Találd meg a következő álomállásodat személyre szabott párosítással.IT
MI / Gépi tanulás mérnök
Szerep és feladatok
Adatkészleteket készít elő, modelleket tervez és tanít, élesíti a folyamatokat, értékeli a teljesítményt, és együttműködik az érintettekkel a valós eredmények érdekében.
Fő erősségek
- Technikai készségek32% (Job)
- Analitikus gondolkodás20% (Job)
- Problémamegoldás18% (Job)
- Csapatmunka10% (Job)
- Kommunikáció10% (Job)
- Kreativitás10% (Job)
Mit jelent ez számodra
- Technikai készségek – ML folyamatokat épít és skáláz az adat-előkészítéstől a telepítésig.
- Analitikus gondolkodás – Jeleket és kísérleteket értelmez a megfelelő modell kiválasztásához.
- Csapatmunka – Adat-, termék- és mérnökcsapatokkal együttműködve szállít megbízható ML szolgáltatásokat.
Tipikus feladatok
- Adatkészletek előkészítése, teljesítmény értékelése, jellemzők és hiperparaméterek hangolása
- Modellek telepítése szolgáltatások vagy folyamatok révén, pontosság és eltérés figyelése
- Gépi tanulási modellek tervezése és tanítása prototípustól a termelésig
Napi munka
- Kísérleti eredmények és modellmértékek áttekintése termékcsapatokkal
- Modellek telepítése és eltérés vagy teljesítményromlás figyelése
- Adatfolyamatok, jellemzők és tanítási futtatások iterálása
Ajánlott végzettség
Hasznos, de nem kötelező
- Felelős MI vagy etikai tanfolyamok
- Felhő alapú ML tanúsítványok
Alternatív útvonalak
- Alkalmazott kutató mérnök
- Adattudós
- MLOps mérnök
Munkakörnyezet
- Csapatméret
- Keresztfunkcionális adat- és termékcsapatokban dolgozik
- Tipikus munkáltatók
- Technológiai cégek, kutatóintézetek, adatvezérelt vállalatok
- Kapcsolat emberekkel
- Szorosan együttműködik adattudósokkal, mérnökökkel és termékmenedzserekkel
- Stresszszint
- Mérsékelt, kiemelkedő időszakokkal kiadások vagy modellproblémák idején
- Munkaidő
- Többnyire rugalmas munkaidő sprint alapú szállítási ciklusokkal
Belépés és előrelépés
Gyakori belépő pozíciók
- Adattudós
- ML mérnök gyakornok
Következő karrierlépések
- Senior ML mérnök
- Alkalmazott tudós