Специалист по машинному обучению должностная инструкция

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:

1. Сбор и подготовка данных для обучения моделей.
2. Выбор и настройка соответствующих алгоритмов и моделей машинного обучения.
3. Анализ данных и построение соответствующих моделей.
4. Тестирование и оценка моделей машинного обучения.
5. Разработка и внедрение моделей машинного обучения в бизнес-процессы.
6. Постоянное обновление и улучшение моделей, основываясь на новых данных и требованиях.

Картинка с сайта: it-vacancies.ru

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.

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:

1. 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.
2. 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.
3. 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.
4. 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.
5. 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.

Картинка с сайта: it-vacancies.ru

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.

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:

Картинка с сайта: www.sravni.ru

Специалист по машинному обучению – кто такой и чем занимается

Специалист по ML – это в первую очередь математик программист, который строит модели и алгоритмы машинного обучения.

Machine learning проистекает из Data science, поскольку заниматься машинными обучением – значит, скармливать созданному алгоритму большие наборы данных.

Сама Data science разбита на 3 основные категорий работы, и вам нужно понимать отличия между ними:

• Data scientist. Непосредственно человек, который занимается построением алгоритмов для сбора и анализа информации. Может заниматься искусственным интеллектом, данными о рынке, количеством покупок зубной пасты за месяц, тенденцией заболеваемости каким-нибудь пандемийным вирусом – в общем, если есть какой-то большой кусок данных, дата сайентист сможет построить модель сбора и обработки этих данных.
• Data engineer. Инженеры, в том числе и инженеры машинного обучения, не работают с самими данными – они работают с хранилищами для этих данных. Эта работа – сложная и ответственная, потому что моделям машинного обучения нужно обрабатывать килотонны данных (например, каждый пиксель на 100 000 фотографиях), и дата инженер должен построить такую инфраструктуру, которая будет эти данные максимально быстро и эффективно скармливать алгоритмам, придуманным дата сайентистами.
• Data analyst. Когда алгоритмы сделали свое дело, и инженеры с помощью искусственных нейронных сетей вывели стратегию взрывного роста популярности зубной пасты клиента на основании анализа рынка, возникает проблема: а как, собственно, эту информацию предоставить заказчику? Результат работы data science – это обычно txt-файлик или набор записей в базе данных. Здесь на сцену и выходит аналитик данных, который берет всю эту информацию, компонует в красивые графики/таблички/презентации и идет показывать все это топ-менеджерам. Эта работа требует максимум софт-скилов и минимум (по сравнению с двумя предыдущими профессиями) хард-скилов.

Картинка с сайта: www.sravni.ru

Специалист по ML – это всегда Data scientist. Кроме того, это – узкий подвид, который занимается именно алгоритмами машинного обучения. Если профессия data scientist может предполагать работу, которая просто собирает данные и компилирует их для последующей передачи аналитику, то специалист по ML построит структуру, которая: а) будет брать сырые данные и обрабатывать их нужным образом; б) будет брать обработанные данные и на их основе делать выводы – и эти выводы будут лучше, чем если бы их делал человек.

Алгоритмы анализа уже обработанной информации – это всегда ИИ, и любой специалист по МЛ может их написать. Но есть еще алгоритмы обработки информации, и они могут быть прямолинейными (берем это и это по таким-то критериям) – в этом случае мы говорим о machine learning. Но можно алгоритм обработки информации тоже сделать интеллектуальным – в этом случае мы уже говорим о deep learning, самой продвинутой технологии искусственного интеллекта. Глубокому обучению в сфере ML посвящено много статей и книг, потому что это – крайне сложная тема.

Сделаем промежуточный вывод: специалист по ML – это инженер, который разрабатывает самообучающийся алгоритм для анализа каких-либо данных с какой-то конкретной целью. Если сбором и обработкой данных тоже занимается ИИ – мы говорим о глубоком обучении.

К специалисту по ML приставляют инженера по данным и аналитика – они, может, глубоко методы машинного обучения и не знают, но им это и не нужно, их задача – обслуживать инфраструктуру и переводить результат работы специалиста по ML в удобочитаемый вид.

