Наприклад, ви лінгвіст, добре знаєте рідну мову та ще одну-дві іноземних. Чи цікаво вам, як технології сьогодні перекладають чи навіть пишуть власні тексти? Якщо так, то сфера NLP (natural language processing) повинна вас зачепити. Як спортсмен, що тренується щодня, аби стати кращим, ML теж постійно вдосконалюється і коригує свої алгоритми для ефективної роботи. Багато бібліотек для машинного навчання та штучного інтелекту є, наприклад, у мові Python.
Час розібратися, для чого ця класна штука потрібна. 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.
Наприклад, нещодавно треба було сконвертувати нейромережу з одного формату в інший для більш ефективного запуску, а також переписати модуль, що займається препроцесингом вхідних даних. І, з одного боку ти наче просто змінив розмір картинки, а на виході маєш зовсім інші результати. Основні знання для позиції отримав в університеті. Додатково я підтягнув Python на різних курсах з інтернету. Паралельно з навчанням проходив різні курсики з бібліотек Pandas, Numpy, Scikit-Learn. Підхід до самонавчання був досить хаотичним і несистематизованим, але це було краще, ніж нічого.
🖱️ Етапи Роботи Над Проєктом Як Працює Ml Engineer В Аутсорс-компанії, На Аутстафі Та У Продуктовій Компанії?
Відчув себе типовою звичаною людиною, для якої ІТ це щось на рівні магії. Розуміння проблеми та визначення обсягу проєкту.
Однозначно треба володіти мовою програмування, вміти писати manufacturing prepared код. Знати основні алгоритми ML, як заматчити бізнес-задачу з ML-проблемою. Машинне навчання (Machine Learning, aka.AI) – алгоритми, здатні самостійно навчатися завдяки оброблюваним ними даним. Дивно, не з ІТ, а з загально-наукового бекграунду, відсотків 10 питань здається навіть знаю, хоча з AI не працював і особливо не цікавився. Машинне навчання дозволяє не тільки покращувати наявні процеси, а й створювати революційні продукти та послуги.
Співбесіда З Net 150+ Запитань Для Junior, Middle, Senior
Це лише деякі сфери, де будуть корисні знання ML-інженера. Така робота дасть тобі широке поле для самореалізації. Для тих, хто любить працювати з даними, математикою та програмуванням, це буде чудовий вибір професії.
Остаточною метою машинного інженера є створення масштабованих, ефективних і точних моделей машинного навчання, які можуть автоматизувати процеси й покращувати процеси ухвалення рішень. Річ у тім, що Software Test Automation Engineering для мене не є чимось глибоким, де можна постійно поповнювати знання й рухатися вгору як професіонал. Натомість ML — сфера, де можна копати й копати глибше. Ця галузь у найближчі роки точно не вичерпає себе, навпаки — лише розшириться.
🤖 Хто Такий Machine Studying Engineer І Чим Він Займається
Потім я брав великі моделі і трансформери — вони збільшили метрики до 50% точності. Але вони були надто дорогими для впровадження. Коли я вже провів такий глибокий аналіз та обробку даних і повернувся до першої версії (архітектури) класифікатора, отримав приріст метрик з 30% до 78%. Загальні запитання1.Як зрозуміти, що проєкт варто вирішувати шляхом ML? 2.Коли потрібно використовувати ML, а коли — ні? 7.Які є тенденції та нові технології в галузі машинного навчання та штучного інтелекту?
- Ще ви можете мати значно більший вплив на продукт (якщо ваша модель працюватиме добре), ніж у стандартному програмуванні, де ви зазвичай почуваєтеся гвинтиком у великому механізмі.
- Аби втілити у життя те чи інше рішення, я витрачав багато часу, бо банально бракувало досвіду.
- Ми писали окрему статтю про Machine Learning (обов’язково почитай).
- Спочатку ти часто помиляєшся, але згодом стаєш дедалі точнішим.
Тобто навіть якщо інтерес до конкретних технологій може змінюватися з часом, загальний попит на фахівців у галузі машинного навчання залишиться високим. Для того щоб зрозуміти хороший ML-інженер або поганий, слід попросити спеціаліста вирішити 1 конкретне завдання. У процесі того, Chief Executive Officer for AI product вакансії 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.
Також даний матеріал допоможе розібратися в тому, як розвиватися далі у кар’єрі тім ліда, та що потрібно знати, щоб стати ефективним Team Lead-ом. Так само, як і під час розробки програмного забезпечення, після запуску програми розробники моніторять її роботу на випадок, якщо щось непередбачено впаде. Що стосується ML-моделей, моніторити необхідно дані, так як вони не статичні, з часом або залежно від пори року можуть кардинально змінитись. MLOps41.Назвіть найкращі практики версіювання моделей.42.Розкажіть про концепт data shifts.
З моєї практики, саме на впровадження моделі в продакшн йде найбільше часу, а іноді випливають нюанси, за яких задачу неможливо розв’язати так, як хоче того замовник. Важливо вміти подати замовнику результат роботи своєї моделі, описати вдалі метрики. Оскільки зростає кількість даних і ми все частіше стикаємося з Big Data, то знати Apache Spark, Apache Hadoop теж не завадить.
За допомогою Machine Learning можна передбачувати, діагностувати, викривати, розпізнавати та ще багато чого. Припускаю, що особливо важко потрапити у сферу людям, які не мають математичного бекграунду. Без нього легко розгубитися, бо незрозуміло навіть, з чого починати.Втім кілька корисних посилань підкажу. Мюнхенський технічний університет, публікує чимало класних лекцій. Раджу звернути увагу на матеріали про основи Data Engineering, MLGS і на канал професора Мюнхенського університету Matthias Niessner.
forty three.Чи працювали ви з технологіями контейнеризації, такими як Docker? Будь ласка, опишіть ваш досвід.forty four.Чи працювали ви з системами оркестрації контейнерів, такими як Kubernetes? Будь ласка, опишіть ваш досвід.forty five.Як ви управляєте версіюванням і відстеженням моделей в колаборативному середовищі? Наразі Machine Learning Engineers є особливо затребуваними через те, що зростає популярність великих мовних моделей, як-от ChatGPT. Все це потребує постійних інновацій та розвитку, а отже кваліфікованих інженерів.
Тому надалі будуть потрібні спеціалісти, які зможуть довести, що той чи інший метод справді працює. — Хто такий https://wizardsdev.com/ Machine Learning Engineer і чим він займається? — Які знання та досвід потрібні Machine Learning Engineer?
Додатково я проходив курси на Coursera, але не сказав би, що їх там було багато. Раджу звернути увагу на ці — там є з чого обирати. Мені важко порівнювати з іншими професіями, оскільки я був MLE від початку, але загалом сьогодні я задоволений своїм вибором. Специфіка роботи така, що важко занудьгувати.
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. У цій статті детально описано, хто такий Team Lead та які обов’язки він має у компанії. У статті також розглянуто переваги та недоліки роботи тім ліда в IT-індустрії.
