Область машинного обучения, которая быстро расширяется, использует статистические методы и анализ данных, чтобы научить компьютеры учиться и делать прогнозы или суждения без явного программирования.
Растет потребность в сотрудниках с начальным опытом в области машинного обучения, поскольку предприятия и отрасли все больше осознают его полезность. Вот пять вакансий начального уровня в области машинного обучения, которые дают замечательные шансы тем, кто хочет начать свою карьеру в этой области.
Инженер по машинному обучению
Роль: Инженеры по машинному обучению разрабатывают, развертывают и поддерживают модели и системы машинного обучения. Требуемые навыки: Сильные навыки программирования (Python, R и т. д.), знание алгоритмов и фреймворков машинного обучения, предварительной обработки данных, оценки моделей и развертывания. Степень : Степень бакалавра или выше в области компьютерных наук, науки о данных или смежных областях. Возможности трудоустройства: Инженеры по машинному обучению могут работать в таких отраслях, как технологии, финансы, здравоохранение и электронная коммерция. Возможности есть как в уже существующих компаниях, так и в стартапах.
Сколько математики вам нужно, чтобы стать инженером по машинному обучению?
Это самый распространенный вопрос, который люди задают.
Несколько лет назад понимание низкоуровневых математических деталей было крайне важно. Даже сегодня математика необходима, если вы хотите стать исследователем, занимающимся улучшением и… pic.twitter.com/5rrYQmUkPz
— Сантьяго (@svpino) 26 июня 2023 г.
Специалист по данным
Роль: специалисты по данным анализируют и интерпретируют сложные наборы данных для получения информации и построения прогностических моделей. Требуемые навыки: владение программированием (Python, R и т. д.), статистическим анализом, визуализацией данных, алгоритмами машинного обучения и манипулирование данными. Степень: бакалавр или выше в науке о данных, информатике, статистике или смежной области. Возможности работы: Специалисты по данным востребованы в различных отраслях, включая финансы, здравоохранение, маркетинг и технологии. Компании, начиная от стартапов и заканчивая крупными предприятиями, активно ищут таланты в области обработки данных.
По теме: 5 высокооплачиваемых профессий в науке о данных
исследователь ИИ
Роль: исследователи ИИ сосредоточены на продвижении области искусственного интеллекта посредством исследований и разработок. Требуемые навыки: глубокое знание алгоритмов машинного обучения, сред глубокого обучения, например, TensorFlow, PyTorch, навыки программирования, анализа данных и способности решать проблемы. Степень : Магистр или доктор философии. в области компьютерных наук, искусственного интеллекта или смежных областях. Возможности трудоустройства: исследователи ИИ могут работать в академических кругах или исследовательских институтах или присоединяться к исследовательским группам в технологических компаниях. Вакансии есть как в государственном, так и в частном секторе.
Консультант по машинному обучению
Роль: Консультанты по машинному обучению предоставляют экспертные знания и рекомендации предприятиям по внедрению решений машинного обучения. Требуемые навыки: глубокое понимание концепций машинного обучения, анализа данных, управления проектами, коммуникативные навыки и способность преобразовывать бизнес-требования в технические решения. Степень: бакалавр или высшее в области компьютерных наук, науки о данных, бизнес-аналитики или смежных областях. Возможности трудоустройства: консультанты по машинному обучению могут работать в консалтинговых фирмах, технологических компаниях или в качестве независимых консультантов. Возможности существуют в различных отраслях, стремящихся внедрить машинное обучение.
Связанный: 11 технических профессий, которые не требуют навыков программирования
Инженер данных
Роль: инженеры данных проектируют и поддерживают инфраструктуру данных, обеспечивая эффективное хранение, обработку и извлечение больших наборов данных. Требуемые навыки: владение программированием (Python, SQL и т. д.), системами баз данных, конвейерами данных, облачными платформами — например, AWS. , Azure, GCP и хранилище данных. Степень: не ниже бакалавра в области компьютерных наук, разработки программного обеспечения или смежных областях. Возможности трудоустройства: инженеры по данным пользуются большим спросом в различных отраслях, особенно в сфере технологий, финансов и здравоохранения. Как устоявшимся компаниям, так и стартапам требуются знания в области инженерии данных для обработки больших объемов данных.
Обратите внимание, что требуемые навыки, степени и возможности трудоустройства, упомянутые выше, являются общими рекомендациями и могут варьироваться в зависимости от конкретных компаний, должностей и регионов. При выборе карьеры в области машинного обучения рекомендуется изучить и адаптировать свои навыки и квалификацию к конкретным требованиям работы.
Источник: Сointеlеgrаph