Необходимые навыки

Python и математика. Может, Python – и не самый идеальный язык, но именно для него написаны основные библиотеки с технологиями машинного обучения – numPy, pandas, OpenCV, NLTK. Но язык и библиотеки – это просто инструменты, навыков программирования будет недостаточно. Разработкой алгоритмов МЛ занимаются математики, которые хорошо знают вышмат: статистику, моделирование, теорию вероятности, теорию игр, дисперсионный анализ, статистические гипотезы.

Софт-скилы: усидчивость, внимание к деталям, сильная логика. Из дополнительных навыков можно отметить умение работать с базами данных (как реляционными, так и нереляционными) и английский от B1. Английский – навык для ML-инженера очень важный, потому что большинство свежих материалов по математике и ИИ изначально появляется именно на английском, и переводится на русский либо с большим опозданием, либо вообще не переводится. Поэтому инженер должен уметь читать сложную техническую литературу на английском.

Кому подойдет профессия специалиста по ML

В первую очередь – математикам с высшим образованием. Экономисты тоже могут присмотреться к этой профессии – на экономических факультетах обычно преподают высшую математику на хорошем уровне. Если высшего нет – вам нужна большая любовь к математике, в противном случае вы не станете специалистом по машинному обучению.

Обзор рынка и зарплаты специалистов

Вакансии появляются не очень часто – конкретно ML-инженеров на hh.ru по состоянию на август 2022 года ищут 400 работодателей. Зарплата указана у 77 вакансий – то есть в подавляющем большинстве случаев работодатель и работник договариваются о зарплате уже на собеседовании. У 69 вакансий зарплата начинается со 160 000 рублей, у 25 вакансий зарплата начинается с 355 000 рублей.

Картинка с сайта: www.sravni.ru

Картинка с сайта: www.sravni.ru

Возможный карьерный сценарий

Если вы не имеете опыта в программировании и высшего математического образования – вам нужно сначала пройти какие-нибудь очень сильные курсы и попытаться устроиться в качестве trainee ML engineer/data analyst/data engineer, после чего уже доучиваться на работе и медленно переползать в статус junior ML engineer.

Если же у вас есть сильные навыки разработчика и/или высшее математическое образование – закончите любые (более-менее качественные) курсы и ищите работу junior ML engineer.

Обучение на специалиста

Платные курсы

Курсы, которые позволяют довольно глубоко изучить профессию. Длительность – около года.

Курс «Data Scientist с нуля до Junior» от Skillbox

Курс «Data Science Academy» от SF Education

Курс «Data Scientist (Расширенная траектория)» от Нетология

Бесплатные курсы

Все курсы – базовые, вводят в машинное обучение и дата сайенс в целом:

• Supervised Machine Learning: Regression and Classification.
• Intro to Artificial Intelligence. 
• Нейронные сети и глубокое обучение.
• Convolutional Neural Networks.
• Applied Machine Learning in Python.

Плюсы и минусы работы

Плюсы:

• Большая зарплата.
• В большинстве своем интересные проекты.
• Работа – не рутинная.
• Хороших специалистов постоянно хантят, предлагая более высокие зарплаты и релокацию.
• Софт-скилы, связанные с общением, не нужны.

Минусы:

• Интеллектуально тяжелая работа.
• Довольно большая ответственность.
• Новичку очень сложно устроиться сразу на позицию ML-инженера.

На какие еще направления стоит обратить внимание

Если хотите работать в этой сфере, но сомневаетесь в своих математических способностях – присмотритесь к смежным специальностям:

• Data scientist. Тоже нужны математические способности, но все же не настолько жесткие, как для применения машинного обучения. В основном нужны способности применения алгоритмов работы с данными – то есть статистика.
• Data engineer. Меньше программирования Python, больше работы с базами данных, намного меньше математики. В эту профессию лучше идти из администраторов баз данных.
• Data analyst. Профессия специалиста предполагает в равных долях программирование и общение, математика по сравнению с ML сведена к минимуму. 
• Deep learning ML. На это направление вам нужно будет обратить внимание после того, как вы «обживетесь» в качестве ML-инженера. Работа – еще более сложная и интересная, платят тоже больше.

Что почитать по теме

• Лекции от Computer Science Center.
• «Нейросети для чайников» на Хабре.
• Основы нейросетей, Википедия.

FAQ

Насколько тяжело учиться?

