Код професії: чим займається Machine Learning Engineer, плюси та мінуси професії
Machine Learning Engineer — це фахівець, який розгортає, тренує та підтримує моделі машинного навчання.
Машинне навчання передбачає виявлення закономірностей у даних, використовуючи алгоритми, що дає змогу комп’ютерам робити прогнози без втручання людини, а в багатьох випадках і ухвалювати рішення.
ML Engineer — професія, яка дуже популярна на Заході й продовжує розвиватися в Україні. За даними всесвітньої мережі з пошуку зайнятості Indeed, у США такий спеціаліст у середньому заробляє за рік $148 тис., а в топових компаніях — $200–300 тис. В Україні, згідно зі статистикою DOU, ML Engineer у середньому отримує $2900 щомісяця.
Вакансій ML Engineer на українському ринку відкрито небагато, вони зосереджені переважно у Києві або Львові, часом це віддалений формат роботи. Озвучена заробітна плата — від $800 для Strong Junior до $7000 для досвідченого фахівця.
DOU поцікавився у людей, які мають великий досвід у сегменті Machine Learning, про те, чим займається спеціаліст на такій позиції, які знання потрібні, які є переваги й недоліки професії та як стати інженером з машинного навчання.
Наші співрозмовники —
У статті розглянемо такі питання:
— Хто такий Machine Learning Engineer і чим він займається?
— Як ви потрапили у цю професію?
— Які знання та досвід потрібні Machine Learning Engineer?
— Як стати Machine Learning Engineer?
— Які книги варто прочитати майбутньому Machine Learning Engineer?
— Етапи роботи над проєктом. Як працює ML Engineer в аутсорс-компанії, на аутстафі та у продуктовій компанії?
— Опишіть робочий день Machine Learning Engineer.
— Плюси та мінуси професії.
— Найскладніший та найцікавіший проєкт.
Похожие статьи:
Вы спросите: «Почему мы?» Наш ответ: «Мы не даем пустых обещаний!» Команда Учебного Центра QA START UP — это квалифицированные тренера,...
2 квітня президент підписав низку важливих законів, серед яких — № 10062 про удосконалення роботи державних реєстрів для...
В выпуске: улучшения в интеграции Consul и Kubernetes, как выжать из Grafana максимум, как запускать Lambda на CDN, критика Helm.
На DevOps...