Багато чого з переліченого я дізналася в університеті, коли навчалася за спеціальністю «Прикладна математика». Але головну підготовку я пройшла на стажуванні, на менторській програмі. Було складно через конкуренцію, яка існувала ще до появи ChatGPT і гайпу довкола ML. А нині вимоги до кандидатів зросли й продовжують зростати.
Вебінар від robot_dreams: Хто такий Machine Learning Engineer? (подія в архіві)
— Які знання та досвід потрібні Machine Learning Engineer? — Які книги варто прочитати майбутньому Machine Learning Engineer? Як працює ML Engineer в аутсорс-компанії, на аутстафі та у продуктовій компанії? — Опишіть робочий день Machine Learning Engineer.— Плюси та мінуси професії.— Найскладніший та найцікавіший проєкт.
Data Scientist (TENTENS Tech)
До того ж можна розв’язати за допомогою ML задачі знайомих, у яких є власний бізнес. Під час навчання зацікавився аналітикою, даними та їхньою обробкою. Пройшов навчання у DataRoot University, заглибився менеджер проекту в курси на Coursera.
Senior Data Software Engineer
Потім почав писати класифікатор новин зі студентських пабліків у телеграмі. Перша робота дивом була навіть не на компанію, а на замовників з фриланс-бірж. Остаточною метою машинного інженера є створення масштабованих, ефективних і точних моделей машинного навчання, які можуть автоматизувати процеси й покращувати процеси ухвалення рішень. Інженери тісно співпрацюють з розробниками ПЗ і Data Scientists. Кінцевою метою ML-інженера є розроблення масштабованих і ефективних систем на основі машинного навчання, які можуть розвʼязувати практичні проблеми.
- Потім почав писати класифікатор новин зі студентських пабліків у телеграмі.
- Частина робочого дня піде на створення документації та презентацій з висновками щодо перебігу проєкту.
- Кінцевою метою ML-інженера є розроблення масштабованих і ефективних систем на основі машинного навчання, які можуть розвʼязувати практичні проблеми.
- Інженери тісно співпрацюють з розробниками ПЗ і Data Scientists.
- Для тих, хто любить працювати з даними, математикою та програмуванням, це буде чудовий вибір професії.
Big Data Software Engineer Senior/Lead
Але важливо глибше розуміти Python і шаблони проєктування та писати структурно чистий код. Книжка Clean Code in Python охоплює теми шаблонів проєктування, архітектури програмного забезпечення, декораторів тощо й допоможе вам покращити навички програмування. Ще одна рекомендація — Designing Machine Learning Systems. Не варто боятися та недооцінювати фриланс-біржі, які можна використати для вдосконалення навичок і розвитку.
Machine Learning Engineer — це фахівець, який розгортає, тренує та підтримує моделі машинного навчання. Глобально різниці в роботі між різними типами компаній я не бачив, оскільки підхід до розвʼязання задач, що стоять перед інженером, аналогічний. Аналіз і вибір моделі (алгоритму) машинного навчання.
评论