Специалист по машинному обучению (AI/ML-специалист): кто это?

профессии будущегоIT-индустрияIT-разработчикипрограммистыобучение с нуляонлайн-курсы
Главная картинка статьи Специалист по машинному обучению (AI/ML-специалист): кто это?
Designed by rawpixel.com/freepik

Машинное обучение (Machine Learning) – это новое перспективное направление в IT-отрасли. Оно помогает искусственному интеллекту усваивать новые данные и информацию при помощи специально разработанных алгоритмов.

Собственно говоря, именно поэтому не могла не появиться новая специальность среди программистов – специалист по машинному обучению, он же инженер машинного обучения.

Суть работы ML-инженера

Все мы знакомы с голосовыми помощниками вроде «Алисы» или Siri: эти барышни прекрасно умеют находить нужную информацию в интернете, ставить любимую музыку, рассказывать о погоде и даже некоторым образом общаться. Достигается это за счет развернутой программной и аппаратной структуры, именуемой нейронной сетью.

Чтобы нейросеть умела нормально общаться с человеком и правильно отвечать на поставленные вопросы, ей нужно регулярно скармливать новые данные. Но не абы какие, а специально подобранные по заранее заданному алгоритму.

Этим и занимается специалист по машинному обучению. А ещё он пишет ботов-голосовых помощников и делает так, чтобы они распознавали нашу речь.

Какие задачи решает специалист по машинному обучению:

  • Собирает, накапливает и подготавливает данные (фотографии, видео, тексты и т.д.);

  • Строит модели, по которым собранная информация будет поставляться боту.

Можно привести простой пример: новостная лента «ВКонтакте». Сначала вы подписываетесь на определенные группы и каналы, ставите лайки и дизлайки, пишете комментарии. Искусственный интеллект тем временем собирает статистику, ну а затем составляет ваши предпочтения и начинает периодически рекомендовать новые группы схожей тематики, интересные для вас новости и страницы новых друзей.

    Какие навыки нужны специалисту по машинному обучению

    Специалист по машинному обучению что должен знать и уметь

    Designed by DCStudio/freepik

    Hard Skills

    Надо сказать, что порог вхождения в эту профессию достаточно высок. Требования к специалистам по ML весьма высокие:

    1. Математические познания (теория вероятностей, линейная алгебра, прикладная статистика);

    2. Знание языков программирования. По умолчанию для машинного обучения используется Python, но могут понадобиться также Java, R, C++, Scala;

    3. Знание специфических фреймворков, таких как Apache Spark, TensorFlow, PyTorch и библиотек (scikit-learn, NumPy, Keras, Pandas);

    4. Алгоритмы и команды SQL (баз данных);

    5. Моделирование данных;

    6. Знание гибких методик программирования, таких как Agile;

    7. Английский язык не ниже Intermediate, а лучше Upper Intermediate.

    Soft Skills

    Специалист по машинному обучению – это всегда командный игрок, поэтому помимо высоких аналитических способностей ему потребуются:

    1. Коммуникативные навыки;

    2. Разумная инициативность;

    3. Внимательность;

    4. Стрессоустойчивость;

    5. Работоспособность и навыки тайм-менеджмента.

    Где учиться на специалиста по машинному обучению

    В IT-отрасли всегда два варианта освоить новую специальность. Первый – это технический или математический вуз. Плюс: крепкие теоретические знания и математические навыки, диплом государственного образца. Минус: отдельно таких специалистов не готовят – это программа дополнительного обучения, которая есть далеко не во всех вузах, к тому же весьма дорогая.

    Онлайн-курсы по машинному обучению

    Второе направление, как водится, курсы или программы повышения квалификации. Зачастую их организуют крупные IT-компании, которые сами нуждаются в таких специалистах (например, «Яндекс»).

    Называются такие курсы, как правило, общим термином Data Science. Чему на них учат:

    • Python;

    • SQL;

    • Библиотеки машинного обучения, такие как Catboost, Pandas, Scikit-learn, Keras.

    В целом, такие курсы полезны и новичкам, потому как помогают освоить достаточно простой язык программирования Python и SQL, и программистам с опытом, которые по каким-либо причинам не учили математику, статанализ, алгоритмы и т.д.

    Тем, у кого уже есть хороший технический бэкграунд, освоить специальность ML-инженера будет легче всего: здесь достаточно учебников и справочной литературы. А курсы, если в них возникнет такая необходимость, станут просто небольшим дополнением к процессу.

    Зарплата специалистов по машинному обучению в России

    Как и в любой IT-специальности, здесь есть свои уровни развития профессиональных навыков. Зарплата будет меняться пропорционально им. Сколько это? Если обратиться к анализу Хабр за 2021 год, то порядок сумм будет следующим:

    Junior

    Senior

    Медианная зарплата (опыт 1–2 года в ML)

    От 80000 рублей

    От 200000 до 330000 рублей

    165000 рублей

    Плюсы и минусы профессии специалист по машинному обучению

    Плюсы:

    • Перспективность;

    • Высокий уровень заработной платы;

    • Карьерные перспективы.

    Минусы:

    • Высокий порог вхождения (подходит уже опытным разработчикам);

    • Специфичность, малое количество вакансий;

    • Высокая ответственность.

    Написать комментарий
    Для того чтобы оставлять комментарии, авторизуйтесь на сайте.