Инженер по машинному обучению

Data Scientist против инженера по машинному обучению

Во-первых, давайте обсудим различия, с нашей точки зрения, между инженером по машинному обучению и специалистом по данным. Учтите, что эти роли не имеют закрытых определений и могут варьироваться в зависимости от точки зрения читателя, поэтому наше описание и сравнение не является непреложной истиной, которую следует воспринимать как незыблемое утверждение.

Для нас Data Scientist имеет более широкий набор функций, чем инженер по машинному обучению, и может выполнять больший список задач: от извлечения данных из своего облачного или локального хранилища до анализа/очистки этих данных, построения моделей машинного обучения. , а иногда даже их развертывание, хотя эта последняя задача обычно больше относится к области Data Engineer.

Это может варьироваться в зависимости от человека / компании, но в целом специалисты по данным имеют больше научных знаний в области статистики и математического моделирования, чем инженеры по машинному обучению. Они должны иметь большой опыт в анализе данных и извлечении из них информации с помощью статистических методов, а также в том, как выполнять исследовательский анализ и визуализацию данных.

Так кто же тогда инженер по машинному обучению?

Сила инженера по машинному обучению заключается в одной из задач, которую может выполнять специалист по данным, но в которой он может не быть экспертом: создание моделей машинного обучения, наличие опыта работы с различными фреймворками и платформами и знание того, как эти разные фреймворки интегрированы в производственную среду. Они также должны очень хорошо разбираться в диагностике этих моделей, зная, почему они могут не получать нужных результатов, и уметь решать и устранять эти проблемы с конечной целью построения наилучшей возможной модели с доступными ресурсами.

Инженеры по машинному обучению знают, где обучать модели, когда стоит обучать модель с использованием доступных данных или когда использовать доступную предварительно обученную модель, а также хорошо разбираются в таких инструментах, как AutoML, BigML и Machine Learning. предложения крупных игроков рынка, таких как Amazon, Google и Microsoft.

Зачем нужны ML-инженеры?

Причина, по которой нужны инженеры по машинному обучению, заключается в следующем: если компания хочет упорядочить и оптимизировать свою процедуру создания и развертывания приложений искусственного интеллекта, очень полезно иметь в команде роль, превышающую роль на этапе построения модели и создания ценности.

Во времена, когда работы много, инженеры данных могут сосредоточиться на построении архитектуры систем, специалисты по данным могут сосредоточиться на анализе, очистке и оптимизации данных, а инженеры по машинному обучению могут сосредоточиться на использовании этих данных для построения и запуска в прод.

Когда работы меньше и все течет гладко, специалисты по данным могут сделать проект практически от начала до конца, а инженеры по машинному обучению могут дать им совет по определенным моментам, если это необходимо.

Кроме того, такое разделение ролей помогает людям точно знать, в чем заключается их задача, и становиться в ней экспертами, а также избавляет от неудобных моментов, когда нужно выполнить определенную работу, и никто точно не знает, кто ее должен выполнять.

Как стать инженером по машинному обучению?

Как упоминалось ранее, инженер машинного обучения — это человек, которому может не хватать глубоких научных навыков специалиста по данным, но он обладает другими востребованными навыками, включая программирование, фреймворки машинного и глубокого обучения, AutoML, MLOps и инженерию данных.

Он должен иметь знания о таких библиотеках, как Sckit-Learn, Tensorflow и Keras, о предыдущих фреймворках и разнообразных платформах, которые позволяют внедрять и интегрировать в производственные системы модели машинного обучения.

Модель, сидящая на ноутбуке в Jupyter и не используемая ни для чего, бесполезна, даже если ее точность составляет 99%! Станьте инженером по машинному обучению и запустите её в производство!

Если вы хотите стать инженером по машинному обучению, ознакомьтесь с нашим разделом книг по машинному обучению, и из них мы особенно рекомендуем Машинное обучение Python, поскольку оно очень практично и ориентировано на реализацию.

Когда вы будете готовы стать одним из них и захотите начать поиск работы инженера по машинному обучению, вы можете проверить отличные сайты, такие как hh.ru, чтобы найти что-то, что вам подходит. См. вакансии инженера по машинному обучению на hh.ru.