Machine learning engineer что за профессия

Опубликовано: 02.07.2024

Сегодня МL помогает людям практически в любой области — от выбора сериалов на Netflix до заботы о здоровье. Востребованность специалистов по ML с каждым годом растёт. Например, hh.ru отмечает, что с 2015 по 2019 год количество вакансий в сфере машинного обучения выросло в семь раз.

Больше всего таких специалистов требуется в сфере информационных технологий, разработке программного обеспечения, финансовом секторе, бизнес-среде, маркетинге и розничной торговле.

На какую зарплату могут рассчитывать Junior, Middle и Senior

Яндекс, «Тинькофф» и другие компании нуждаются в крутых профессионалах в области ML. По наличию опыта такие специалисты делятся на три группы: Junior, Middle и Senior.

Junior (младший)

Программист с опытом в ML около 1 года. Собирает и подготавливает данные, формулирует требования к сбору обучающей выборки , строит несложные модели машинного обучения — обычно под контролем более опытного специалиста.

Нужно уметь работать с библиотеками для обработки данных — Pandas, NumPy, Matplotlib, и понимать системы управления базами данных — MySQL/PostgreSQL.

В регионах такой специалист может рассчитывать на зарплату от 40 тысяч рублей. В Москве джуны получают значительно больше — от 80 тысяч.

Middle (средний)

Уверенный специалист с опытом от 2 до 5 лет. Он способен перевести задачи бизнеса на язык математики, реализовать с нуля и оценить производительность модели машинного обучения, проанализировать и проверить данные — соответствуют ли они заданным критериям.

Среди требований к мидлу — навыки работы с современными аналитическими пакетами на R/Python и промышленными хранилищами данных (Teradata, DB2), а также понимание BigData. Приветствуется владение статистическими инструментами — SPSS, MATLAB, SAS Data Miner.

В регионах средняя зарплата — 60–80 тысяч, в Москве — не меньше 100 тысяч рублей.

Senior (старший)

Опытный специалист. Работодатели ожидают, что у сеньора за плечами 5–7 лет работы над проектами в сфере data mining, data analysis, машинного обучения или математического моделирования. В списке компетенций: уверенный Python, SQL/CQL, глубокое понимание архитектуры нейросетей, знание Spark Streaming (используется с Apache Spark), Cassandra (система управления базами данных), фреймворков TensorFlow, CV, PyTorch или других — в зависимости от стека компании.

Иногда выделяют ML Team Lead (тимлид, лидер команды). Тимлидами становятся сеньоры, возглавляющие подразделения Machine Learning. Здесь важны лидерские качества, тайм-менеджмент и умение работать в команде.

Сеньоры и тимлиды в регионах зарабатывают 100–120 тысяч, в Москве — от 200 и до 400–500 тысяч. Это хороший стимул освоить профессию. А учитывая, что потребность в машинном обучении с годами будет только расти, зарплаты опытных специалистов по ML точно не станут ниже.

Где учиться

Изучать машинное обучение можно в университете, на курсах или самостоятельно.

Университет даёт студентам хорошую базу, особенно в математике и статистике. Вы получите диплом государственного образца — это может быть плюсом при трудоустройстве. Но поступить на специальность Data Science обычно непросто и дорого. Например, двухлетняя магистратура по наукам о данных в «Высшей школе экономики» обойдётся в 1 155 000 рублей.

Курсы позволяют получить структурированную информацию в сжатые сроки. Такой вариант образования гораздо дешевле университетской программы. Кроме того, на курсах готовят выпускников к практической деятельности, дают поработать над реальными проектами. Стоимость стартует от 50 тысяч рублей и доходит до 150 тысяч.

Самостоятельное обучение подходит тем, у кого уже есть технический бэкграунд. В интернете много бесплатных книг и курсов, и некоторые из них весьма хороши. Но есть сложность: придётся самостоятельно планировать обучение и развитие, получать знания и навыки, которые понадобятся на работе. Без старшего товарища ориентироваться в океане информации и проверять рецепты из интернета непросто.