Очень и очень, особенно, если у вас нет математической подготовки. Приготовьтесь к изучению как минимум Python и библиотек, а также глубокому погружению в алгоритмизацию и вышмат.

Сколько можно получать при релокации?

С США хорошие специалисты по ML получают 140 000 – 150 000$ в год, в Европе можно рассчитывать на 120 000 – 130 000$ в год.

Подведем итоги

Тезисно:

• ML – это ответвление от Data science.
• ML-инженеры создают нейронные сети (искусственный интеллект), который, пользуясь алгоритмами и данными, приходит к какому-то выводу по конкретному вопросу.
• Основной скилл ML-инженера – это крепкие знания в высшей математике.
• Если у вас нет высшего математического образования – стать ML-инженером будет очень сложно.
• Можете присмотреться с профессиям, связанным с ML, но требующим меньше знаний – Data analyst, Data engineer, Data scientist.
• Будьте готовы к тому, что мелкие работодатели будут хотеть от вас и навыков ML, и навыков аналитика, и навыков дата инженера.

Об эксперте: Юлия Молчанова, специалист по машинному обучению в компании «Газпром-Медиа Дата» и автор модулей курса Data Science.

Рекомендации на YouTube, Google-переводчик, чат-бот в банковском приложении — мы взаимодействуем с искусственным интеллектом практически каждый день. Чтобы алгоритм был полезным для бизнеса и конечного потребителя, для начала его нужно научить учиться. Этим занимается ML-инженер.

Кто такой ML-инженер

ML-инженер или Machine Learning Engineer — это специалист, который создает и обучает алгоритмы работы с большими данными. ML-инженер работает в сфере Data Science рядом с дата-сайентистом, дата-аналитиком и дата-инженером.

Задачи ML-инженера — сугубо практические. Он учит компьютер находить взаимосвязи данных и на их основе принимать решения. Именно ML-инженеров стоит благодарить за «умные ленты» в социальных сетях, алгоритмы рекомендаций на музыкальных стримингах, которые подбирают контент под наши интересы. Сервисы перевода типа Google Translate и боты-помощники типа Олега банка «Тинькофф» и Алисы «Яндекса» — тоже частично заслуга ML-инженеров.

Чем занимается ML-инженер

ML-инженер обучает искусственный интеллект решать задачи бизнеса с использованием больших данных. Он создает и развертывает ML Model — алгоритм, который описывает, как будет учиться компьютер, какие данные использовать, какие команды и в какой очередности выполнять.

Чтобы создать модель, подходящую под задачи бизнеса, ML-инженер проводит эксперименты: обучает модель на данных, дает ей задачи, проверяет, насколько она эффективна и соответствует заданным бизнесом результатам (ML-метрикам). Например, если цель алгоритма — распознавать растения по фотографии, ключевой метрикой будет количество правильных ответов: когда алгоритм точно распознает каучуковый фикус и отличает его от других видов фикуса по внешним признакам.

Когда эксперименты приходят к успеху, ML-инженер развертывает алгоритм в облако, мобильное приложение или чат-бот в существующей системе. Также в сферу ответственности ML-инженера входит эксплуатация готовой модели: он должен следить, чтобы алгоритм работал, не падал и не ломался, адаптировался под изменения данных.

Тренды профессии

ML-инженеры могут найти работу в компаниях, которые расширяют функционал своих продуктов за счет обучения алгоритмов. Такие сервисы не завязаны только на машинном обучении, но оно требуется им для развития. Например, Pinterest и YouTube на машинном обучении строят системы рекомендаций. Это помогает им показывать пользователю индивидуально подобранный контент. Такой подход распространен в ретейле, сфере банкинга и финансов, здравоохранении, маркетинге и науке.

Второй тип компаний, которые нуждаются в ML-инженерах, не могут существовать без машинного обучения. На ML построен основной функционал их продукта. Пример такого сервиса — переводчик Google Translate, который постоянно копит базу и совершенствуется. В этом сегменте ML-инженер может поработать над SaaS-системами и мобильными приложениями, созданием алгоритмов для роботов и систем автопилотирования.

