Machine learning engineer — кто это и чем он занимается?

Здравствуйте дорогие читатели!

В очередном обзоре интернет профессий речь пойдет о специалисте по машинному обучению. Как и  Data Scientist, эта профессия требует хорошей подготовки, но при этом гарантирует ее обладателю высокий уровень дохода.

Кто это, чем занимается, где работает – обо всем этом я расскажу в этой статье.

Кто такой machine learning engineer?

На первый взгляд название специальности для непосвященных звучит немного загадочно и непонятно. Дословно в переводе с английского «Machine Learning Engineer» означает  «инженер по машинному обучению». Результаты работы таких специалистов визуально сразу не увидишь.

В их ведении software – программное обеспечение, которое с помощью набора алгоритмов и программ решает определенные задачи. Нас радует, что современные технологии позволяют сделать многие рабочие процессы проще, доступнее и безопаснее. Но вряд ли мы задумываемся, что  все это  итог кропотливой работы специалиста по машинному обучению.

ML – программист, который занимается созданием сложных нейросетей. Он разрабатывает алгоритмы, по которым работает компьютерная система. Примером такой нейронной сети является голосовой помощник и программа распознавания. Для эффективной работы сервиса необходимо обрабатывать большое количество информации, которая будет соответствовать заданному алгоритму.

 Функционал специалиста

А теперь попробуем разобраться в том, что входит в обязанности специалиста ML.

Первоначально он собирает и обрабатывает большое количество необходимой информации в рамках конкретного проекта. Затем на ее основе создает модели и алгоритмы, по которым эта информация будет поступать пользователям.

Я думаю, вы замечали, когда в поисковике ищите данные на определенную тему, а в дальнейшем вам предлагают информацию по схожим тематикам. При этом, если в какой-то момент вы поменяете свои приоритеты, умный интеллект быстро подстраивается под новые запросы.

Все алгоритмы и модели разрабатываются под конкретные задачи. Они могут быть простыми, которые не требуют больших затрат времени на разработку, или очень сложными, когда применяется технология программного синтеза.

Специалист по ML не только разрабатывает новые алгоритмы, но и занимается оптимизацией уже существующих моделей, с учетом изменяющихся реалий.

Работа интересная и увлекательная, но чтобы всё продумать, учесть различные факторы и создать итоговую модель, необходимо  проделать много монотонной и рутинной работы.

Знания и навыки, необходимые для работы по специальности

А теперь поговорим о том, что нужно знать и уметь инженеру по машинному обучению. Необходимый минимум профессиональных навыков для специалиста:

• хорошо знать математику, основы статистики и теорию вероятности;
• уметь программировать;
• хорошо владеть языками программирования Python, Java и R;
• уметь работать с базами данных (SQL), фреймворками и библиотеками;
• знать основы моделирования данных;
• владеть английским языком на профессиональном уровне не ниже intermediate;
• знать прикладные инструменты SPSS/SAS и  Matlab;
• уметь обрабатывать и визуализировать данные.

Немаловажно для хорошего специалиста и наличие определенных личностных качеств:

• аналитический склад ума;
• усидчивость;
• внимание к деталям;
• логическое мышление;
• умение добиваться поставленных целей;
• навыки работы в команде.

Плюсы и минусы профессии

Немного о преимуществах и недостатках профессии:

Видеообзор профессии

Где найти работу по специальности и  сколько зарабатывает инженер по машинному обучению?

Найти работу по специальности помогут онлайн-сервисы по подбору персонала (например, HeadHunter или Работа.ru), а также специализированные площадки для программистов, где можно разместить свои резюме или найти вакансии по теме.

Инженер машинного обучения – это специалист, у которого  достаточно высокий порог вхождения в профессию и чем больше опыт, тем  больше востребованность и уровень дохода. Существует три уровня подготовки специалиста:

• junior – опыт от 1 года, создает несложные модели и работает в команде с более опытными наставниками, может рассчитывать на доход от 50 тысяч рублей;
• middle – имеет стаж от 2 лет, способен решать задачи бизнеса с нуля, умеет создавать модели и проверять данные, средний доход от 80-100 тысяч рублей;
• senior – это уже профессионал с опытом более 5 лет, у которого есть готовые реализованные проекты в области машинного обучения и математического моделирования, он может руководить работой команды специалистов, доход в среднем от 150 до 500 тысяч рублей (зависит от региона и уровня компании).

Профессия инженера по машинному обучению имеет все шансы стать одной из самых популярных и востребованных в будущем. Хотя сейчас таких вакансий в России немного, но хорошие специалисты ценятся и могут рассчитывать на высокий уровень дохода.

