Инженер по машинному обучению: обзор профессии
Развитие технологий искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) вывело на рынок труда ряд новых перспективных профессий. В этой статье мы расскажем об одной из них. Вы узнаете, чем занимается инженер по машинному обучению, какими навыками он обладает, какие инструменты использует в своей работе, сколько зарабатывает и на что может рассчитывать в плане карьерного роста.
Кто такой инженер машинного обучения
Инженер по машинному обучению — это высококвалифицированный IT-специалист, который исследует, создает и внедряет программное обеспечение для автоматизации моделей ИИ и МО. Основная сфера его деятельности – разработка алгоритмов ИИ и МО, способных к самообучению и прогнозированию. Такие программисты обычно работают в команде, занимающейся исследованием данных, взаимодействуя с другими инженерами, аналитиками и архитекторами данных, администраторами, экспертами DevOps и не только.
ML-инженеры разрабатывают масштабные системы для обработки крупных объемов данных и используют их для обучения алгоритмов. Затем они настраивают и развертывают программное обеспечение, делая его доступным для конечных пользователей. Эти специалисты управляют всеми этапами обработки данных, включая их поиск и подготовку, создание и обучение моделей, а также их внедрение в бизнес-процессы.
Ключевые задачи инженера по машинному обучению:
- Оценка, анализ и систематизация больших объемов данных.
- Проведение тестов и оптимизация алгоритмов МО и ИИ.
- Развертывание, масштабирование, обновление и повторное обучение готовых моделей.
Профессия инженера по искусственному интеллекту и машинному обучению предусматривает немалый перечень должностных обязанностей:
- Выбор лучшего метода подготовки наборов данных к анализу и непосредственно их анализ.
- Загрузка исходных данных в модели машинного обучения.
- Проектирование, разработка и исследование систем ИИ и МО.
- Изучение, преобразование и конвертация прототипов data science.
- Подбор подходящих наборов данных для их сбора и моделирования.
- Проведение статистического анализа для улучшения моделей.
- Обучение и переобучение МО-алгоритмов.
- Подготовка инфраструктуры для развертывания моделей.
- Визуализация данных для последующих исследований.
- Обслуживание, обновление, масштабирование действующих моделей и управление ими.
- Выявление различий в распределении данных, способных повлиять на производительность модели.
- Анализ вариантов применения алгоритмов МО и их ранжирование.
- Расширение существующих фреймворков и библиотек МО.
- Проверка качества данных с их последующей очисткой.
- Коммуникация с клиентами для объяснения им возможностей МО-моделей и получения сведений о бизнес-требованиях.
- Развертывание моделей на производстве: сначала в виде прототипа, а затем через API для конечных пользователей.
- Техническая поддержка других специалистов по работе с данными и продуктами.
Инженера машинного обучения часто путают с ученым, работающим с данными, полагая, что это одно и то же. Чтобы внести ясность, приведем краткое сравнение инженера по машинному обучению и специалиста по работе с данными. Эти профессии действительно во многом похожи, так как обе требуют почти идентичного набора навыков, связаны с использованием схожих технологий и обработкой большого объема данных. Вместе с тем между ними есть и существенные отличия.
ML-инженеры проектируют и разрабатывают инструменты и инфраструктуру для внедрения и масштабирования систем ИИ и МО на производстве, а также в иных бизнес-процессах. У исследователей данных немного другой вектор деятельности. Они собирают, анализируют и интерпретируют большие объемы данных для разработки гипотез и прогнозов, анализа трендов для отдельных компаний и рынка в целом. Стоит отметить, что представители обеих профессий делают весомый вклад в развитие прогрессивных информационных технологий.
- Автоматизируйте работу интернет магазина или лендинга
- Расширяйте возможности за счет интеграций
- Не тратьте деньги на программистов и интеграторов
- Экономьте время за счет автоматизации рутинных задач
Знания, умения и навыки
Тем, кто интересуется, как стать инженером по машинному обучению, следует знать, что для успешного освоения этой специальности понадобится сочетание навыков инженера-программиста и специалиста по данным. Соискатели должны понимать фундаментальные концепции информатики и анализа данных, владеть математикой и статистикой, иметь знания в сфере машинного обучения и нейросетей. Кроме того, им пригодятся аналитические способности и такие гибкие навыки, как умение решать проблемы, коммуницировать и работать в команде.