Вывод

Специалисты по машинному обучению работают над сложными, увлекательными проектами, которые хорошо оплачиваются. Созданные ими решения делают нашу жизнь проще, интереснее и безопаснее. Так что если вам хочется быть на переднем крае технологий и заниматься самыми современными проектами, без которых немыслимо не только будущее, а уже и настоящее, — возможно, это идеальная карьера для вас.

Самому освоить профессию специалиста по машинному обучению трудно. Но можно записаться на курс «Профессия Data Scientist: машинное обучение», где опытные специалисты по ML собрали сбалансированную программу, учли типичные ошибки новичков и делятся лучшими практиками. За год с небольшим вы научитесь разбираться в программировании и моделях МL и поработаете с реальными проектами в машинном обучении.

Специалист по машинному обучению (machine learning) – это программист, работающий в сфере создания и контроля искусственного интеллекта (ИИ). Главная задача – научить программу анализировать данные и делать на их основе логические выводы.

На первый взгляд может показаться, что это работа простая, монотонная и требует лишь разработки алгоритмов, в соответствии с которыми станет действовать машина. Но это неверное суждение, поскольку специалист по машинному обучению делает намного больше и применяет весьма креативные подходы. Он не просто создает конкретные инструкции, а заставляет искусственный интеллект самообучаться и совершенствоваться. Это позволяет ИИ решать сложные задачи: распознавать лицо и голос, управлять автомобилем, ставить диагноз на основании симптомов и многое другое.

У вас может возникнуть вопрос — а где и как готовят таких специалистов?

Рекомендую посмотреть подборку специализированных программ: онлайн-курсы по машинному обучению (Machine Learning)

Жми на заголовки :)

Перспективы профессии

Сегодня Machine Learning используется во всех сферах жизнедеятельности человека. В частности, интернет-пользователи уже сплошь и рядом видят результаты работы специалистов по машинному обучению, хотя иногда не осознают этого. Чтобы убедиться, достаточно рассмотреть пару примеров:

Таких примеров бесконечное множество. Machine Learning активно используется многими известными мировыми компаниями, среди которых Google, IBM, Baidu, Yelp, Edgecase, Hubspot и др.

Причем тенденция к применению машинного обучения только начинает набирать обороты, из-за чего специалист по Machine Learning никогда не останется без работы. На данный момент в постоянном поиске профессионалов по искусственному интеллекту пребывают следующие российские компании: «Яндекс», @Mail.ru, Сбербанк, НИИ Мивар, Ростех, IBS Group и пр.

Deep Learning Engineer — пишет нейросети.
Data Engineer — собирает, очищает и структурирует данные.
Data Analyst — анализирует готовые данные и делает выводы.
Big Data Analyst — анализирует большие объемы данных. — проще всего начать анализировать без программирования.

Какие интересы и личностные качества должны быть у специалиста по машинному обучению

Работа в сфере Machine Learning хорошо подходит людям с развитым аналитическим мышлением, готовым всю жизнь самообучаться и совершенствоваться. Большим подспорьем в освоении этой увлекательной и хорошо оплачиваемой профессии будет увлечение:

математикой и статистикой;
биологией и нейрофизиологией;
информатикой;
физикой.

Для реализации проектов с машинным обучением привлекаются специалисты из всех областей и профессий, поскольку нужны специфические навыки и знания.

Что должен знать специалист по машинному обучению

Для выполнения стандартных задач понадобятся следующие навыки и знания:

знать дискретную математику, теорию вероятностей и статистику;
изучить алгоритмы Machine Learning;
уметь работать с хранилищами данных, владеть языком SQL для составления запросов;
анализировать и моделировать данные при помощи языков программирования R или Python (NumPy/SciPy), или использовать пакеты прикладных инструментов SPSS/SAS или Matlab;
визуализировать данные с помощью, например, средств Matplotlib.

Очень хорошо, если, помимо технической подготовки, специалист понимает предметную область, в которой ему предстоит работать. Например, решив работать в сфере медицины, полезно будет вникать в особенности труда медработников, чтобы делать свою работу более эффективно.

