ML-інженер: хто це, як їм стати і що вони роблять?

Хто такий ML-інженер? 

ML-інженер – це спеціаліст, який відповідає за розробку та впровадження ML-систем. ML-системи (Machine Learning) або системи машинного навчання – це системи, які можуть навчатися даних без явного програмування. Вони можуть використовуватись для вирішення різноманітних завдань. Машинне навчання це область ШІ, яка і необхідна для того, щоб машини ставали розумнішими.

Курс з вивчення Java

Можете пройти наш безкоштовний курс з вивчення Java

Простими словами ML-інженери це сполучна ланка між машинами та великими даними. Фахівці вчать машини алгоритмів, які допоможуть їм отримати та систематизувати потік даних.

Ця професія стала дуже затребуваною в різних сферах від продажу до медицини. І це виправдано, адже чат-боти і рекомендації на основі отриманих даних користувача є заслугами саме інженерів машинного навчання. Затребуваність професії ML-інженер підкріплюється статистикою.

Так, до 2030 року за даними Бюро статистики праці США, зайнятість фахівців підвищиться на 22% порівняно з 2020 роком. Такий прорив буде повсюдним, т.к. представники багатьох галузей зацікавлені у накопиченні даних із подальшим формуванням готового продукту.

ML-інженери виконують широкий спектр завдань, пов'язаних із розробкою та впровадженням систем машинного навчання. ML-системи вимагають великих обсягів для навчання. ML-інженери відповідають за збір цих даних із різних джерел, а також за їх підготовку до навчання. Останній етап включає видалення помилок і перепусток з даних, а також їх перетворення в формат, придатний для використання в алгоритмах машинного навчання.

Потім фахівці розробляють та реалізують алгоритми машинного навчання, які використовуються для навчання ML-систем. Ці алгоритми можуть бути простими чи складними, залежно від задачі, яку потрібно розв'язати. ML-інженери повинні мати глибокі знання про різні алгоритми машинного навчання, а також про те, як їх вибирати і налаштовувати для конкретних завдань.

Джерело фото

Після навчання оцінюється її ефективність. ML-інженери використовують різні методи оцінки визначення того, наскільки добре ML-система вирішує завдання. Це включає порівняння результатів ML-системи з результатами, отриманими вручну, а також аналіз помилок.

Заключний етап роботи одним проектом – впровадження у виробництво. ML-інженери відповідають за інтеграцію ML-системи в існуючу систему та її підтримку в експлуатації. Це включає розробку документації та навчання співробітників, які будуть використовувати ML-систему.

Як працюють ML-інженери?

Робота ML-інженера (мабуть, як і всіх фахівців IT та Digital) – це ненормоване навантаження. В один день завдань може бути дуже мало, а в інший їхня кількість може зашкалювати. Так, робота може бути додавання пари фіч, використання пари коригувань і первинний аналіз даних, інколи ж потрібно за день розробити цілу велику модель, що навіть звучить неможливо.

Процес розробки моделі – це кропітка робота. Адже тут спочатку вивчаються вимоги, проводиться збір джерел, розглядаються референси та систематизуються дані. Тільки потім фахівець приступає до формування самої моделі. Важливо, щоб ML-інженер мав як технічні навички, і великий потік креативності.

Що потрібно стати ML-інженером?

Перш за все, щоб стати ML-інженером знадобиться прокачування hard скілів. До них належить глибоке вивчення алгоритмів машинного навчання, розуміння статистики та аналізу даних, а також уміння працювати з базами даних та великими даними. Далі потрібні soft скіли. Вони залежить від компанії, тому часто змінюються. Але базовими є: відмінні навички комунікації та вміння працювати в команді, вміння слухати та чути вимоги та ін.

Найпростіше переходити до професії ML-інженер з бекенд-розробки та аналітики даних. Ці фахівці вже мають необхідний базис знань, тому їм доведеться лише трохи скоригувати і відточити навички.

Професіонали прикладної області, які вміють досліджувати та вирішувати логічні завдання, також зможуть легко розібратися з ML-системами.

Чим відрізняється поганий ML-інженер від хорошого?

Для того щоб зрозуміти хороший ML-інженер або поганий, слід попросити спеціаліста вирішити 1 конкретне завдання. У процесі того, як він її вирішуватиме, стане зрозуміло наскільки він добрий. Найважливіше, про що повинен замислюватися ML-інженер, це якість даних та критерії оцінки. Крім того, якщо він дає лише один варіант вирішення завдання і не може пояснити чому саме так – це далеко не найкращий фахівець.

Курс з вивчення C#

Можете пройти наш безкоштовний курс з вивчення C#

Фактично будь-яке завдання має кілька варіантів рішення, кожен з яких має свої плюси та мінуси. Хороший професіонал обов'язково дасть кілька варіантів рішення та максимум інформації про кожного з них.

Ще один спосіб – попросити ML-інженер прорахувати ризики та можливі проблеми, які можуть вплинути на них. Якщо фахівець не може це зробити – він не ваш фахівець.