Где научиться профессии?

Освоить специальность ML можно в вузе, но на это потребуется не менее четырех лет. Такой вариант больше подходит выпускникам школ.

Специализированные онлайн-курсы позволяют получить комплексные практические знания в более сжатые сроки, при этом без отрыва от основной работы и независимо от местонахождения (Москва,  Екатеринбург, Новосибирск или любой другой город). Вот лучшие из таких учебных программ:

1. «Специализация Machine Learning» от Otus

Онлайн-образование от Otus – это только авторские курсы для профессионалов в области информационных технологий. Все преподаватели – эксперты-практики.

• Требования к абитуриентам: не требует специальной подготовки.
• Что получите: освоите профессию с нуля до уровня middle; изучите язык программирования Python, научитесь работать с моделями; узнаете как использовать базовые и продвинутые приемы ML; научитесь оценивать результаты.
• Формат занятий: обучение на реальных датасетах; интерактивные вебинары, домашние задания с фидбеком, онлайн-сессии с преподавателем по 40 минут в неделю; защита итогового проекта; есть две ступени подготовки – 5 месяцев до уровня Junior и 4 месяца до уровня Middle.
• Преимущества курса: персональный ментор; помощь в трудоустройстве; много практики; диплом о профессиональной подготовке.
• Кому подойдет: новичкам и начинающим программистам.
• Длительность обучения: 12 месяцев, занятия два раза в неделю по 2 часа.
• Стоимость: 152 000 рублей.

2. «Профессия ML Engineer» от SkillBox

Онлайн-платформа SkillBox готовит специалистов по востребованным профессиям в сфере IT, дизайна, маркетинга и менеджмента. Все учебные программы предлагают только актуальные знания от экспертов рынка и максимум практики.

• Требования к абитуриентам: нет ограничений и не требует специальной подготовки.
• Что получите: научитесь создавать простые модели; изучите устройство архитектуры нейросетей и ML-алгоритмы; освоите инструменты для анализа данных; узнаете как визуализировать данные в Power Point, писать запросы к API и собирать модель в виде API.
• Формат занятий: 3 уровня подготовки (начальный, продвинутый и экспертный); теория в онлайн-лекциях, задачи и практика, итоговые проекты; всего 100 практических задач и 3 итоговых проекта по каждому уровню.
• Преимущества курса: рассрочка платежа с отсрочкой первого взноса на 6 месяцев; стажировка в компаниях-партнерах; помощь в трудоустройстве; диплом и удостоверение государственного образца; много практики и разборов кейсов; доступ к партнерским вакансиям.
• Кому подойдет: новичкам, практикующим программистам и начинающим аналитикам.
• Длительность обучения: первый и второй уровень – по 6 месяцев, экспертный уровень – около 1 года.
• Стоимость: 210 335 рублей всего; в рассрочку по 6 785 рублей сроком до 31 месяца (первый платеж через 6 месяцев после начала обучения).

3. «Машинное обучение» от Нетологии

Онлайн-университет Нетология готовит специалистов по самым востребованным направлениям уже более 10 лет.  Предлагает учебные программы для новичков и курсы повышения квалификации для практикующих специалистов.  Резидент государственной программы Сколково.

• Требования к абитуриентам: уверенный пользователь Python; хорошее знание математики.
• Что получите: узнаете как генерировать идеи и составлять план задач для data science проекта; освоите основные алгоритмы для разных моделей; научитесь использовать библиотеку Sklearn, оценивать качество проектов, оптимизировать процессы и составлять отчеты, создавать нейросети.
• Формат занятий: онлайн-уроки, практика с индивидуальными и командными заданиями, лабораторные занятия и хакатон; в конце обучения – защита итогового проекта (реальный кейс от Dodo Brands).
• Преимущества курса: гарантия возврата денег, если курс не подойдет; карьерные консультации; преподаватели-эксперты; диплом установленного образца; практический опыт в работе с нейросетями; уровень подготовки Middle.
• Кому подойдет: практикующим разработчикам, аналитикам и математикам.
• Длительность обучения: 6 месяцев.
• Стоимость: всего 49 000 рублей или в рассрочку по 4 083 рубля в месяц сроком до 1 года.

Помимо учебных онлайн-программ дополнит ваши профессиональные знания специализированная литература по machine learning.

Итоги:

На этом я заканчиваю обзор профессии. Насколько она для вас интересна? Не забывайте оставлять свои комментарии и отзывы под статьей.

И до новых встреч в нашем блоге!

Пока!