Сколько зарабатывает специалист по Machine Learning в России

Заработок зависит от двух моментов:

опыта;
географического месторасположения.

По наличию опыта IT-специалисты делятся на следующие группы:

Junior (младший) – без опыта работы или с опытом до 1 года.
Middle (средний) – уверенный специалист, способный самостоятельно принимать решения без подсказок. Обычно, чтобы стать Middle нужно от 1 до 3 лет.
Senior (старший) – профессионал, способный похвастать работой в сильных командах и завершивший не один успешный проект.
Team Lead – опытный специалист, возглавляющий подразделение по Machine Learning.

Что касается географии, то здесь в выигрыше те, кто проживает в крупных городах.

Типичное объявления о поиске Junior в регионах выглядят обычно так:

В Москве новичок будет получать примерно в 1,5-2 раза больше, а если накопит немного опыта, то уже сможет откликаться на такие вакансии:

Зарплата профессионалов значительно выше – примерно от 200 тыс. рублей и выше:

Сколько зарабатывают специалисты по Machine Learning в США

Заработная плата специалиста по Machine Learning в США составляет $144 тыс. в год, что в пересчете на месяц составляет $12 тыс или 770 000 рублей. Для сравнения – средняя зарплата, вообще, по рынку труда США равна 2,9 тыс. (190 000 рублей), т. е. работа с нейронными сетями в Америке оценивается очень высоко.

В Европе зарплаты меньше, чем в США, но в разы выше, чем в России. Поэтому имеет смысл подучить английский и зарегистрироваться на зарубежных биржах фриланса, чтобы рассматривать вакансии от европейских и американских компаний.

Как стать специалистом по Machine Learning

Machine Learning – не то направление, где приветствуют самоучек. Квалифицированный специалист должен обладать должным уровнем знаний в разных направлениях, поэтому лучше всего пройти комплексные курсы по машинному обучению. Выбирая, где это сделать, целесообразнее остановить выбор на одной из онлайн-школ, т. к. это позволяет обучаться в комфортном для себя режиме, работать над реальными проектами и по мере впитывания новых знаний наполнять свое портфолио.

У меня есть подборка самых топовых курсов — посмотреть >>>

Расскажите, что вы думаете о разработке искусственного интеллекта? Хотели бы освоить такую крутую профессию, позволяющую менять мир к лучшему?

Термин «искусственный интеллект», как известно, программисты и исследователи использовали ещё в 1950-х — для описания машин, способных без посредничества человека адекватно решать абстрактные задачи. А machine learning — это один из наиболее известных методов практической реализации возможностей искусственного интеллекта. Машинное обучение базируется на создании алгоритмов, обладающих встроенной способностью распознавать паттерны при анализе больших массивов данных и использовать их для самообучения.

Кейсы Netflix и Amazon наглядно иллюстрируют, насколько умными, причём именно по-человечески умными, могут быть технологии благодаря применению machine learning. Когда Netflix, словно читая ваши мысли, предлагает вам именно те фильмы и сериалы, что непременно вас заинтересуют, — за этим стоит ML. Благодаря машинному обучению Amazon столь успешно убеждает вас купить в нагрузку к приобретаемому товару ещё что-нибудь. Чтобы предложить именно те товары, которые придутся вам по вкусу, используются сложные алгоритмы, обрабатывающие терабайты данных. Попробуйте представить, сколько существует бизнес-кейсов, в которых ML может изменить статус-кво. Очевидно, что machine learning — привлекательная сфера как для тех, кто только готовится к выбору профессии, так и для тех, кто мечтает о новом витке IT-карьеры.

Большинство энтузиастов machine learning волнует вопрос – учить Python или R? Для разработки программ, основанных на алгоритмах машинного обучения, действительно чаще всего применяются эти два языка программирования. Однако разработчикам, ориентированным на долгосрочный карьерный успех, такой вопрос себе задавать не стоит.

