Ingegnere di Machine Learning – Competenze e Percorso di Carriera

Machine Learning (ML) è il ramo dell’Intelligenza Artificiale in cui utilizziamo algoritmi per imparare dai dati forniti per effettuare previsioni su dati non visti. Recentemente, la domanda di ingegneri di Machine Learning è cresciuta rapidamente in settori come sanità, finanza, e-commerce, ecc. Secondo Glassdoor, lo stipendio medio di un ingegnere ML è di 131.290 dollari all’anno. Nel 2021, il mercato globale di ML mercato è stato valutato 15,44 miliardi di dollari. Si prevede che cresca a un tasso di crescita annuale composto (CAGR) significativo sopra il 38% fino al 2029.

Un ingegnere di Machine Learning è un programmatore esperto che progetta, sviluppa e distribuisce sistemi per automatizzare la modellazione predittiva. L’ingegnere ML fa parte di un team più ampio, che include scienziati dei dati, ingegneri, analisti aziendali e stakeholder. È un esperto nella manipolazione di grandi set di dati, sperimentazione di modellazione iterativa e ottimizzazione dei modelli di machine learning. Questo blog esplorerà cosa fa un ingegnere ML, le sue qualifiche e il suo percorso di carriera per diventare un ingegnere di Machine Learning.

Ruoli e Responsabilità di un Ingegnere di Machine Learning

I ruoli e le responsabilità di un ingegnere ML variano a seconda dell’industria, in base alle dimensioni dell’organizzazione e alla disponibilità di altri ruoli, tra cui scienziati dei dati, ingegneri dei dati e analisti dei dati. In generale, un ingegnere ML svolge i seguenti compiti:

• Comprendere il problema aziendale e l’obiettivo finale
• Pre-elaborare i dati per renderli pronti per il modello.
• Eseguire test statistici e analisi dei dati esplorativi per ottenere informazioni più approfondite
• Selezionare il modello e le tecniche appropriate per i dati
• Valutare le prestazioni del modello
• Ottimizzare i sistemi di machine learning
• Comunicare i risultati con scienziati dei dati, ingegneri dei dati e stakeholder
• Rendere disponibile il modello addestrato per effettuare previsioni o decisioni per applicazioni o servizi live
• Garantire la scalabilità, la versione e la registrazione del modello distribuito
• Monitorare e risolvere problemi relativi al modello distribuito
• Mantenere i contatti con le ultime ricerche e algoritmi

Competenze Richieste per Diventare un Ingegnere di Machine Learning

Competenze di Programmazione

Padroneggiare i concetti di programmazione in Python o R è la competenza tecnica più importante per un ingegnere ML. È necessaria l’esperienza in librerie e framework, che sono i seguenti:

• NumPy (calcolo scientifico)
• Pandas (manipolazione dei dati)
• Matplotlib/Seaborn (analisi dei dati esplorativi)
• Scikit-learn (modellazione di machine learning)
• PyTorch/TensorFlow/Keras (modellazione di deep learning)
• Apache Spark (pre-elaborazione dei dati)

Concetti di Machine Learning

È richiesta la comprensione degli algoritmi comunemente utilizzati per diventare un ingegnere ML. Questi algoritmi e concetti sono i seguenti:

• Regressione lineare, regressione logistica, alberi decisionali e reti neurali
• Apprendimento supervisionato, non supervisionato e semi-supervisionato
• Discesa del gradiente
• Regolarizzazione
• Sovrapprendimento e sottoprendimento
• Classificazione, regressione, rilevamento di anomalie e clustering

Inoltre, è necessaria la comprensione di SQL, Git e cloud computing.

Matematica (Statistica e Probabilità)

Poiché la statistica e la probabilità sono la base di molti algoritmi di ML, una salda presa sulla matematica è un requisito fondamentale. La probabilità viene utilizzata in molti algoritmi e tecniche, come il modello di Markov nascosto, gli algoritmi di Bayes ingenui e la probabilità condizionale. I concetti chiave di statistica includono distribuzioni di probabilità (normale, Poisson, distribuzione uniforme, ecc.), misure di tendenza centrale e dispersione, test di ipotesi (ANOVA, chi-quadrato, ecc.), inferenza bayesiana, ecc.

Competenze Soft

Le competenze soft sono altrettanto cruciali per un ingegnere ML. Deve essere in grado di comunicare e cooperare con altri membri del team, come ingegneri dei dati e analisti dei dati. Deve avere creatività e competenze di risoluzione dei problemi per risolvere problemi nel ciclo di ML e adattabilità per imparare nuove tecnologie. Le competenze di gestione dei progetti sono essenziali per gestire e completare progetti in modo efficiente.

Percorso di Carriera di un Ingegnere di Machine Learning

Machine Learning offre una carriera promettente. Il percorso seguente può essere adottato per costruire una carriera in questo settore:

Laurea in Informatica o in un Programma Pertinente

Molte aziende richiedono ai candidati di avere una laurea. Gli ingegneri ML provengono da background diversi; una laurea in informatica, matematica o statistica fornirebbe una base solida per chiunque cerchi di costruire una carriera in questo campo.

Certificazione

Varie piattaforme di Edtech ben note offrono corsi di machine learning e programmi. Completare questi corsi aiuterà a imparare la programmazione e il machine learning. Migliorerà anche la tua credibilità come professionista esperto.

Creazione di un Portfolio

Creare un portfolio utilizzando le competenze acquisite è la parte più importante del percorso di carriera di un ingegnere ML. Per farlo, prendere set di dati del mondo reale e farli passare attraverso il ciclo di vita di machine learning. Dopo la distribuzione, documentare i risultati su GitHub o tramite post del blog. Creare più progetti di portfolio per aggiungere prototipi al proprio curriculum.

In conclusione, l’ingegnere di Machine Learning è un ruolo in continua evoluzione. Ogni anno, istituti di ricerca e prodotti innovativi sono presentati da istituti di ricerca. Una persona che cerca di costruire una carriera in questo settore dovrebbe dedicarsi a un apprendimento continuo e adattarsi mentre la tecnologia migliora.

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