Рост количества данных и необходимость использовать их на пользу бизнесу привели к резкому всплеску спроса на инженеров по машинному обучению. По итогам 2021 года ML-инженеры заняли второе место в рейтинге специалистов, которых не хватает мировой IT-индустрии. Для востребованных специалистов всегда создают привлекательные условия, в том числе зарплатные. По данным исследовательского сервиса Glassdoor, средняя зарплата ML-инженера — $123 тыс. в год. Это чуть больше $10 тыс. в месяц.

Картинка с сайта: trends.rbc.ru

Зарплаты ML-инженеров варьируются от $67 000 в год до $228 000 в год, в среднем специалисты получают $123 296

(Фото: Glassdoor)

В России медианная зарплата специалистов — ₽165 тыс., джуниоры получают от ₽80 тыс., мидлы — от ₽200 тыс., а сеньоры — до ₽330 тыс.

В 2022 году LinkedIn включил профессию ML-инженера в список наиболее перспективных. Сейчас на на hh.ru доступно более двух тысяч вакансий ML-инженера.

Картинка с сайта: trends.rbc.ru

Откуда пришла профессия

Изначально компьютеры выполняли задачи, алгоритм решения которых был понятен человеку. Позже стало понятно, что машины могут находить решения, алгоритм которых неизвестен человеку.

Прототип искусственного интеллекта создали в 1946 году, а термин «машинное обучение» появился в 1959 году. Компьютеры с тех пор постоянно совершенствуются. Искусственный интеллект даже смог обыграть известного шахматиста: в 1997 году Гарри Каспаров проиграл суперкомпьютеру Deep Blue. Ученые убедились, что машины можно обучать, так и появилась профессия Machine Learning Engineer как ответвление в области Data Science.

Профессия начала развиваться с увеличением числа самых разных нейросетей и ростом их возможностей. Сегодня нейросети могут написать диплом, текст, сценарий и даже код, нарисовать иллюстрацию, выполнить тестовое задание для собеседования и провести психологическую консультацию. Обучением нейросетей занимается ML-инженер. Подборка треков под ваш вкус от музыкального сервиса или рекомендации от бота-помощника в банковском приложении — это тоже результаты его работы.

Какие навыки нужны ML-инженеру

ML-инженер — это специалист, который находится на стыке анализа больших данных и разработки. Он должен и писать код, и разрабатывать приложения, и слышать, чего от него хочет бизнес. Чтобы соблюдать баланс этих сфер, ему нужен следующий набор навыков:

Hard skills

• Математическая база: понимание векторов и матриц, производных, теории вероятности и статистики.
• Знание Python. Именно на нем чаще всего пишут модели для машинного обучения.
• Умение работать с фреймворками Tensorflow, PyTorch.
• Алгоритмическое мышление: понимать, как работают разные типы алгоритмов и структуры данных. Это поможет писать собственные алгоритмы.
• Навыки работы с Flask, Docker, Pip, PyTest. Это сервисы создания и развертывания веб-приложений. Понадобятся, когда готовые ML-модели нужно будет преобразовать в продукт для тестирования, а позже — эксплуатации.

Soft skills

• Аналитическое мышление, логика. В работе с алгоритмами без них не обойтись.
• Навыки коммуникации. ML-инженер чаще всего работает в команде, поэтому важно уметь общаться с коллегами. Также коммуникативные навыки пригодятся в общении с бизнесом: когда нужно будет получить задачу, понять, какие метрики вы должны показать руководству по итогу, презентовать свою работу.
• Проактивность. В машинном обучении важно не только создать модель, но и сделать ее эффективной: чтобы она училась как можно быстрее, выходила на новый уровень с минимальными затратами ресурсов. Искать решения самостоятельно, оптимизировать работу модели — это часть экспертизы ML-инженера.

Как стать ML-инженером

Machine Learning Engineer — это профессия, которую сложно освоить с нуля. Хорошему инженеру нужна как минимум серьезная база математики, поэтому чаще всего в ML приходят из смежных специальностей: дата-инженер, дата-сайентист, дата-аналитик.

Набор инструментов и навыков ML-инженера очень широк, чтобы их освоить нужно много времени и мотивации. Понять, насколько эта работа может быть вам интересна, можно на бесплатных базовых курсах, например, на Stepik или Mooc.

