Chi è il Machine Learning Engineer: mansioni

I Machine Learning Engineer sono i creatori di software auto-eseguibili che consentono alle macchine di automatizzare i modelli predittivi.

Le applicazioni di ML, indipendentemente dalla programmazione diretta, apprendono e diventano sempre più precise con un numero maggiore di esperienze, esattamente come fanno gli umani. Quando vengono esposte a nuovi dati, queste applicazioni scoprono, si sviluppano e si modificano per offrire un’esperienza migliore.

Andando avanti in questo articolo, imparerai di più su cosa fa un ingegnere di machine learning, le competenze richieste e il ruolo dell’intelligenza artificiale e della data science in questo campo.

Chi è il Machine Learning Engineer?

Come Machine Learning Engineer si intendono dei professionisti che sono a contatto e che realizzano dei modelli che sono in grado di automatizzare dei processi. Queste macchine, quindi, adottano un comportamento molto simile a quello dell’essere umano in quanto imparano in base alle esperienze e si sviluppano nel tempo per garantire un servizio migliore.

Ecco due esempi per aiutarti a capire meglio. Immagina di star cercando dei corsi di certificazione su Google e il browser inizia a suggerirti dei percorsi di studio che corrispondono a ciò che stai cercando. Questo è quello che fa un Machine Learning Engineer.

Allo stesso modo, quando chiedi ad Alexa di riprodurre la tua parte preferita di una canzone, l’algoritmo è progettato in modo tale che passerà attraverso il tuo brano più apprezzato e ti farà ascoltare esattamente quella parte. L’esperienza migliorerà ulteriormente mentre continui a dirle di saltare le canzoni, ripetere i brani, modificare il volume e dare altri di questi comandi.

Cosa fa un ingegnere di Machine Learning?

Il lavoro di un Machine Learning Engineer include le capacità di un data scientist con quelle di un software engineer. Mentre il lavoro di un data scientist è più analitico e più in set di dati matematici, statistici e analitici, i software engineer hanno il sopravvento per quanto riguarda codici e programmi per la progettazione di sistemi software. Un Machine Learning Engineer è la figura professionale che risulta la sintesi tra questi due ruoli.

Le tipiche responsabilità lavorative di un Machine Learning Engineer sono:

• · Consulenza e analisi degli obiettivi di apprendimento automatico e quindi scelta dell’approccio migliore per formulare i dati per l’analisi.
• · Incorporare i dati di origine nei sistemi di apprendimento automatico per consentire l’addestramento dell’apprendimento automatico.
• · Collaborare con data scientist e costruire prototipi di data science applicando algoritmi e strumenti di machine learning adeguati.
• · Gestire, ridimensionare, mantenere e migliorare il modello di machine learning per garantire che gli algoritmi sviluppati siano accurati.
• · Comunicare con le persone chiave per comprendere i requisiti e, in base a ciò, ottimizzare i processi di machine learning affinché funzionino di conseguenza.
• · Conduzione di test, esecuzione di analisi statistiche e interpretazione dei risultati dei test per prestazioni e risultati migliori.

Competenze richieste ad un Machine Learning Engineer

L’obiettivo principale di un Machine Learning Engineer è quello di lavorare affinché l’apprendimento automatico sia quanto più accurato possibile e per garantire un’esperienza utente di altissimo livello.

Quindi, per avere successo come Machine Learning Engineer, è necessario disporre delle conoscenze e delle competenze combinate di un software engineer e di un data scientist. Di seguito sono elencate le competenze generali per un ruolo lavorativo di questo tipo.

• · Conoscenza delle strutture dati, della modellazione dei dati e dell’architettura software.
• · Competenze relative ai dati; padronanza di linguaggi di programmazione come Python e Java, per stimare e prevedere algoritmi.
• · Competenze di ingegneria del software, ovvero buona padronanza di algoritmi, strutture di dati e architettura del computer.

e ancora:

• · Eccezionali capacità matematiche e statistiche, per eseguire stime e operare con algoritmi.
• · Capacità di comunicazione scritta e verbale per spiegare il complicato processo a persone che non sono specialisti di programmazione.
• · Capacità di lavorare con set di dati grandi e complessi insieme a un team.
• · Capacità di problem solving e conoscenza di strumenti e risorse di apprendimento automatico come Spark e Hadoop, Kafka, MATLAB, ecc.

Ambito di carriera dell’ingegnere di apprendimento automatico

L’apprendimento automatico ha una vasta gamma di applicazioni, che si tratti di videosorveglianza per motivi di sicurezza o riconoscimento facciale su smartphone, tablet o persino laptop. Anche le piattaforme di social media come Facebook, LinkedIn, Instagram, ecc., utilizzano tecnologie di apprendimento automatico per indirizzare promozioni, pubblicità e post correlati ai propri utenti in base alle loro scelte, Mi piace e post.

Allo stesso modo, YouTube e altri siti web come Netflix e Amazon adoperano le tecnologie di machine learning per poter consigliare agli utenti i contenuti migliori. Altre piattaforme di shopping come Zalando e di nuovo Amazon utilizzano questi strumenti per suggerire cosa acquistare in base alla tecnologia degli acquisti oppure le pagine appena viste.

In virtù dell’ampia base di conoscenze che questo professionista deve avere, i Machine Learning Engineer sono tra gli ingegneri più pagati e vengono cercati da grandi aziende come Intel, Apple, Facebook, LinkedIn, IBM, Spotify e Google.

Qualità del lavoro, autorità nel prendere decisioni e competenza in algoritmi e linguaggi informatici sono i tre principali indicatori di un Machine Learning Engineer di successo. Quindi, assicurati di continuare ad apprendere e sviluppare le tue capacità e sii aperto ad adattarti alle moderne tecnologie.

Uno dei modi migliori per farlo è intraprendere un Master in data science.