Наиболее востребованные навыки инженера по искусственному интеллекту и машинному обучению:
- Linux/Unix. Для работы с кластерными данными и серверами нужно хорошо владеть указанными операционными системами.
- Python, Java, C, C++. Эти языки чаще всего используются в анализе и подготовке данных для алгоритмов МО.
- GPU и CUDA-программирование. Графические процессоры оптимизируют процесс разработки масштабных МО-моделей. Интерфейс CUDA обычно используют для работы с GPU и моделями глубокого обучения.
- Моделирование и оценка данных. Инженеры по машинному обучению должны обладать умением оценивать большие объемы данных, а также планировать и моделировать их.
- Spark и Hadoop. При помощи этих технологий обрабатываются крупномасштабные наборы данных для решения задач машинного обучения.
- Прикладная математика. Для эффективной работы специалистам нужны сильные математические знания. Особенно хорошо нужно разбираться в линейной алгебре, теории вероятности, статистике, многомерных вычислениях, тензорах и умножении матриц, алгоритмах и оптимизации.
- Архитектура нейросетей. Знания в этой области позволяют задействовать набор алгоритмов для обучения МО-систем и выполнения ими сложных когнитивных задач.
- Обработка естественного языка (NLP). С помощью этой технологии алгоритмы ИИ и МО выполняют ряд задач по генерации, обработке и анализу текста. Наиболее востребованы навыки владения такими инструментами, как Word2vec, рекуррентные нейронные сети (RNN), Gensim и Natural Language Toolkit (NLTK).
- Обучение с подкреплением. Умение работать с набором алгоритмов дает специалисту возможность обучать нейросети сложным задачам на основе повторяющегося опыта.
- Распределенные вычисления. Применение этой технологии локально и в облаке помогает в работе с большими объемами данных.
Инструменты и технологии
Теперь, когда вы знаете, как стать инженером по машинному обучению, стоит рассказать об используемых в этой сфере инструментах и технологиях. Упомянутые в предыдущем разделе языки программирования Python, Java, C и C++ – база для данной профессии. Кроме них, специалисты по МО применяют ряд сервисов, библиотек и фреймворков.
Основные инструменты:
- TensorFlow. Это популярная open-source библиотека для разработки МО и ГО (глубокого обучения) моделей, разработанная командой Google Brain. Она содержит солидную базу ресурсов для численных расчетов. Разработчики могут эффективно обучать и развертывать системы через высокоуровневый API Keras.
- PyTorch. Основанная на библиотеке Torch open-source платформа с интерфейсами Python и C++ позволяет создавать МО-модели разных типов, в том числе для обработки естественного языка и компьютерного зрения. С ее помощью были созданы многие известные проекты в сфере машинного обучения, включая PyTorch Lightning, Hugging Face's Transformers, автопилот Tesla.
- Google Cloud ML Engine. Это управляемая облачная платформа с инструментами для разработки, обучения, прогнозного моделирования и запуска МО-моделей любого размера с любыми типами данных.
- Amazon Machine Learning (AML). Популярная МО-платформа дает возможность строить математические модели, делать прогнозы (пакетные или в реальном времени) и выявлять закономерности. Она интегрирует данные из разных источников (Redshift, Amazon S3, RDS), поддерживает экспорт и импорт моделей.
- Accord.Net. Знание этого фреймворка – одно из распространенных требований к инженеру по машинному обучению. Разработанную на основе .Net платформу машинного обучения часто используют для научных расчетов. Она предоставляет библиотеки для МО-систем разных типов, включая распознавание образов, линейную алгебру и обработку статистических данных.