— Уникальные преимущества некоторых языков программирования облегчают решение связанных с AI проблем, а вы ведь не хотите провалить проект?

— Обладая доступом к библиотекам, не так уж сложно разрабатывать основанные на ML программы на любом языке программирования

— Помимо этого, появляются и новые подходы к реализации алгоритмов ML. Чтобы «оставаться в игре», нужно уметь адаптироваться к ситуации и осваивать технологию по мере того, как она меняется

Основы теории вероятности составляют ядро машинного обучения. Теорема Байеса, условная вероятность, функция правдоподобия, независимые и взаимообусловленные события — всем, кто мечтает об интересной работе в сфере machine learning, необходимо разобраться в этих элементах теории вероятности. Ведь эти концепции являются научной базой для решения проблемы неопределённости в алгоритмах машинного обучения. Математическое ожидание, медиана, мода, дисперсия, биномиальное распределение и т.д. — любой программист или специалист по анализу данных должен владеть этими концепциями, ведь иначе он не сможет проверять работу алгоритмов ML и совершенствовать их. Многие алгоритмы машинного обучения представляют из себя логичное продолжение процедур статистического моделирования.

Моделирование данных — это определение базовой структуры сложных массивов. Результативность алгоритма машинного обучения зависит от того, найдутся ли в этом массиве полезные паттерны: например, корреляция, собственный вектор, категоризация. В основе ML лежит постоянное совершенствование моделей данных. В зависимости от того, какая степень толерантности к ошибке заложена в приложении, для которого вы разрабатываете модель, принимается решение о мере точности и мере погрешности. Итеративные алгоритмы обучения должны уметь модифицировать модель в зависимости от меры погрешности. Без базовых знаний в области моделирования данных не получится разработать даже самый простой алгоритм.

Хорошая новость: для большей части базовых и стандартных реализаций ML-решений существуют библиотеки, API, пакеты программного обеспечения. Однако, чтобы преуспеть в работе над ML-проектами, совершенно необходимо:

— уметь выбирать подходящую модель (ближайший сосед, дерево решений, нейросеть, компиляция нескольких моделей)

— уметь выбирать подходящую для конкретного типа данных обучающую процедуру

— понимать, как гиперпараметры влияют на обучаемость алгоритма

— уметь оценивать плюсы и минусы разных подходов

Советуем энтузиастам, желающим постичь все нюансы machine learning, посетить сайт Kaggle, где собрано немало интересного материала по ML и анализу данных, включая практические задания.

Важно понимать, что данные всегда важнее алгоритмов. На основе данных можно реализовать выдающуюся программу — даже если алгоритм будет базовым. Так что всем, кто хочет построить IT-карьеру, работая с ML, придётся сначала изучить управление данными, организацию данных, анализ данных и только потом погружаться в разработку продвинутых алгоритмов. Ведь программисты, специализирующиеся на machine learning, много времени уделяют преобразованию данных, это – ключевой аспект их работы.

Технология machine learning сопряжена с обработкой больших массивов данных. Программисты едва смогли бы выполнять такой огромный объём работ, используя ресурсы лишь одного компьютера. Решение проблемы — распределённая обработка данных. Любой опыт в этой сфере может оказаться бесценным. Apache Hadoop и Amazon EC2 предлагают удачные решения для распределённой обработки данных, так что вам, вероятно, было бы полезно ознакомиться хотя бы с их основами.

Machine learning — единственная технология, способная обеспечить работу приложений с достаточно мощным потенциалом, чтобы произвести переворот в функционировании целых отраслей. Компании по всему миру уже вкладывают огромные суммы денег в разработку основанных на ML сервисов для внутреннего пользования. Таким образом, появляется всё больше новых вакансий, открывается широкий спектр возможностей трудоустройства. Следуйте советам, изложенным в этой статье, чтобы освоить machine learning и спланировать новый виток карьеры.

17 февраля на площадке Digital October пройдёт интенсивный однодневный курс Introduction to Machine learning, AI . Мы расскажем всё о самом перспективном инструменте для бизнеса, основанном на технологии искусственного интеллекта.

