Привет!
Для аналитиков данных, изучающих новые возможности и ищущих пути продвижения по карьерной лестнице, один из вариантов – стать специалистом по Machine Learning.
ML-инженеры – это востребованная и дефицитная должность, которая жизненно важна не только для индустрии науки о данных, но и для любой организации, ставящей данные во главу угла своей стратегии.
Но что именно делает ML-инженер и какие навыки лучше всего подходят для этой должности? Давайте начнем с основ.
Что такое машинное обучение?
Машинное обучение – это направление искусственного интеллекта (AI), которое позволяет компьютерам учиться на основе данных, не будучи явно запрограммированными на это.
Используя алгоритмы, машинное обучение позволяет обнаруживать закономерности в данных, что позволяет компьютерам делать прогнозы и, во многих случаях, принимать решения без вмешательства человека. Инструменты машинного обучения, по сути, позволяют компьютерам «думать» и «учиться» автономно.
Машинное обучение было первоначально задумано в 1940-х годах, а первые исполняемые алгоритмы были разработаны в 1950-60-х годах.
Однако только с развитием технологий и вычислительной мощности компьютеров оно достигло своего расцвета. Хотя первые алгоритмы машинного обучения были разработаны для науки, сегодня они являются неотъемлемой частью многих отраслей, от здравоохранения до розничной торговли.
Оно используется для автоматизации сложных задач, обеспечения понимания и принятия более эффективных решений.
Современные примеры машинного обучения в действии включают:
- Автоматизация задач по обслуживанию клиентов, таких как ответы на запросы или предоставление персонализированных рекомендаций
- Предложение гиперперсонализированного маркетинга на основе интересов потребителей и их поведения в прошлом
- Оптимизация и управление цепочками поставок путем прогнозирования спроса клиентов и обеспечения наличия товара на складе
- Улучшение медицинской диагностики путем анализа медицинских изображений для более быстрой и точной диагностики заболеваний, чем при использовании только ручных методов.
- Поддержка самоуправляемых автомобилей с помощью алгоритмов, которые обнаруживают объекты в окружающей среде и принимают навигационные решения
- Использование алгоритмов распознавания лиц для улучшения мер безопасности.
Список, как вы можете себе представить, можно продолжать!
Чем занимаются ML-инженеры?
ML-инженеры отвечают за разработку и совершенствование алгоритмов, используемых инструментами машинного обучения. В их обязанности входит работа с коллегами, занимающимися изучением данных, и профессиональными заинтересованными сторонами для разработки решений различных проблем.
Типичные приложения машинного обучения могут включать в себя:
- Обработка естественного языка (например, для выявления настроений клиентов).
- Распознавание изображений (например, обычно используемое в полиции или службе безопасности)
- Машинное видение (подмножество распознавания изображений, которое позволяет компьютерам извлекать информацию из визуальных образов)
- Распознавание речи (например, персональные голосовые помощники)
- Финансовое моделирование (для прогнозирования цен на акции или предсказания экономических тенденций)
- Биомедицинские приложения (например, открытие новых лекарств)
- Обнаружение мошенничества (посредством мониторинга операций по дебетовым или кредитным картам)
- Рекомендательные системы (например, используемые Netflix или Amazon).
И снова список можно продолжать!
Главное, что нужно понять, это то, что инженеры и аналитики используют машинное обучение для автоматизации задач, которые являются очень сложными, трудоемкими и трудновыполнимыми для человека.
Однако, несмотря на очевидные преимущества машинного обучения, компромисс заключается в том, что алгоритмы ML должны быть спроектированы и разработаны на заказ для удовлетворения конкретных потребностей. Это отличается от большинства традиционных алгоритмов анализа данных, которые, как правило, имеют более общее назначение и требуют если не нулевой тонкой настройки, то гораздо меньших дополнительных усилий.
Какие навыки необходимы ML-инженерам?
Есть некоторые специфические черты, которые необходимы всем специалистам по Machine Learning.
