні проблеми, що робить світ безпечнішим і комфортнішим. Якщо ви не боїтеся викликів і готові інвестувати час та зусилля у розвиток своїх навичок, ця професія може стати джерелом великих можливостей і задоволення від роботи. Ці технології допомагають прогнозувати продажі, планувати закупівлі, ухвалювати рішення, засновані на даних.
медіа.дізнайтеся більше
У цій статті ми розглянемо роль інженера машинного навчання. Ми дізнаємося про роботу, яку це передбачає, навички та інструменти, які для цього потрібні, і відрізнимо їх від інших ролей, пов’язаних з машинним навчанням/даними. Назарій Високінський — інженер машинного навчання в Intelliarts. До того працював над iOS-розробкою, але освоїв концепти Data science. Ми поговорили про зарплати та перспективи галузі, створення власних застосунків, світчинг в IT та навички, необхідні ML-інженеру.
Інженер машинного навчання – одна з найперспективніших професій у 2024 році. Цей спеціаліст відповідає за розробку та налаштування моделей машинного та глибокого навчання, а також їх розгортання та впровадження у бізнес-процеси компаній-клієнтів. До пріоритетних сфер застосування технологій ШІ та МН належать обробка природної мови, комп’ютерний зір, розробка програмного забезпечення за участю штучного інтелекту тощо. Наразі Machine Learning Engineers є особливо затребуваними через те, що зростає популярність великих мовних моделей, як-от ChatGPT. Все це потребує постійних інновацій та розвитку, а отже кваліфікованих інженерів.
Це лише деякі сфери, де будуть корисні знання ML-інженера. Така робота дасть тобі широке поле для самореалізації. Виконання самостійних задач, розробка та впровадження моделей машинного навчання, робота над проєктами середнього рівня складності. На мою думку, ML Engineer — це людина, яка може проаналізувати дані, підготувати їх, провести експерименти, натренувати модель і впровадити рішення у продакшн. Дослідження американських науковців показують, що в цю гру грають 53% дітей віком від 6 до 8 років та 68% дітей від 9 до 12.