Привет, Хабр! Мы продолжаем свою серию аналитических статей о рынке зарплат и вакансий в IT. И сегодня на очереди ML-инженер, или специалист по машинному обучению, тем более, что 23 марта Skillfactory запускает новый поток продвинутого курса Machine Learning и Deep Learning.

Machine Learning Engineer – специальность № 1 в разработке и проектировании сложных систем, которая в декабре 2020 года занимала 38,54 % вакансий отрасли и примерно 9 % всех вакансий на российском рынке IT. Так давайте разберёмся, сколько на самом деле получают специалисты по машинному обучению, как попасть в ML и куда можно развиваться. Поехали!

Ранее в нашем блоге уже выходили подобные материалы про дата-сайентистов и дата-аналитиков, если вы заинтересованы в этих специальностях — рекомендуем ознакомиться.

Кто такой ML-инженер

Machine Learning Engineer – это эксперт в области искусственного интеллекта. Именно он разрабатывает алгоритмы, по которым «думает» компьютер.

Машинное обучение позволяет автоматизировать труд человека. ML нужен для создания нейросетей, которые анализируют всё что угодно: от комбинаций в шахматах до максимальной персонификации рекламы в соцсетях. ML позволяет создавать программы для прогнозов, которые работают гораздо лучше человека.

А ещё специалист по машинному обучению создает ботов, которые общаются с клиентами. Так что именно им нужно говорить спасибо за «Бот, позови оператора». «Алиса», Siri и голосовой помощник Олег, – это, кстати, тоже детище ML-инженеров.

Профессия инженера машинного обучения – это подраздел Data Science. И деятельность ML-инженера больше ориентирована на практические задачи. Он решает бизнес-задачи, используя алгоритмы машинного обучения. Он может использовать существующие наработки или писать каждый раз новые – это не важно. Единственная цель – качественное выполнение задачи с наименьшими затратами ресурсов.

Основные компетенции специалиста ML-Engineer

Что требуют работодатели от ML-Engineer

Пул навыков довольно большой. Мы проанализировали свыше 350 вакансий и заметили, что в большинстве из них чётко разделены компетенции специалиста по Data Science и ML. Но требования к вакансиям всё равно очень схожие.

Дело в том, что специалистов по машинному обучению прицельно ищут крупные компании, которые используют или планируют использовать алгоритмы искусственного интеллекта в своих проектах.

Работодатели в большинстве случаев знают, для чего им нужен специалист по ML и какими компетенциями он должен обладать. Вот те, что попадаются в вакансиях чаще всего:

Высокие математические навыки. Линейная алгебра, теория вероятностей, прикладная статистика – всё это нужно знать на очень высоком уровне. В ML довольно часто используются байесовы сети, марковский процесс принятия решений, скрытые марковские модели, условные вероятности. А ещё нужно хорошо разбираться в дисперсионном анализе и уметь проверять статистические гипотезы.

Базис программирования. Python упоминается в абсолютном большинстве вакансий – примерно 92 % всех, но также работодатели требуют знания R, Java, C++, Scala. Также необходимы навыки использования библиотек вроде pandas, OpenCV, Numpy, Eigen, NLTK, Spacy, scikit-learn или других.

Моделирование данных. Ещё один базовый навык, который необходим в большинстве вакансий. Именно от навыков моделирования данных зависит эффективность машинного обучения. В основном необходимо знать паттерны моделирования, алгоритмы итеративного обучения и стратегии оценки точности моделей.

SQL. В 73 % вакансий требуют знания SQL, но очень много вакансий, в которых необходимы навыки в NoSQL СУБД.

Английский язык. Все без исключения международные команды требуют уровень английского не ниже, чем Intermediate, а лучше – Upper Intermediate. Для проектов на российском рынке это не обязательно, но почти всегда выделяется как дополнительный плюс.