Помимо сильных мета-навыков (таких как работа в команде, решение проблем, устойчивость и лидерство), общие технические навыки включают:
- Знание основ искусственного интеллекта, добычи данных и анализа данных
- Знание систем баз данных, хранилищ данных и других инструментов работы с данными
- Понимание контролируемого, неконтролируемого и глубокого обучения
- Экспертное понимание математики и статистики
- Обширные знания языков программирования, таких как Python, R и Java
- Умение отлаживать и оптимизировать модели машинного обучения и создавать/управлять конвейерами машинного обучения
- Умение создавать программное обеспечение, API и другие интерфейсы, взаимодействующие с моделями машинного обучения
- Понимание облачных вычислений и распределенных систем, таких как Hadoop, Spark или Flink.
Каковы типичные обязанности специалиста по Machine Learning?
Хотя обязанности ML-инженера варьируются в зависимости от организации и специфики его роли, общие обязанности включают:
- Исследование, проектирование, разработка и тестирование новых подходов к машинному обучению
- Разработка программного обеспечения для автоматизации анализа больших данных
- Устранение неполадок, возникающих при работе с новыми или существующими алгоритмами
- Развертывание моделей машинного обучения (т.е. переход от обучающих данных к результатам в реальных условиях, используя реальные данные)
- Интерпретация и анализ результатов для оценки и улучшения работы модели
- Написание кода для интеграции моделей машинного обучения в другие приложения, такие как веб-сайты, мобильные приложения или отраслевые инструменты
- Сотрудничество с другими командами для обеспечения соответствия моделей машинного обучения потребностям бизнеса
- Подготовка презентаций и отчетов по существующим проектам
- Вклад в разработку отраслевых стандартов и рекомендаций по машинному обучению (что крайне необходимо в этой относительно новой и быстро развивающейся области)
ML-инженер и аналитик данных: в чем разница?
Вы, вероятно, заметили, что многие из описанных технических навыков и обязанностей схожи с теми, которыми обладает типичный аналитик данных.
Так в чем же разница между этими ролями?
Основное различие между аналитиком данных и ML-инженером заключается в том, что последний является более высокой должностью, требующей более широкого опыта и, как правило, более высокого уровня.
Например, если аналитики данных могут иметь детальное и тонкое понимание конкретных наборов данных и аналитических методов, то ML-инженеры, как правило, больше озабочены навыками, связанными с тем, как эти данные обрабатываются.
Специалистам по Machine Learning также требуются более технические навыки. Проектирование, разработка и развертывание алгоритмов, принимающих автономные решения, накладывает новый уровень ответственности. Поэтому ML-инженерам необходимо глубокое понимание методов науки о данных и передовой практики разработки программного обеспечения.
Наконец, обязанности ML-инженера выходят за рамки стажа и технических навыков. Они также должны иметь отличную подготовку в таких областях, как этика и глобальная гражданская позиция. Это объясняется тем, что, поскольку даже относительно небольшие команды инженеров могут оказывать огромное влияние на большие группы населения, понимание того, как управлять властью, связанной с этой ролью, не менее важно, чем наличие соответствующих технических навыков.
Существует ли спрос на ML-инженеров?
Мы уже говорили о том, какие специальные навыки необходимы инженеру машинного обучения. Но есть ли реальный спрос на эту сложную роль? Короткий ответ – да.
Использование данных становится все более распространенным в деловом мире. Неудивительно, что спрос на ML-инженеров растет.
И эта тенденция будет продолжаться. Однако не верьте нам на слово. По данным сайта вакансий Indeed, в 2019 году ML-инженер был на первом месте среди самых востребованных должностей, размещенных на их сайте в США.
Хотя с тех пор в списке лучших вакансий Indeed освободилось место для других жизненно важных ролей (например, роли социального работника, которые оказались в центре внимания после пандемии), роли инженера по разработке программного обеспечения и машинного обучения по-прежнему остаются в первой десятке.
Поскольку искусственный интеллект переживает бум, а все больше организаций используют подходы, основанные на больших данных, ML-инженеры будут одним из наиболее устойчивых элементов нашей быстро меняющейся цифровой экономики. Об этом можно судить по тому, сколько могут зарабатывать специалисты по Machine Learning.
Как стать специалистом по Machine Learning
Если вы занимаетесь анализом данных и хотите расширить свои возможности или подняться по карьерной лестнице, стать ML-инженером – вполне достижимая цель. Однако для начала вам необходимо расширить свои навыки в области программной инженерии и искусственного интеллекта.
