Co musi umieć Machine Learning Engineer?

Machine Learning Engineer to specjalista zajmujący się budowaniem i wdrażaniem modeli uczenia maszynowego w rzeczywistych aplikacjach biznesowych. W dzisiejszym świecie, gdzie coraz więcej firm korzysta z technologii uczenia maszynowego, umiejętności tego specjalisty są bardzo cenione na rynku pracy.

Aby być skutecznym Machine Learning Engineerem, należy posiadać szereg umiejętności i kompetencji. Oto 12 naszym zdaniem najważniejszych:

Kurs Machine Learning w Python - wprowadzenie do sztucznej inteligencji

4.9

(20 opinii)

Dowiedz się jak w praktyczny sposób wejść w świat Machine Learning w Python, rozwiązywać problemy za pomocą sztucznej inteligencji, wykorzystywać zbiory danych, testować modele uczenia maszynowego. Dowiedz się więcej

1. Znajomość algorytmów uczenia maszynowego

Machine Learning Engineer powinien być dobrze zaznajomiony z różnymi algorytmami uczenia maszynowego, takimi jak m.in. regresja liniowa, regresja logistyczna, k-NN, SVM i inne, aby móc dobierać odpowiednie modele do różnych zastosowań i osiągać najlepsze wyniki.

2. Umiejętność programowania w języku Python

Do pracy w sektorze uczenia maszynowego niezbędna jest znajomość odpowiedniego języka programowania. Zdecydowanie najpopularniejszym językiem w tej dziedzinie jest Python. Jego znajomość pozwala efektywnie implementować swoje modele i rozwiązywać różne problemy związane z uczeniem maszynowym. Posiada on również szereg przydatnych bibliotek, które są świetną pomocą w codziennej pracy.

Fundamenty programowania w Python

5.0

(2 opinii)

Naucz się programować w języku Python zupełnie od zera. Opanuj najbardziej wszechstronny język programowania, wejdź do branży IT i zapewnij sobie stabilną i dobrze płatną pracę jako Python Developer. Dowiedz się więcej

3. Znajomość bibliotek uczenia maszynowego i narzędzi do przetwarzania danych

Machine Learning Engineer powinien dobrze znać biblioteki do uczenia maszynowego i przetwarzania danych m.in. takie jak Scikit-Learn, TensorFlow, PyTorch, Pandas, Numpy, Scipy i inne, aby móc w prosty sposób przetwarzać i przygotowywać dane do uczenia maszynowego, a także implementować swoje modele i uzyskiwać lepsze wyniki.

4. Znajomość teorii statystycznej i umiejętność modelowania danych

Specjalista zajmujący się uczeniem maszynowym powinien znać i rozumieć podstawy teorii statystycznej, takie jak regresja, analiza wariancji i inne. Dzięki temu będzie mógł lepiej zrozumieć swoje modele i prawidłowo interpretować ich wyniki.

Niezbędna będzie także umiejętność modelowania danych, tj. selekcjonowania cechy i tworzenia modeli, aby uzyskiwać jak najlepsze wyniki uczenia maszynowego.

5. Znajomość systemów baz danych

Jedną z ważniejszych umiejętności, jakie powinien posiadać kandydat na stanowisko Machine Learning Engineera jest umiejętność pracy z bazami danych. Absolutne minimum to dobra znajomość języka SQL i relacyjnych baz danych. Ich znajomość pojawia się właściwie w każdym z ogłoszeń o pracę na to stanowisko.

6. Znajomość architektury Big Data i chmury obliczeniowej

Machine Learning Engineer powinien znać architektury Big Data, takie jak Hadoop, Spark i inne, aby móc przetwarzać duże zbiory danych i uczyć swoje modele w wydajny sposób. Niezbędna może okazać się również znajomość chmury obliczeniowej, takiej jak np. AWS lub Google Cloud. To niezbędna umiejętność, aby móc w prosty sposób uruchamiać swoje modele na dużych zbiorach danych.

7. Umiejętność pracy z dużymi zestawami danych

Machine Learning Engineer powinien posiadać doświadczenie w pracy z dużymi zestawami danych i znać metody ich przetwarzania, aby móc efektywnie trenować modele na dużych zestawach danych.

8. Znajomość architektur sieci neuronowych

Bardzo ważna jest również dobra znajomość różnych architektur sieci neuronowych, m.in. CNN, RNN, LSTM i inne, aby móc wybierać odpowiednie architektury dla różnych problemów.

Kurs Machine Learning - projektowanie sieci neuronowych

Zobacz kurs

Kurs Machine Learning - drzewa decyzyjne i lasy losowe

Zobacz kurs

Kurs Przetwarzanie języka naturalnego z Python

Zobacz kurs

9. Znajomość interpretacji wyników i wizualizacji danych

Dobry specjalista uczenia maszynowego powinien nie tylko umieć interpretować wyniki swoich modeli, ale również zaprezentować swoje wyniki w przejrzysty i zrozumiały sposób. Niezwykle przydatne okazują się tutaj narzędzia do wizualizacji danych, takie jak m.in. Matplotlib i Seaborn, które ułatwiają interpretację danych i graficzną prezentację wyników.

10. Umiejętność rozwiązywania problemów i pracy w zespole

Machine Learning Engineer powinien posiadać również szereg umiejętności miękkich. Najważniejsze wśród nich to umiejętność rozwiązywania problemów i kreatywnego myślenia. Są one niezbędne, aby tworzyć skuteczne modele i rozwiązywać różne problemy związane z uczeniem maszynowym.

Bardzo przydatna jest również umiejętność współpracy z innymi członkami zespołu, m.in. data scientists czy inżynierami oprogramowania, aby móc efektywnie realizować projekty i rozwiązywać problemy.

11. Znajomość trendów w uczeniu maszynowym

Dobry specjalista uczenia maszynowego powinien śledzić najnowsze trendy i rozwiązania, aby stale ulepszać swoje modele i być na bieżąco z najnowszymi rozwiązaniami. Ciągły rozwój i zdobywanie nowych kwalifikacji to podstawa w tak dynamicznie zmieniającej się branży.

12. Znajomość zagadnień etycznych i prywatności danych

Machine Learning Engineer powinien być świadomy zagadnień etycznych i prywatności danych związanych z uczeniem maszynowym, aby móc tworzyć bezpieczne i odpowiedzialne modele.

Podsumowanie

Machine Learning Engineer to w ostatnim czasie jeden z najbardziej pożądanych zawodów na rynku pracy IT. Aby być skutecznym Machine Learning Engineerem, należy posiadać dobrą znajomość bibliotek uczenia maszynowego, umieć pracować z dużymi zestawami danych, znać różne architektury sieci neuronowych, mieć umiejętność budowania i optymalizacji modeli, znać różne algorytmy uczenia maszynowego, mieć doświadczenie w pracy z chmurą obliczeniową oraz być świadomym zagadnień etycznych i prywatności danych.

Spore wymagania przekładają się jednak na wysokie zarobki. Średnie wynagrodzenie Machine Learning Engineera w Polsce to około 13 000 - 20 000 PLN miesięcznie,a kwota ta cały czas rośnie. Warto zaznaczyć, że w przypadku specjalistów z dużym doświadczeniem kwota ta może być znacznie wyższa.