Строитель VS Machine Learning Engineer: лучшая профессия в США?

Казалось бы, что может быть общего у профессии строитель и инженер машинного обучения? Два совершенно разных направления – пока первый специалист возводит здания, второй выстраивает цифровые системы. Однако сходства все же есть. Обе профессии востребованы в США, они требуют умения мыслить системно и логически, а также подразумевают командную работу.

Чтобы решить, в каком направлении лучше развиваться, следует изучить ключевые аспекты каждого. Собрать общие сведения, углубиться в сложность входа в сферу, визуализировать развитие в карьере. Давайте вместе поразмыслим, какому специалисту Америка сулит больший успех?

Особенности профессии строитель в США

Развитие инфраструктуры невозможно без строителя. Это уважаемая профессия не только в США, но и по всему миру, однако ее условия труда простыми не назовешь:

• нужна выносливость;
• рабочий день длится от раннего утра до позднего вечера;
• трудиться нужно и в непогоду, и в праздники, и сверхурочно.

Инженер строитель обязан разбираться в стройматериалах, владеть рабочими инструментами, внимательно относиться к требованиям по безопасности. Также нужно уметь читать чертежи и не отходить от плана. Узкопрофильные специальности более востребованы, но нужно пройти обучение и иметь сертификат.

Что нужно знать о профессии Machine Learning Engineer в США

Как и строитель, ML-инженер также владеет своими инструментами. Это не рулетка и не перфоратор, а фреймворки, языки программирования и вычислительные ресурсы. Machine Learning Engineer в США работает удаленно или в офисе. Погодные условия на него не влияют, а рабочий день обычно фиксированный и составляет около 8 часов. Если строитель должен быть выносливым, то в инженере машинного обучения ценится гибкость. Большинство компаний разрешают сотрудникам работать из дома.

Чтобы претендовать на должность Machine Learning Engineer, нужно освоить ряд навыков:

• знать языки программирования;
• ориентироваться в статистике и линейной алгебре;
• владеть инструментами для машинного обучения и знать, как работать с библиотеками;
• понимать, как работать с базами данных;
• ориентироваться в принципах разработки и развертывания моделей ML.

Наиболее эффективный и быстрый способ обучиться теории и практике – пройти курсы. Например, в PASV обучение длится 8 месяцев. За это время можно с нуля освоить основы профессии и стать уверенным junior-специалистом.

Сравнение зарплат инженера машинного обучения и строителя в США

Согласно данным Glassdoor и Indeed, в США средняя зарплата junior ML-инженера составляет $90-110 тыс в год. А middle может рассчитывать на доход в $150-200 тыс в год.

Средний годовой доход в $150 тыс и у руководителя строительства крупных проектов. Однако если речь идет о более низких должностях, зарплата здесь гораздо ниже. Инженер-проектировщик в год получает около $70 тыс, сварщик $40 тыс долларов, а чернорабочий $30-35 тыс. Если вы начинающий инженер-строитель, зарплата в год будет составлять около $60 тыс. Данные приведены с учетом полного 8-часового рабочего дня и привычной ежедневки.

Перспективна ли профессия строителя в США

Рабочие руки всегда будут нужны: Америка – страна, где активно развивается инфраструктура. Карьера строителя обычно развивается по вертикали. Рабочий может выучиться на мастера, а затем открыть двери собственной строительной компании. Однако стоит отметить нюансы:

• карьера многих строителей ограничивается строительными площадками;
• во время кризисов спрос на строительные услуги падает;
• строитель должен оставаться в хорошей физической форме.

Технологии развиваются, и в строительстве все чаще применяются роботизированные системы. Потребность в обычных рабочих-строителях уже не такая, как те же 10 лет назад.

Чего ждать от направления Machine Learning Engineering в ближайшем будущем

• Развитие технологий не остановится, а значит специалисты машинного обучения будут входит в топ самых ценных кадров на рынке труда.
• ML будет внедряться в разные области, поэтому вакансии будут разноплановее.
• Роботизированные системы не будут препятствовать карьере инженеров. Эти специалисты управляют технологиями, а не наоборот.
• Возможности для удаленной деятельности будут только расти.

Чтобы пользоваться преимуществами направления, необходимо постоянно обучаться и усердно работать. А упростить вхождение в профессию можно на курсах PASV.

Часто задаваемые вопросы

Как устроиться на должность Machine Learning Engineer?
Пройдя обучение, создайте портфолио, изучайте вакансии на специализированных платформах, биржах и LinkedIn и проходите собеседования.

Как освоить профессию инженер строитель?
Получить образование можно за 4-5 лет. После этого нужно пройти практику.

Можно ли после курсов PASV начать искать работу в машинном обучении?
Да, наши курсы обучают с нуля до уровня junior. Многие студенты приступают к поиску работы уже в конце обучения.

В каких отраслях применяется машинное обучение?
Финансы, логистика, здравоохранение, торговля, ритейл и даже развлечение и искусство. По прогнозам аналитиков перечень будет продолжать расширяться.

ИИ – это помощник или конкурент ML-инженера?
ИИ не заменит профессиональные навыки специалиста. Это вспомогательный инструмент ML-инженера.