Кто такой ML-Инженер, чем занимается и как им стать
Разберемся, чем занимается ML Engineer. Какие задачи выполняет в организации. В чем заключается отличие от Data Scientist. Узнаем, сколько зарабатывает ML-инженер, как овладеть профессией.
Кто такой ML-инженер
В сети часто мелькает выражение «модель была обучена на…». Задумывались, что означает «обучить модель» и кто этим занимается? Давайте разберемся. Начнем с того, что обучение или Machine Learning (ML) относится к области программирования.
То есть, специальные программисты создают алгоритмы. По этим правилам нейросеть учится. Так ИИ получает способность «видеть» взаимосвязь. Получает способность распределять по категориям, совмещать и обрабатывать заданным образом информацию.
Поэтому на выходе получим логичный ответ. А не кучу бессвязной информации. Программист, который занимается обучением, называется Machine Learning Engineer. Не удивляйтесь, что профессия называется инженером, а не программистом.
Так как спец занимается не только написанием кода. Он проектирует, тестирует, а также выполняет прочие задачи. По большей части ML-инженер сосредоточен на алгоритмах. Создает, дорабатывает и отлаживает.
Они помогают компьютерам учиться из опыта и делать предсказания. При этом без явного программирования. Очевидно, что такие профи работают над созданием ИИ и нейросетей. Нужны ли инженеры в коммерческих организациях, где не используется ИИ?
Безусловно, нужны. ML-модели встречаются повсеместно. Часто люди просто не замечают, настолько модели стали привычны в нашей жизни. Простой пример, определение спама в почте. Или системы рекомендаций в магазинах, стриминга.
Пример задач, которые решают ML-модели:
- прогнозирование спроса;
- распознавание образов;
- классификация данных;
- рекомендательные системы;
- автоматизация принятия решений.
В организациях модели автоматизируют анализ данных. ML-инженеры создают системы, выявляющие тенденции и делающие прогнозы. Это снижает риски, повышает конкурентоспособность. В целом повышает продуктивность работы.
Что делает ML-инженер
Главная цель – создать точную модель. А затем внедрить результат. Например, инженер создаст рекомендательную систему. Затем вместе с программистом встроит ML-модель в интернет-магазин. Далее остается отслеживать правильность работы.
Главные задачи:
- Сбор и подготовка данных. В онлайн-ритейле это история покупок, предпочтения или цены. В финансовых учреждениях – транзакции, кредитные истории. Массив информации очищается от ошибок. Затем инженер переводит массив в необходимый для обучения формат.
- Выбор и разработка моделей. Определяет ML алгоритмы для конкретной задачи. Выбирает структуру, параметры. Проводит оптимизацию.
- Обучение моделей. Вводит массив, проводит вычисления. Корректирует, при необходимости.
- Оценка и оптимизация моделей. Проводит оценку производительности. Оптимизирует параметры для повышения результативности.
- Интеграция в системы. Внедряет готовую ML-модель. Настраивает для повседневной работы. Обучает пользователей.
- Обслуживание и обновление. Дорабатывает модель, обновляет. Например, при изменении цен на товары. Или добавление новых банковских услуг. Исправляет ошибки.
Естественно, что ML-инженер работает не один. Он тесно контактирует с бизнес-аналитиками, программистами или Data Scientist. Только совместная работа способна дать продуктивный результат.
Чем отличается ML-инженер от Data Scientist
Это две похожие профессии, связанные с Machine Learning. Часто совместно работают над одним проектом. Но отличаются главной областью работы. Если коротко, то ML-инженер создает. А Data Scientist использует ML-модели. Отвечает за информацию для обучения.
| Характеристика | ML-инженер | Data Scientist |
| Основная задача | разработка и внедрение моделей, инженерия систем обработки данных | исследование данных, создание статистических моделей, выявление паттернов |
| Акцент | на инженерии, разработке моделей | на анализе информации, создании моделей для понимания бизнес-процессов, принятия решений |
| Специализация | упор на инженерии, разработке ПО для ML | статистика, ML, работа с данными и их визуализация |
| Образование | в области компьютерных наук, инженерии или математики | разнообразное, включая статистику, компьютерные науки, бизнес-аналитику |
| Цель | создание, оптимизация моделей для решения конкретных задач | понимание информации для определения тенденций, принятия решений, оптимизации бизнес-процессов |
| Процесс работы | фокус на разработке, интеграции моделей в продукцию | анализ информации, создание моделей, предоставление бизнес-решений на основе информации |
| Навыки | инженерия данных, программирование, алгоритмы | статистика, анализ данных и машинное обучение, бизнес-аналитика |
| Главный результат | оптимизация и интеграция моделей в реальные системы | создание предсказательных моделей, выявление закономерностей в массиве |
Плюсы и минусы профессии
| Плюсы | Минусы |
| Востребованность на рынке труда | Конкуренция на рынке труда |
| Высокие зарплаты | Постоянное обучение |
| Работа в различных отраслях | Высокий уровень ответственности |
| Возможность работать удаленно | Ненормированный рабочий график |
| Интересная и творческая работа | Риск морального выгорания |
| Возможность карьерного роста | Работа с Big Data |
| Работа в международных компаниях |
Уровень зарплаты в профессии
Оклад зависит от ряда факторов. Учитывается регион, область работы, опыт. А также размер организации. В столице и крупных городах, оклад выше, чем в областях. Традиционно, в финансовом секторе, платят больше.