Погрузиться в работу с фреймворками можно на YouTube-канале TensorFlow, а добрать базовые знания в высшей математике для программистов — у Джона Крона (видео на английском). За актуальными проектами, курсами и мероприятиями можно следить в профессиональных сообществах, таких как ods.ai и Kaggle.

Чтобы понять, насколько вам это интересно, можно попробовать пройти бесплатные курсы, например, «Анализ данных с использованием Python» от Coursera.

Специалистов в области искусственного интеллекта готовят в московских МТУСИ, РГГУ, МФТИ. Здесь можно получить необходимые знания — по статистике, математике, информатике, программированию. Но чтобы войти в профессию, лучше окончить специализированные курсы, например, по языку программирования Python.

Картинка с сайта: skillbox.ru

Научитесь: Профессия Machine Learning Engineer
Узнать больше

Профессиональная среда: Умная среда
Наименование профессионального направления: Специалист по машинному
обучению
Автор программы: Саютин Владимир Николаевич, Пьяненкова Анна Владимировна.

Машинное обучение – это реализация анализа данных, не используя четких
детерминированных алгоритмов. За последнее десятилетие машинное обучение было
реализовано в беспилотных автомобилях, распознавании речи, эффективных поисковых
системах и т.д. На данный момент машинное обучение прочно вошло в повседневную
жизнь.
В рамках компетенции применяются наиболее эффективные алгоритмы машинного
обучения, реализуется опыт их практического применения. Рассматривается применение
машинного обучения к практическим новым задачам, требующим быстрого и
эффективного решения. Компетенция охватывает следующие направления машинного
обучения:
– обучение с учителем;
– обучение без учителя;
– обучение с подкреплением;
– ансамблевые методы;
– нейронные сети и глубокое обучение.
2. Место и перспективы профессионального направления в современной экономике
региона, страны, мира
За последние 20 лет развитие компьютерных технологий шагнуло гораздо дальше
представлений фантастов прошлого века. Навигатор строит маршрут лучше нас,
приложения «угадывают» наши предпочтения в музыке. Системы искусственного
интеллекта (далее – ИИ) преуспели в творчестве и областях, требующих от человека
незаурядных способностей: обыгрывают профессиональных игроков в го и DOTA,
обнаруживают раковые опухоли, точнее человека определяют личность по внешности или
голосу и даже создают музыку и произведения искусства.
Однако эти системы еще не могут считаться ИИ. Они, как правило, хорошо справляются
только с тем типом задач, на который натренированы. Например, антиспам-системы
хоть и включают в себя анализ текста, ничего не знают об устройстве естественного
языка и эмоциональной окраске сообщений. Кроме того, для машинного обучения все еще
необходим человек: модель способна только на то, что в нее изначально заложили
разработчики. Однако технологии не стоят на месте.
3. Необходимые навыки и знания для овладения профессией
Для овладения данной профессией необходимы навыки программирования, основы
статистики, математического анализа, высшей математики.
4. 1-2 интересных факта о профессиональном направлении
Проект «Нейролирика» доцента Школы лингвистики НИУ ВШЭ Бориса Орехова
вызывает тотальную фрустрацию у всех апологетов прекрасного. Дело в том, что он
натренировал нейронную сеть на стихах великих поэтов — Пушкина, Гомера, Ахматовой
и т.д., а потом заставил писать собственные вирши. Так ИИ создал некоторое количество
опусов, поразительно напоминающих оригиналы.
Пример творчества нейросети, обученной на четырехстопных ямбах разных авторов:
Он беспощадной головой
Волной и волосом волненья
Не чувствовать не упадет.
В пределах воздух красный смех.
Сеть соблюдала все особенности стиля того или иного поэта. В итоге получился сборник
стихов под названием «Нейролирика», о котором Орехов отозвался как о «легитимации
нейронных стихов в литературе». На слух стихи нейронной сети от стихов истинных
поэтов фокус-группа отличить не смогла.
5. Связь профессиональной пробы с реальной деятельностью
Использование машинного обучения для предсказания ситуации по исходным данным.

Автор программы: Саютин Владимир Николаевич, Пьяненкова Анна Владимировна.

Контакты автора: Омская область, город Омск, sautin@oat.ru, +79040776689; pyanen@yandex.ru, +79237600102