Предупреждения о пробках в вашем смартфоне, технологии распознавания лиц, кастомизированные рекомендации онлайн-магазинов — все это уже стало частью нашего быта, и все это основано на технологиях машинного обучения.
Машинное обучение, являющееся частью технологий искусственного интеллекта, становится все более популярным благодаря своему инновационному потенциалу.
К тому же в этой сфере множество очень доходных профессий. В этой статье мы рассмотрим некоторые из многочисленных ролей, доступных профессионалам по машинному обучению, и поговорим о навыках, необходимых для работы в этой сфере. Рассказывает Свет Камал из Emeritus.
Нет времени читать статью? Найдите ее в нашем телеграм-канале и сохраните себе в «Избранном» на будущее.
Содержание статьи
Профессии в сфере машинного обучения
Навыки для стартовых должностей в сфере машинного обучения
Навыки для средних и высших должностей
Профессии в сфере машинного обучения
Преимуществом этой сферы является ее стремительный рост и потенциал для создания инновационных технологий. Именно по этой причине многие люди ищут работу в машинном обучении. Вот пять самых популярных профессий:
- ML-инженер, специалист по машинному обучению (Machine Learning Engineer). ML-инженер — это одна из самых востребованных профессий в сфере машинного обучения.
Вы наверняка видели немало вакансий именно с таким названием. Изображение: hh.ru
- Инженер-робототехник (Robotics Engineer). От роботов часто требуется подражать поведению человека и исполнять свои задачи с максимальной эффективностью. Поэтому неудивительно, что инженеру-робототехнику очень полезны знания и навыки из сферы машинного обучения.
- Специалист по обработке естественного языка, NLP-инженер (Natural Language Processing (NLP) Scientist). Чтобы научить компьютеры понимать человеческий язык и говорить на нем, этот специалист использует алгоритмы, определяющие правила языка.
- Разработчик программного обеспечения (Software Developer). Он создает как целые операционные системы, так и приложения для смартфона и десктопа. Разработчик использует машинное обучение, чтобы изучать данные и предсказывать, как покупатели отреагируют на тот или иной аспект программы.
- Специалист по обработке и анализу данных (Data Scientist). Этот специалист рассматривает модели и интерпретирует данные, чтобы помочь в разработке эффективных стратегий и принятии бизнес-решений в компаниях. Поскольку его размышления и рекомендации опираются на реальные факты, он может быть одним из самых ценных членов команды в своей организации.
Навыки для стартовых должностей в сфере машинного обучения
Чтобы добиться успеха в этом поле, вам нужно хорошо понимать некоторые фундаментальные дисциплины: статистика, моделирование данных, программирование, языки программирования в машинном обучении и т. д. Если вы ищете стартовую должность в сфере машинного обучения, вам понадобятся следующие навыки:
- Точное понимание моделирования данных для создания эффективных алгоритмов.
- Хорошее знание нескольких языков программирования.
- Умение писать базовые программы, сценарии для веб-страниц и т. д.
- Фундаментальные знания о теории сложности вычислений, архитектуре вычислительных систем, алгоритмах и структурах данных.
- Четкое понимание разных концепций, их интеграции с разными системами и понимание возможных сложностей такой интеграции.
- Развитые навыки работы с пользовательскими интерфейсами приложений (API).
Навыки для средних и высших должностей
Если вы хотите занять среднюю или высшую должность в сфере машинного обучения, вам понадобятся как технические, так и нетехнические навыки. От вас потребуется:
- Хорошее знание разных языков программирования, в том числе Python, Perl, C/C++, SQL, and Java.
- Понимание аналитических методов и умение извлекать полезные факты из набора упорядоченных данных.
- Способность работать с неструктурированными данными из многочисленных источников и из разных каналов.
- Хорошая деловая хватка, развитые коммуникативные навыки, сильная интуиция данных и другие нетехнические таланты.
Заключение
Работа в сфере машинного обучения — это отличный выбор для каждого, кого привлекают алгоритмы, автоматизация и наука о данных. Крупномасштабное движение данных, внедрение алгоритмов машинного обучения и автоматизация процессов для оптимизации — это повседневные задачи для тех, кто работает с машинным обучением.
Высоких вам конверсий!
По материалам: emeritus.org. Автор: Swet Kamal
