Machine Learning Engineer

Растущий спрос на использование искусственного интеллекта и автоматизированных систем разного назначения ведет к росту востребованности специалистов Machine Learning Engineer. Эти программисты, используя разные алгоритмы и данные, отвечают за обучение ИИ и других цифровых продуктов принятию решений, необходимых для закрытия поставленных задач. Человек не обрабатывает самостоятельно огромные объемы информации, а обучает этому технику. Это ускоряет процессы, оптимизирует затраты времени и средств на получение результата.

Чем занимается Machine Learning Engineer?

Инженер машинного обучения выполняет несколько задач, направленных на достижение поставленных целей. Они отличаются в зависимости от компании и конкретных проектов. Однако среди общих заданий, с которыми сталкивается ML инженер, выделяют такие:

• Сбор и подготовка данных. Чтобы обучить программу или ИИ, необходимо предоставить огромный объем информации. При этом они предварительно проходят разметку — своеобразную классификацию. Например, для обучения машины отличать котов от собак на фото, необходимо указать, где и какое животное.
• Постройка модели машинного обучения, отвечающей за обработку данных. ML Engineer разрабатывают и обучают алгоритмы, способные быстро выделять заданную информацию с огромного объема. В результате получается умная модель, способная выделять нужные параметры основываясь на данных. Инженер определяет признаки, подходящие для обучения. Модель выбирают под цели работы, а фичи — основываясь на специфике алгоритма и реализуемых задач.
• Обучение модели определению паттернов за счет тренировочного набора данных. В процессе обучения алгоритм корректирует собственные ответы, снижая вероятность ошибки в предсказанных результатах и фактических показателях. После этого ML-инженер проводит проверку с тестовыми и валидационными выборками. Это дает возможность оценить, насколько хорошо подготовленное ПО справляется с поставленными задачами.
• Оценка полученных результатов и улучшение работы. Инженер машинного обучения проводит оценку эффективности используемой модели. При этом упор делается на заданные метрики. Опираясь на результаты оценки, специалист работает над улучшением производительности алгоритмов, а также коррекцией его функций.
• Интеграция готовых решений и мониторинг готовых моделей. Инженеры внедряют разработанные модели в имеющиеся бизнес-процессы, сервисы или продукты. После этого они отвечают за поддержку непрерывной работы заданного алгоритма, периодически проводя дополнительное обучение.

ML специалист не только разрабатывает, но и контролирует процесс работы системы. При необходимости выполняет дополнительное обучение, например, если произошли изменения паттернов или других показателей.

Какими навыками должен владеть инженер машинного обучения?

Для точного и быстрого выполнения поставленных задач Machine Learning Engineer должен иметь такой скиллсет:

• Разные языки программирования. Для моделирования работы с данными подойдет Python, а для запросов из баз данных — SQL.
• Доменные библиотеки и библиотеки данных, а также инструменты, задействованные в экспериментах. Проведение инжиниринга и отбора признаков важны в создании эффективного алгоритма.
• Инструменты для упаковки проекта МО в контейнер для поддержки стабильной и однотипной работы на разных ПК. Это может быть Docker.
• Фреймворк для превращения модели МО в сервис. Для этого подходит FastAPI и некоторые другие решения.
• ПО для отслеживания поведения модели и принятия решения о ее дальнейшем применении. Как вариант можно рассматривать Grafana.
• Аналитическое мышление, без которого машинная инженерия останется недоступной для изучения. Оно необходимо для системного решения задач.
• Коммуникативные навыки для лучшего понимания того, что необходимо получить в итоге. Для этого важно уметь правильно задавать вопросы и вести диалог.

В некоторых случаях от специалиста могут потребовать дополнительные навыки, отвечающие запросам конкретной компании.

Инженер машинного обучения в США

Кто такой инженер машинного обучения в США четко регламентировано, как и перечень его задач. Отдельные требования устанавливают компании по собственному усмотрению и под соответствующие задания.

Machine Learning Engineer в США востребованы даже в крупных корпорациях. Начинающие инженеры привлекаются к решению сложных задач, среди которых выделяют:

• Исследование и реализация методов, применяемых в переработке данных.
• Поисков путей совершенствования модели.
• Формирование гипотез, выполнение экспериментов и анализ их результата.
• Дальнейшее развитие модели и оптимизация ее работы в интегрированной системе.

Чем больше опыта имеет инженер машинного обучения в США, тем шире круг его обязанностей, вплоть до самостоятельной реализации проекта.

Зарплата инженера машинного обучения в США

Зарплата инженера машинного обучения в США зависит от уровня его квалификации, объема выполняемой работы, ее сложности, а также политики компании. Средние значения по состоянию на конец 2024 года составляли 167 тысяч долларов в год, при средних показателях заработной платы по стране в 122 тысячи.

Где может получить образование ML Engineer?

Для обучения Machine Learning Engineer в США можно выбрать соответствующее направление в колледже или высшем учебном заведении. Также получить необходимые навыки и знания можно, обучаясь по разным программам, пройдя курсы или самостоятельно изучив все аспекты профессии по материалам из открытых источников. Наша школа в довесок к обучению на курсе Machine Learning Engineer предоставляет еще и стажировку в реальных компаниях США. 

ML-инженер и перспективы профессии

В ближайшие 5 лет спрос на ML Engineer будет возрастать. Это обусловлено активным развитием искусственного интеллекта, а также массовым внедрением автоматизированных систем разного назначения. Можно рассматривать это направление как перспективное для освоения и получения рабочего места. В дальнейшем спрос на специалистов будет оставаться на стабильно высоком уровне.