Гибкие методологии разработки проектов. Примерно в трети вакансий упоминаются Agile, Scrum, Kanban и другие гибкие методологии. Опыт работы с ними считается плюсом, но не обязателен.

В целом требования в вакансии ML-инженера и дата-сайентиста довольно сильно пересекаются. Компании малого и среднего бизнеса не делают между ними практически никакой разницы и часто ищут сразу «Data Scientist / ML-Engineer».

Софт-скилы предсказуемы. Они с минимальными расхождениями копируют требования из вакансий Data Scientist и Data Analyst:

аналитический склад мышления, логика;

внимательность к деталям.

Но все же есть и любопытные наблюдения. В целом софтскиллы упоминают в два раза меньше компаний, чем, к примеру, в вакансиях Data Analyst. Здесь ключевую роль играют хард-скилы. Личностные навыки и особенности характера вторичны.

Зарплаты и вакансии в России и не только

Подходим к самому интересному. По состоянию на 04.03.2021 и данным с hh.ru, в России имеются 1052 вакансии, которые содержат упоминания ML или машинного обучения.

Но больше половины из них – это пересечение Python-девелопера с навыками в ML и дата-сайентиста, который должен хотя бы в общих чертах понимать, как работает машинное обучение.

Непосредственно к машинному обучению относится чуть больше 500 вакансий. За 2020 год востребованность специальности выросла более чем в 2 раза и продолжает расти.

Большинство вакансий открыто в Москве – 55 %. Примерно 17,5 % размещены для Санкт-Петербурга. Примерно 24,5 % разбросаны по другим крупным городам России с населением выше 500 000 человек. Количество вакансий в населённых пунктах меньше 200 000 жителей не превышает 2 %.

В целом локации и востребованность коррелируют с отраслями Data Science и Data Analyst. Основной работодатель – московские компании и международные бренды, у которых есть офис в Москве.

Основная проблема – 80 % компаний не указывает вилку зарплат или хотя бы примерный уровень, на который может рассчитывать соискатель.

Мы проанализировали 200 вакансий к открытыми предложениями по зарплате. Результаты довольно неплохие. Медиана проходит по точке в 165 000 рублей. Это уровень месячной зарплаты, на который реально может рассчитывать специалист с 1–2-летним опытом в ML.

Junior ML-engineer или специалист, который хочет попасть в машинное обучение из смежных отраслей, может рассчитывать на оплату от 80 тысяч рублей.

Опытный сеньор может зарабатывать от 200 000 рублей. И это далеко не предел. В крупных международных компаниях отделы ML сегодня растут очень быстро, и специалист топового уровня может рассчитывать на зарплату 330 000 рублей.

В регионах ситуация значительно хуже. Примерно половина вакансий вообще смешивает специалистов по ML, DS и DA в одного. А в остальных навыки машинного обучения – это дополнительная компетенция, а не основная.

Даже если компания понимает, зачем ей нужен ML, то с зарплатами в регионах не очень. Есть предложения для джунов от 25 000 рублей, а выше 80 000 уже считается отличной зарплатой для профи.

Зато на международном рынке всё хорошо у специалистов по машинному обучению.

По данным salary.com, годовая зарплата ML-инженера в США составляет 120 000 долларов по медиане. Это 10 000 долларов в месяц или, в переводе на деревянные, 730 000 рублей.

Glassdoor, к примеру, считает профессию специалиста по машинному обучению одной их самых защищённых на сегодня. И прогнозирует в ближайшие несколько лет ещё большее повышение спроса на неё.

С удалёнкой всё не очень радужно. Большинство компаний стремятся взять ML-инженера на фултайм в офис. Даже в условиях пандемии вакансий, которые допускают удалённую работу, это очень немного.

Откуда прийти и куда расти специалисту по машинному обучению

ML-инженер – не очень дружелюбная специальность для новичков. В неё можно попасть «с нуля», но для этого нужна как минимум крепкая математическая база. В идеале – математическое или экономическое высшее образование. И даже в этом случае нужно быть готовым к сложностям – изучать придётся очень много всего.

