Как стать ML Engineer

СохранитьСохраненоУдалён 0

Некоторые наборы данных вне нашего понимания. Они обширны и сложны, и мы не можем проанализировать их без помощи. В частности, помощи от самосовершенствования алгоритмов машинного обучения.

Нужно изучать паттерны, которые люди не видят, например, учиться распознавать симптомы рака, невидимые человеческому глазу, или проводить человеческий анализ с нечеловеческой скоростью.

Возьмите, для примера, бостонский Тамр. Компания создает платформу для анализа данных под названием Unify, которую клиенты часто используют для интеграции перекрывающихся наборов данных.

Станьте ML Engineer
Подробнее

После обучения Вы освоите основные алгоритмы машинного обучения, обучите рекомендательную систему и на финальном хакатоне примените все полученные навыки Machine Learning на практике.

Например, если два сливающихся банка делят несколько клиентов, они хотят, чтобы эти клиенты не были дважды введены в их соответствующие базы данных.

Для большинства людей может быть очевидным, что две клиентские записи ссылаются на одного и того же человека, т. е. если «Jane Z. Doe» и «Jane Zamboni Doe» имеют одинаковый домашний адрес, это одна и та же женщина, но для компьютера это неточное соответствие, которое технические инсайдеры называют «нечетким соответствием».

Вот где искусственный интеллект пригодится. Наблюдая и подражая людям, выполняющим нечеткое сопоставление, алгоритмы машинного обучения в конечном итоге учатся делать это самостоятельно.

Это не ново; машинное обучение существует уже более десяти лет. Но интерес к этой области в последнее время стремительно растет: объем поиска по фразе «машинное обучение» с 2016 года примерно удвоился, а алгоритмы машинного обучения играют все более заметную роль в повседневных технологиях.

Инженеры машинного обучения играют ключевую роль во всем этом. Хотя они время от времени создают алгоритмы машинного обучения, они чаще интегрируют эти алгоритмы в существующее программное обеспечение.

Это достигается путем соединения алгоритмов с соответствующими конвейерами данных, сжатия их, чтобы они не перегружали компьютерные системы, и расширения их с помощью интуитивно понятных интерфейсов.

Какие факторы помогли Вам получить Вашу первую работу Data Engineer?


Меган Хики
Меган Хики
Инженер машинного обучения в Pryon

Пару лет назад я взяла несколько уроков по программированию, и я была действительно взволнован всеми лингвистическими данными, производимыми в Интернете.
В наши дни большая часть нашего общения происходит онлайн. Я изучала лингвистику как студент, поэтому я решила получить степень магистра в области компьютерной лингвистики.
После получения высшего образования, я смогла сразу стать инженером-исследователем в области машинного обучения, уделяя больше внимания лингвистической стороне обработки естественного языка.
Мой технический директор увидел то, к чему я стремилась, и понял, что инженерия может подойти для меня. Я рискнула попробовать, и теперь очень рада тому, чем я занимаюсь.


Люк Билбро
Люк Билбро
Ведущий инженер данных в Тамре

Это моя первая работа по машинному обучению. Я был техническим консультантом на моей предыдущей работе, занимался стандартной обработкой данных.
Это дало мне высокую оценку фундаментальной проблемы масштабирования данных, и я думаю, что это был один из главных факторов при получении этой работы — я, вероятно, говорил об этом в любом интервью.
До этой роли консультанта я был физиком в аспирантуре. Сейчас я не занимаюсь физикой, но я усвоил косвенные уроки в аспирантуре: как сосредоточиться на проблеме, как быть цепким.


Имран Хендли
Имран Хендли
Главный инженер машинного обучения в Attivio

В начале своей карьеры я начал работать инженером-программистом, а затем, когда возникли проблемы с машинным обучением, я перешел к инженеру по машинному обучению.
Мои работодатели хотели расширить проект. Они изменили мою должность и создали команду вокруг новой системы.
Я интересовался этим с детства, и создал программу для игры в шахматы и программу для игры в Го. У меня большой опыт работы с собственными проектами.

Станьте ML Engineer
Подробнее

После обучения Вы освоите основные алгоритмы машинного обучения, обучите рекомендательную систему и на финальном хакатоне примените все полученные навыки Machine Learning на практике.

вернуться в меню ↑

Какие шаги являются ключевыми для начинающих?


Меган Хики

Хикки: Для таких людей, как я, у которых нет инженерного образования, определенно изучающих Python, изучающих основы компьютерной инженерии, такие как структуры данных, алгоритмы — эти знания очень важны. Я советую Вам начать изучать Python и познакомиться с некоторыми инструментами, такими как PyTorch.


Люк Билбро

Бильбро: Всякий раз, когда я беру интервью у кого-то на роль инженера по машинному обучению, у меня есть три вещи, которые для меня играют важную роль.
Знают ли они конкретный язык? Могут ли они обрабатывать реальные данные? Номер два: могут ли они создавать разумные программные решения?
Мне нужно знать, что если я поставлю им тестовую задачу, они смогут создать что-то, что имеет смысл.
Было бы здорово, если бы они могли выявить недостатки и рассказать мне о модных алгоритмах, но мне действительно нужен кто-то, кто может мыслить программно.
Последнее — это общение. В Tamr, мы работаем вместе. Я бы на самом деле предпочел бы кого-то, кто может обсудить со мной решение, чем того, кто просто опускает голову и решает проблему.


Имран Хендли

Хендли: Я не думаю, что кто-то должен чувствовать себя ограниченным. Но, конечно, если вы все еще учитесь, воспользуйтесь возможностью специализироваться на машинном обучении.
Университеты начинают предлагать ученые степени в области Data Science. Лично для меня было полезно иметь прочную основу в разработке программного обеспечения. Потому что, когда вы работаете в компании в качестве инженера по машинному обучению, часто вам действительно нужно понимать программный продукт и как-то интегрировать свою работу в существующую программную систему.

вернуться в меню ↑

Важно ли высшее образование для Data Engineer?


Меган Хики

Хикки: Я думаю, это действительно зависит от того, чем Вы хотите заниматься. Многие позиции ученых-машиностроителей, требуют наличие уровня магистров или докторов наук. Если вы будете наняты в качестве инженера, вы можете стать инженером по машинному обучению, при условии если будете учиться и пытаться участвовать в подобных проектах.


Люк Билбро

Бильбро: Я бы сказал, колледж важен, а аспирантура нет. Для меня была важна аспирантура, но в основном потому, что после окончания колледжа я был недостаточно зрелым. Я нуждался в аспирантуре только для того, чтобы достичь точки, в которой я был сосредоточен на том, что я хотел сделать. Но есть много людей, которые могут сразу же выйти из колледжа и пройти какую-то стажировку, при условии, что у них достаточно опыта.


Имран Хендли

Хендли: Я думаю, колледж определенно помогает. Это не обязательно. Сейчас мы наблюдаем огромный спрос на инженеров-машиностроителей и специалистов по данным, и в этих областях просто не хватает людей с учеными степенями. Таким образом, компании начинают понимать, что есть много способных людей с другими типами степеней, вообще без степеней, с практическим опытом.

Есть вопрос или дополнение?

      Оставить отзыв

      EdAdvisor
      Регистрация
      Сброс пароля
      Сравнить товары
      • Итого (0)
      Сравнить
      0