Вот наши лучшие советы о том, как стать инженером машинного обучения:
1. Поддерживайте свои навыки анализа данных в актуальном состоянии
В качестве ML-инженера вам очень пригодится солидная подготовка в области анализа данных.
Найдите время, чтобы подтянуть или усовершенствовать свои знания в области анализа данных, такие как языки программирования, статистические методы, хранилища данных и визуализация данных.
Если вы уже работаете аналитиком данных, почему бы не найти возможности для этого в вашей нынешней должности? Или же изучите эти темы в свободное время.
Если же вы только задумываетесь о том, чтобы начать изучать профессию аналитика данных, то можем посоветовать вам обратить свое внимание на курс от образовательной платформы Skillbox «Профессия Data Analyst».
Вы с нуля освоите востребованную профессию и будете помогать бизнесу принимать решения на основе данных. Научитесь работать с BI-инструментами, использовать Python, SQL и добавите 3 проекта в портфолио.
2. Узнайте больше об искусственном интеллекте
Если для анализа данных достаточно беглого понимания принципов искусственного интеллекта, то для того, чтобы стать ML-инженером, вам потребуется нечто большее. ML-инженер, являясь основным подразделом AI, подразумевает глубокое понимание тонкостей AI, таких как алгоритмы контролируемого и неконтролируемого обучения, нейронные сети, обработка естественного языка, компьютерное зрение и многое другое.
Найдите время, чтобы изучить эти темы. Начните с высокого уровня, а затем, по мере совершенствования навыков, углубляйтесь в программную часть.
3. Приобретите опыт в области разработки программного обеспечения
Хотя навыки разработки программного обеспечения полезны для анализа данных, они не всегда необходимы. Однако для ML-инженера это неотъемлемая часть работы.
Даже если вы уже знакомы с такими языками программирования, как Python, вам необходимо повысить свой уровень кодирования. Рассмотрите возможность изучения нового языка, например, Java или R, и получите некоторую практику в отладке и оптимизации моделей машинного обучения.
Отличный способ улучшить свои навыки в области разработки программного обеспечения – принять участие в проекте с открытым исходным кодом. Это поможет вам учиться в рамках сообщества практиков.
4. Нетворк
Многие из лучших возможностей для ML-инженеров открываются благодаря личным связям. Общайтесь с другими инженерами в социальных сетях или посещайте конференции, такие как ICML, NeurIPS и CVPR.
Вы также можете вступить в профессиональные организации, такие как Ассоциация вычислительной техники (ACM) или Институт инженеров по электротехнике и электронике (IEEE). По крайней мере, ознакомьтесь с их вакансиями или страницами новостей.
Кроме того, стоит присоединиться к онлайн-сообществам, таким как Kaggle и Reddit, чтобы получать советы от опытных профессионалов и быть в курсе последних событий в этой области.
5. Пройдите сертификацию
Существует множество сертификатов в области машинного обучения. Рассмотрите возможность прохождения одного или двух курсов, чтобы продемонстрировать свою компетентность. Если вы еще не уверены, для начала можно найти бесплатный краткий курс. Однако наличие авторитетной сертификации в области машинного обучения может стать ценным дополнением к вашему резюме.
Используйте эти базовые шаги в качестве основы, и вскоре вы приобретете навыки, знания и связи, необходимые вам для работы в этой увлекательной области. Помните: машинное обучение все еще находится в зачаточном состоянии. Это означает, что возможности для роста еще не определены, и это довольно захватывающая перспектива.
Следующие шаги
Вот и все, это было полное введение в машинное обучение. Если вы опытный аналитик данных, желающий перейти на работу в области машинного обучения, то лучшего времени для этого еще не было. Поскольку это ключевой аспект стратегии многих компаний, спрос на эту важную роль высок как никогда.
Более того, в экономике, где рабочие места с каждым годом меняются, развиваются и исчезают, ML-инженер – одна из редких позиций, которая, скорее всего, останется.
Конечно, в любой работе жизненно важно убедиться, что вы обладаете необходимыми навыками. Найдите время, чтобы подтянуть свои знания в области науки о данных, искусственного интеллекта и программной инженерии, и как можно больше практикуйтесь. Не забывайте также общаться с другими профессионалами в этой области.
До новых встреч!