Карьерные перспективы
По результатам исследования компании 365 Data Science, прогнозируемый спрос на специалистов в области ИИ и МО к 2027 году вырастет на 40%. Система поиска занятости Indeed включила эту профессию в топ-10 самых востребованных специальностей 2023 года, основываясь на динамике роста вакансий, связанных с ИИ и МО. При этом далеко не все из них касаются опытных профессионалов. Работодатели подают заявки на специалиста-джуниора не менее активно, чем на инженера по машинному обучению уровней "мидл" и "сеньор".
Доход инженера по машинному обучению варьируется в зависимости от ряда параметров: местоположения, опыта, отрасли и не только. По данным ряда тематических ресурсов (Payscale, ZipRecruiter, Salary.com, Glassdoor), средняя годовая зарплата специалиста по машинному обучению в США колеблется между $112,832 и $143,180. Портал Coursera приводит более подробную статистику:
- Средняя зарплата инженера по машинному обучению уровня "джуниор" с опытом работы от 1 года составляет $127,350 в год.
- Средняя зарплата специалиста уровня "мидл" с опытом работы 4–6 лет составляет $150,193 в год.
- Средняя зарплата инженера по искусственному интеллекту и машинному обучению уровня "сеньор" с опытом работы от 10 лет составляет $162,356 в год.
Помимо опыта, важно местоположение компаний, желающих нанять такого сотрудника. К примеру, наиболее высокую оплату труда инженеров по машинному обучению предлагают в Сан-Франциско и Нью-Йорке — $182,854 и $188,926 в год соответственно. Самую низкую среднегодовую зарплату получают в Бостоне ($163,799) и Флориде ($161,578).
Проблемы инженеров по машинному обучению
Если, дочитав до этого места, вы твердо решили освоить профессию инженера по искусственному интеллекту и машинному обучению, соблазнившись высокой зарплатой, не торопитесь. Прежде чем принимать окончательное решение, ознакомьтесь с вызовами, которые возникают перед ее представителями.
К основным сложностям относятся:
- Нехватка данных для обучения. Эффективность МО-моделей напрямую зависит от загруженных в них данных. Их недостаток приводит к падению производительности алгоритмов и ухудшению генерируемых ими результатов.
- Некачественные данные. Низкое качество данных не позволяет создать полноценную высокоэффективную нейросеть. Чтобы сделать качественный продукт, большую часть времени специалисты по машинному обучению вынуждены тратить на подбор, организацию и очистку информации.
- Переоснащение данных. Один из самых трудных вызовов для инженеров по машинному обучению — разработка слишком сложной модели машинного обучения и попытка вписать ее в ограниченный набор данных.
- Нерелевантные функции. Достаточный объем качественных данных — это далеко не все, что нужно для разработки высококлассной модели машинного обучения. Неверно подобранные функции способны перечеркнуть все преимущества продукта и полностью лишить его ценности.
- Безопасность. Индустрия ИИ и МО регулярно сталкивается с проблемами в сфере безопасности. К ним относятся не только внешние киберугрозы, но и риски утечки данных из-за человеческого фактора. Не менее серьезный вызов – фейковые данные. Их использование в продуктах может привести к весьма неблагоприятным последствиям.
Подведем итоги
ML-инженер – одна из самых перспективных и востребованных профессий в 2024 году. Этот специалист отвечает за разработку и настройку моделей машинного и глубокого обучения, а также их развертывание и внедрение в бизнес-процессы компаний-клиентов. К наиболее приоритетным сферам применения технологий ИИ и МО относятся обработка естественного языка (NLP), компьютерное зрение, разработка программного обеспечения с участием искусственного интеллекта и не только.
По прогнозам экспертов, рынок машинного обучения ждет стремительный подъем уже в ближайшем будущем. Согласно расчетам аналитиков Fortune Business Insights, глобальная МО-индустрия вырастет с $26,03 миллиарда в 2023 году до $225,91 миллиарда к 2030 году. Это означает неуклонный рост количества вакансий и зарплаты инженера по машинному обучению, что делает профессию весьма привлекательной как для начинающих, так и для опытных IT-специалистов.