Machine Learning инженер

Чем занимается

Machine Learning инженер превращает модели машинного обучения в работающие сервисы. Он готовит данные, обучает и проверяет модели, подбирает параметры, затем упаковывает модель в приложение или API, которое можно использовать в продукте, и следит за её качеством после запуска. Такие модели применяются в рекомендательных системах, распознавании изображений и речи, обработке текста, прогнозировании. От Data Scientist его отличает больший упор на программную инженерию и внедрение.

Какие навыки нужны

• Python на уверенном уровне и библиотеки для данных
• математика: линейная алгебра, статистика, основы оптимизации
• классическое машинное обучение и основы нейронных сетей
• фреймворки, например PyTorch или TensorFlow
• SQL, Git, контейнеры и основы развёртывания сервисов
• умение оценивать качество модели и находить причины ошибок
• дисциплина и готовность постоянно изучать новое

С чего начать и как учиться

Начните с Python, статистики и основ анализа данных, затем изучите классические методы машинного обучения и лишь потом нейронные сети. Каждую тему закрепляйте проектом на открытых данных и публикуйте его на GitHub. Курс рассчитан на тех, у кого уже есть базовое представление о программировании и математике, поэтому новичку стоит сначала освоить основы. Прямой вход встречается реже, чем через позицию разработчика, аналитика данных или Data Scientist.

Где работает

В Армении специалисты по машинному обучению работают в стартапах и продуктовых компаниях, аутсорс-студиях и международных командах, в банках и телекоммуникациях, а также на фрилансе. Позиций относительно немного, и работодатели обычно ждут сильной технической базы.