Намери следващата си мечтана работа с персонално съчетаване.ИТ
Инженер по изкуствен интелект / машинно обучение
Роля и отговорности
Подготвя набори от данни, проектира и обучава модели, пуска в продукция потоци, оценява производителността и си сътрудничи с заинтересованите страни за реални резултати.
Ключови силни страни
- Технически умения32% (Job)
- Аналитично мислене20% (Job)
- Решаване на проблеми18% (Job)
- Работа в екип10% (Job)
- Комуникация10% (Job)
- Креативност10% (Job)
Какво означава това за теб
- Аналитично мислене – Интерпретира сигнали и експерименти, за да избере правилния модел.
- Работа в екип – Работи в екип с данни, продукт и инженеринг за доставяне на надеждни ML услуги.
- Технически умения – Създава и мащабира ML потоци от подготовка на данни до внедряване.
Типични задачи
- Внедряване на модели чрез услуги или потоци и наблюдение на точността и отклоненията
- Подготовка на набори от данни, оценка на производителността и настройка на характеристики и хиперпараметри
- Проектиране и обучение на модели за машинно обучение от прототип до продукция
Ежедневна работа
- Преглежда резултатите от експерименти и метрики на модели с продуктовите екипи
- Внедрява модели и наблюдава отклонения или регресии в производителността
- Итерира върху потоци от данни, характеристики и тренировъчни сесии
Препоръчително образование
Полезно, но не задължително
- Курсове по отговорна AI или етика
- Сертификати за Cloud ML
Алтернативни пътища
- MLOps инженер
- Прикладен изследователски инженер
- Data Scientist
Работна среда
- Размер на екипа
- Сътрудничи в кросфункционални екипи по данни и продукти
- Типични работодатели
- Технологични компании, изследователски лаборатории, компании, ориентирани към данни
- Контакт с хора
- Работи тясно с data scientists, инженери и продуктови мениджъри
- Ниво на стрес
- Умерен с пикове около издания или проблеми с модели
- Работно време
- Предимно гъвкаво работно време с цикли на доставка базирани на спринтове
Начало и развитие
Обичайни начални роли
- Стажант ML инженер
- Data Scientist
Следващи стъпки в кариерата
- Прикладен учен
- Старши ML инженер