Для успешного продвижения и роста нужно понимать, как работает сфера Data Science целиком. Поэтому идеальные стартовые площадки для перехода в ML – это дата-сайентист и дата-аналитик.

Также в машинное обучение могут перейти разработчики на Python. Для этого нужно будет разобраться с основными ML-библиотеками.

Специалист по машинному обучению – довольно узкая специальность и в большинстве случаев является конечным этапом развития специалиста. Но при желании ML-инженер всегда может перейти и в аналитику данных, дата-сайенс или фулстек-разработку. С его опытом и умениями на любую из этих позиций его оторвут с руками и ногами. Старайтесь, учитесь – и у вас получится.

ML-инженер — универсальный специалист, подобный швейцарскому ножу. Для желающих стать таким специалистов, у нас есть специальный продвинутый курс Machine Learning и Deep Learning. А промокод HABR даст скидку 50%.

Узнайте, как прокачаться и в других специальностях или освоить их с нуля:

Мы живем во времена, когда компьютер занимает в нашей жизни все больше и больше места. И если еще в начале века он был роскошью и применялся в основном для работы и вычислений, то сегодня даже обычные телефоны представляют собой мини-компьютеры, куда более мощные, чем те, что стояли в офисах в начале двухтысячных. Да что там телефоны! Даже некоторые холодильники способны определять, каких продуктов в них недостает, и самостоятельно делать заказы через интернет.

Компьютеры ведают нашими финансами, безопасностью, решают бытовые проблемы. Более того, сегодня уже никого не удивишь тем, что с компьютером можно поговорить, и порой виртуальный собеседник оказывает интереснее, остроумнее и понятливее живого человека. А происходит это оттого, что он, этот собеседник, обладает способностью к самообучению, то есть, каждый из сотен тысяч диалогов, которые он ведет в один и тот же период времени, является для него одновременно и уроком. Так искусственный интеллект обучается новыми словам, задачам, реакциям, усваивает шутки, поговорки, словесные обороты. И вот уже порой бывает не понять, с кем ты общаешься: с живым человеком или с компьютером.

Описание

Специалист по машинному обучению — это, можно сказать, высший разум среди тех, кого называют «айтишниками». Они занимаются составлением алгоритмов для того, чтобы машины могли самообучаться, то есть, проводить анализ данных и делать на основе этого собственные выводы.

«Таким путем недолго дойти до восстания машин!» - скажут некоторые. И ошибутся. Дело в том, что пока, несмотря на быстрое развитие цифровых технологий, компьютеры по-прежнему оперируют бинарной логикой про принципу «да-нет». А вот мы, люди, может рассматривать и бесконечное количество промежуточных вариантов (иллюстрацией тому служит чисто русский оборот «да нет, наверное»). Конечно, такими понятиями сегодня не в состоянии оперировать ни одна, даже самая сложная и совершенная машина. А пока это так, ни о какой свободе воли у искусственного интеллекта говорить нельзя.

Плюсы

Сложно переоценить и преувеличить плюсы работы специалиста по машинному обучению.

Минусы

Конечно, специалисту, жизнь которого состоит из любимой работы, сложно представить, что в ней могут быть какие-то минусы, но давайте посмотрим со стороны.

Ненормированный график

Как стать специалистом по машинному обучению

Чтобы стать специалистом по машинному обучению, для начала нужно в совершенстве освоить профессию программиста. Но если знаний языков программирования хватит для того, чтобы писать программы, администрировать компьютерные сети, то для работы с искусственным интеллектом придется освоить еще много различных наук — от математического анализа до… биологии и физики. Да-да, именно принцип работы нервной системы живых организмов должен ложиться в основу создания электронного сознания. Как нейрон воспринимает раздражитель, как проводит сигнал до головного или спинного мозга, какие алгоритмы задействованы в преобразовании обычного электрического импульса в сложную информацию — во всем этом профессионал в области компьютерного обучения должен разбираться.

