Finn din neste drømmejobb med personlig matching.it
AI / Maskinlæringsingeniør
Rolle og ansvar
Forbereder datasett, designer og trener modeller, setter pipelines i produksjon, evaluerer ytelse og samarbeider med interessenter om virkelige resultater.
Nøkkelstyrker
- Tekniske ferdigheter32% (Job)
- Analytisk tenkning20% (Job)
- Problemløsning18% (Job)
- Teamarbeid10% (Job)
- Kommunikasjon10% (Job)
- Kreativitet10% (Job)
Hva dette betyr for deg
- Tekniske ferdigheter – Bygger og skalerer ML-pipelines fra dataklargjøring til distribusjon.
- Analytisk tenkning – Tolk signaler og eksperimenter for å velge riktig modelltilnærming.
- Teamarbeid – Samarbeider med data-, produkt- og ingeniørteam for å levere pålitelige ML-tjenester.
Typiske oppgaver
- Design og tren maskinlæringsmodeller fra prototype til produksjon
- Distribuer modeller via tjenester eller pipelines og overvåk nøyaktighet og drift
- Forbered datasett, evaluer ytelse og juster funksjoner og hyperparametere
Daglig arbeid
- Distribuerer modeller og overvåker drift eller ytelsesregresjoner
- Går gjennom eksperimentresultater og modellmetrikker med produktteam
- Itererer på datapipelines, funksjoner og treningskjøringer
Anbefalt utdanning
Nyttig, men ikke obligatorisk
- Cloud ML-sertifiseringer
- Kurs i ansvarlig AI eller etikk
Alternative veier
- Applied Research Engineer
- MLOps Engineer
- Data Scientist
Arbeidsmiljø
- Teamstørrelse
- Samarbeider innen tverrfaglige data- og produktteam
- Typiske arbeidsgivere
- Teknologiselskaper, forskningslaboratorier, datadrevne virksomheter
- Kontakt med mennesker
- Jobber tett med dataforskere, ingeniører og produktledere
- Stressnivå
- Moderat med topper nær lanseringer eller modellproblemer
- Arbeidstid
- For det meste fleksible timer med sprintbaserte leveringssykluser
Inngang og utvikling
Vanlige inngangsroller
- ML Engineer Intern
- Data Scientist
Neste karrieresteg
- Senior ML Engineer
- Applied Scientist