Доходными считаются области обработки естественного языка и компьютерного зрения. Наконец, в международных компаниях предлагается повышенная ставка. Особенно, если эксперт владеет иностранными языками.
Очевидный плюс – опыт работы на международном рынке. Подобные эксперты востребованы по всему миру. Согласно HeadHunter средний оклад – 212 600 рублей. А ресурс Zarplan.com приводит цифру – 360 750 рублей.
На hh.ru свыше 200 вакансий на должность специалист по машинному обучению. Новичкам предлагается оклад 80 000 – 100 000. А опытным 300 000 – 500 000. Встречаются вакансии с зарплатой свыше миллиона рублей.
Карьерный рост
Рынок труда рисует радужные картины. В обозримом будущем продолжится рост спроса на экспертов. Это говорят отечественные и иностранные аналитики. Время подумать об освоении это специальности.
Карьерная лестница не ограничена ступенями от младшего до старшего сотрудника. Повышайте квалификацию, тогда откроется доступ к руководящим должностям. Например, руководитель отдела аналитики.
Знания и опыт позволят перейти на смежные профессии. Конечно, это зависит от желания и рыночной конъюнктуры. Если уже имеете должность с адекватным доходом, то не обязательно рассматривать варианты смены специальности.
Смежные должности:
- Data Scientist;
- Data Engineer;
- Software Engineer;
- AI Researcher;
- ML Research Scientist;
- Менеджер проекта по ML;
- директор по исследованиям и разработкам;
- преподаватель Machine Learning.
Какие знания и навыки нужны в профессии
Базу составляют – Machine Learning, математика, статистика, ИТ. Однако не только технические навыки необходимы инженеру. Профи следует уметь общаться с заказчиками. Быть командным игроком. Грамотно организовывать работу.
Главные знания:
- Программирование и языки. Знать Python, Java, C++. Уметь работать с ML-библиотеками – TensorFlow, PyTorch, scikit-learn.
- Математика и статистика. Знать основы линейной алгебры, матричных операций, статистики, вероятности.
- IT, компьютерные науки. Объектно-ориентированное программирование, базы данных, Big Data.
- Машинное обучение. Знать и понимать ML-алгоритмы, регрессию, классификацию, кластеризацию. Уметь работать с нейронными сетями и глубоким обучением.
- Обработка данных. Уметь работать с SQL, Big Data. Знать методы предобработки, преобразования, очистки. Понимать системы хранения данных Hadoop, Spark.
- Смежные области. Искусственный интеллект, нейронные сети, компьютерное зрение, обработка естественного языка.
- Инженерия признаков. Уметь создавать новые признаки для улучшения производительности моделей.
- Оптимизация моделей. Уметь настраивать параметры модели.
- Работа с библиотеками для визуализации. Уметь использовать инструменты визуализации. Например, Matplotlib, Seaborn.
- Работа в команде. Уметь продуктивно сотрудничать со спецами других областей. Разрешать конфликты, находить компромиссы.
Как стать ML-инженером
Способ первый – вузовское образование. Оптимально выбрать специализацию инженер машинного обучения. Но подойдут и смежные направления. Это компьютерные науки, математика или статистика. Обучение 4-5 лет. Итог – готовая специальность.
Однако придется доучиваться, если образование по смежным направлениям. То есть осваивать ML самостоятельно или на курсах. При платном обучении, освоении профессии обойдется недешево.
Способ второй – онлайн-курсы. В отличие от вуза, срок обучения исчисляется месяцами. А не годами. Цена образования в разы меньше. Не требуется посещать учебное заведение. Еще из преимуществ – гибкое расписание, обучение на дому, готовая профессия.
Часть школ поможет пройти стажировку. Или помогут с устройством на работу. Только выбирайте лицензированные онлайн-школы. Тогда выданный документ котируется на рынке труда. При этом наравне с вузовским дипломом.
Способ третий – самообразование. Непростой путь, но доступный для всех. Учебный материал присутствует в сети. Загвоздка в самодисциплине и структурированности знаний. Сложности в практике и экспертном руководстве.
В заключении
Теперь знаете, что такое ML и чем занимается инженер в данной области. Профессия востребована на рынке труда и адекватно оплачивается. Оптимальный вариант освоения специальности – это онлайн-курсы.
Комментарии