Возвращайте до 18% с пополнений рекламы
  • Все популярные рекламные сети в одном окне
  • Рекламные инструменты — бесплатно
  • Доступ к конструктору лендингов и WebApp-приложений
  • Закрывающие документы точно в срок
ring svg
  1. Главная >
  2. Блог >
  3. Аналитика и управление компанией >
  4. Перспективные профессии в сфере машинного обучения

Перспективные профессии в сфере машинного обучения

Перспективные профессии в сфере машинного обучения

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

Заключение

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.
ML-инженер, специалист по машинному обучению (Machine Learning Engineer).
ML-инженер, специалист по машинному обучению (Machine Learning Engineer).
ML-инженер, специалист по машинному обучению (Machine Learning Engineer).
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

blog comments powered by Disqus
Возвращайте до 18% с пополнений рекламы
  • Все популярные рекламные сети в одном окне
  • Рекламные инструменты — бесплатно
  • Доступ к конструктору лендингов и WebApp-приложений
  • Закрывающие документы точно в срок
ring svg
copyright © 2011–2024 Все права защищены
Запрещено любое копирование материалов ресурса без письменного согласия владельца — ООО "Феникс-Маркетинг". ИНН:7725812838, КПП:772501001, ОГРН: 513774619323915280, Москва, ул. Ленинская слобода, д. 19, стр. 1, этаж/пом 3/25

ООО «Феникс-Маркетинг» — IT-компания с многолетним опытом работы, разрабатывающая инновационные решения для управления процессом лидогенерации (пост-клик маркетинг). Разработанное нами технологическое программное решение LPGENERATOR позволяет создавать целевые страницы в визуальном редакторе и управлять заявками (лидами) в CRM-системе в целях проведения эффективных, высококонверсионных рекламных кампаний