Кроме этого, необходимо обладать багажом знаний в области человеческой психологии, ведь машина должна выдавать реакции, который будут понятны человеку и адекватны его восприятию мира.

Где учиться

Учебные заведения

Курсы

Чтобы стать специалистом машинного обучения, одного диплома программиста мало, необходимо получить дополнительное образование именно в области изучения искусственного интеллекта.

Курс по машинному обучению от Skillfactory. Организаторы этого 3-месячного курса гарантируют помощь в трудоустройстве и стажировку. По окончании обучения выдается сертификат.

«Машинное обучение» от Нетологии. Полугодовой онлайн-курс включает в себя занятия с преподавателем и выполнение самостоятельных заданий. По окончании выполняется дипломная работе. Курсы гарантируют помощь в трудоустройстве. По итогам выдается сертификат.

Машинное обучение от Stanford (Coursera). Международный онлайн-курс, который считается одним из лучших в мире. Для тех, кто просто желает повысить свой уровень профподготовки, он бесплатный. Если хочется получить сертификат, можно записаться на платную версию курса.

Востребованность

Устройство на работу и карьера

Хорошему специалисту открыта дорога в ведущие компании страны, такие как «Яндекс», Сбербанк, «Газпром», а также в мировые гиганты: Google, Microsoft и многие другие. Даже если не посчастливилось оказаться в крупном городе или за границей, в любом месте страны можно найти высокооплачиваемую работу в частной любой компании или госструктуре.

Что касается карьеры, то, как говорится, плох тот солдат, который не мечтает стать генералом, и у каждого есть шанс продвинуться от рядового программиста до начальника отдела, департамента и ведущего специалиста в своей области. Более того, специалистов, показывающих выдающиеся результаты, зачастую приглашают на работу крупные российские и зарубежные компании.

Уровень зарплаты

Перспективы в будущем

Денис Кувиков, директор РИЦ СэйфНэт АО «Технопарк» (Санкт-Петербург):

— Специалист машинного обучения, или иначе Data Scientist, ML (от англ. Machine Learning) Engineer, AI (от англ. Artificial Intelligence) Engineer, в первую очередь, является высококвалифицированным специалистом, имеющим знания в областях высшей математики (например, математический анализ, статистика, теория игр и другие), а также знания в области математического моделирования и алгоритмов больших данных. Во-вторых, специалист должен обладать навыками программирования и работы в определенных программных средах, где международным сообществом нарабатывается практика использования алгоритмов, что в свою очередь ускоряет решение задач. Такие специалисты выходят из высших учебных заведений, в которых дается в первую очередь серьезная база фундаментальных знаний в вышеуказанных областях. Этот математический фундамент специалист уже в процессе самообразования или на дополнительных курсах наполняет знаниями в области практического машинного обучения, существующих практик в применяемых на рынке моделях и алгоритмах.

Потребность в специалистах по компьютерному обучению растет с каждым днем и обусловлена, прежде всего, необходимость рынка ИТ и телекоммуникаций знать о текущей позиции компании. Количество данных, которые генерируют современные системы, слишком велико, и обработка их «вручную», с помощью распространенных инструментов (например, электронных таблиц), трудна и имеет свои ограничения, в том числе в эффективности. Применение же аналитических алгоритмов, включая алгоритмы машинного обучения, в виде программного обеспечения, позволяет во много раз эффективнее отслеживать существующие параметры как систем, так и показателей компаний. В свою очередь это дает преимущество компании в скорости принятия решения и выборе направления дальнейшего развития. Кроме того, в алгоритмах машинного обучения существует класс алгоритмов, которые позволяют прогнозировать данные на определенное время с высокой точностью. Эти инструменты универсальны и могут быть использованы как для аналитики работы технических систем, так и для бизнес-аналитики компании.

Таким образом, при цифровизации процессов и их автоматизации в компаниях естественным образом появляется потребность в специалисте, который умеет работать с данными, который может на основании большого количества информации выявить зависимости и влияние определенных процессов и результатов на показатели компании, который может сформировать прогнозный анализ развития.

Читайте также: