ML-инженер: кто это, как им стать и что они делают?

Кто такой ML-инженер? 

ML-инженер – это специалист, который отвечает за разработку и внедрение ML-систем. ML-системы (Machine Learning) или системы машинного обучения – это системы, которые могут обучаться на данных без явного программирования. Они могут использоваться для решения разнообразных задач. Машинное обучение это область ИИ, которая и необходима для того, чтобы машины становились умнее. 

Курс изучения Java

Можете пройти наш бесплатный курс по изучению Java

Простыми словами ML-инженеры это связующее звено между машинами и большими данными. Специалисты учат машины алгоритмам, которые помогут им получить и систематизировать поток данных. 

Данная профессия стала очень востребованной  в разных сферах от продаж до медицины. И это оправдано, ведь чат-боты и всплывающие рекомендации на основании полученных данных пользователя являются заслугами именно инженеров машинного обучения. Востребованность профессии ML-инженер подкрепляется и статистикой. 

Так, к 2030 году по данным Бюро статистики труда США занятость специалистов повысится на 22% по сравнению с 2020 годом. Такой прорыв будет повсеместным, т.к. представители многих отраслей заинтересованы в накоплении данных с дальнейшим формированием готового продукта. 

ML-инженеры выполняют широкий спектр задач, связанных с разработкой и внедрением систем машинного обучения. ML-системы требуют больших объемов данных для обучения. ML-инженеры отвечают за сбор этих данных из различных источников, а также за их подготовку к обучению. Последний этап включает в себя удаление ошибок и пропусков из данных, а также их преобразование в формат, подходящий для использования в алгоритмах машинного обучения.

Затем специалисты разрабатывают и реализуют алгоритмы машинного обучения, которые используются для обучения ML-систем. Эти алгоритмы могут быть простыми или сложными, в зависимости от задачи, которую необходимо решить. ML-инженеры должны обладать глубокими знаниями о различных алгоритмах машинного обучения, а также о том, как их выбирать и настраивать для конкретных задач.

Источник фото

После обучения оценивается ее эффективность. ML-инженеры используют различные методы оценки для определения того, насколько хорошо ML-система решает задачу. Это включает в себя сравнение результатов ML-системы с результатами, полученными вручную, а также анализ ошибок.

Заключительный этап работы на одним проектом – внедрение в производство. ML-инженеры отвечают за интеграцию ML-системы в существующую систему и за ее поддержку в эксплуатации. Это включает в себя разработку документации и обучение сотрудников, которые будут использовать ML-систему.

Как работают ML-инженеры? 

Работа ML-инженера (пожалуй, как и всех специалистов IT и Digital) – это ненормированная нагрузка. В один день задач может быть очень мало, а в другой их количество может зашкаливать. Так, работа может представлять собой добавление пары фич, внедрение пары корректировок и первичный анализ данных, а иногда нужно за один день разработать целую большую модель, что даже звучит нереально. 

Процесс разработки модели – это кропотливая работа. Ведь здесь сперва изучаются требования, производится сбор источников, рассматриваются референсы  и систематизируются данные. Только потом специалист приступает к формированию самой модели. Важно, чтобы ML-инженер имел как технические навыки, так и большой поток креативности. 

Что нужно, чтобы стать ML-инженером? 

Первостепенно, чтобы стать ML-инженером потребуется прокачка hard скилов. К ним относится глубокое изучение алгоритмов машинного обучения, понимание статистики и анализа данных, а также умение работать с базами данных и большими данными. Далее нужны soft скилы. Они зависят от компании, поэтому часто меняются. Но базовыми являются: отличные навыки коммуникации и умение работать в команде, умение слушать и слышать требования и пр. 

Проще всего переходить к профессии ML-инженер из бэкенд-разработки и аналитики данных. У этих специалистов уже есть необходимый базис знаний, поэтому им придется лишь немного скорректировать и отточить навыки.

Профессионалы прикладной области, умеющие исследовать и решать логические задачи, также смогут легко разобраться с ML-системами.

Чем отличается плохой ML-инженер от хорошего? 

Для того чтобы понять хороший ML-инженер или плохой, следует попросить специалиста решить 1 конкретную задачу. В процессе того, как он будет ее решать, станет понятно насколько он хорош. Самое важное, о чем должен задумываться ML-инженер, это качество данных и критерии оценки. Кроме того, если он дает лишь один вариант решения задачи и не может объяснить почему именно так – это далеко не лучший специалист.

Курс изучения C#

Можете пройти наш бесплатный курс по изучению C#

Фактически любая задача имеет несколько вариантов решения, каждый из которых имеет свои плюсы и минусы. Хороший профессионал обязательно даст несколько вариантов решения и максимум информации о каждом из них. 

Еще один способ – попросить ML-инженер просчитать риски и возможные проблемы, которые могут повлиять на них. Если специалист не в состоянии это сделать – он не ваш специалист.