Inžinier AI / strojového učenia

modelydátastrojové učeniePythonumelá inteligencia

Rola a zodpovednosti

Pripravuje dátové sady, navrhuje a trénuje modely, produkčne implementuje pipeline, hodnotí výkon a spolupracuje so zainteresovanými stranami na reálnych výsledkoch.

Kľúčové silné stránky

Technické zručnosti32% (Job)
Analytické myslenie20% (Job)
Riešenie problémov18% (Job)
Tímová práca10% (Job)
Komunikácia10% (Job)
Kreativita10% (Job)

Čo to pre teba znamená

Analytické myslenie – Interpretuje signály a experimenty na výber správneho modelového prístupu.
Technické zručnosti – Buduje a škáluje ML pipeline od prípravy dát po nasadenie.
Tímová práca – Spolupracuje s dátovými vedcami, produktovými a inžinierskymi tímami na spoľahlivých ML službách.

Typické úlohy

Pripravuje dátové sady, hodnotí výkon a ladí vlastnosti a hyperparametre
Nasadzuje modely cez služby alebo pipeline a monitoruje presnosť a odchýlky
Navrhuje a trénuje modely strojového učenia od prototypu po produkciu

Každodenná práca

Nasadzuje modely a monitoruje odchýlky alebo regresie výkonu
Iteruje na dátových pipeline, vlastnostiach a tréningových behách
Prezerá výsledky experimentov a metriky modelov s produktovými tímami

Odporúčané vzdelanie

Užitočné, ale nie povinné

Certifikáty v oblasti cloudového ML
Kurzy zodpovednej AI alebo etiky

Alternatívne cesty

Dátový vedec
Inžinier aplikovaného výskumu
MLOps inžinier

Pracovné prostredie

Veľkosť tímu: Spolupracuje v rámci multidisciplinárnych dátových a produktových tímov
Typickí zamestnávatelia: Technologické spoločnosti, výskumné laboratóriá, dátovo orientované podniky
Kontakt s ľuďmi: Úzko spolupracuje s dátovými vedcami, inžiniermi a produktovými manažérmi
Úroveň stresu: Stredná úroveň so zvýšením pri vydaniach alebo problémoch s modelmi
Pracovný čas: Väčšinou flexibilná pracovná doba so sprintovými dodacími cyklami