机器学习工程师是IT领域的专业人才,主要负责研究、构建和设计能够自主运行的人工智能系统,以实现预测模型的自动化。他们设计和创建能够学习和预测的AI算法,这些算法定义了机器学习的本质。
作为数据科学团队的重要成员,机器学习工程师通常与数据科学家、深度学习工程师、管理员、数据分析师、数据工程师和数据架构师密切合作。他们在计算机科学、数学和统计学方面拥有扎实的基础,并且通常充当数据科学家(专注于统计和模型构建工作)与机器学习和AI系统构建之间的桥梁。
机器学习工程师的主要目标是创建机器学习模型并在需要时重新训练系统。具体职责可能因组织而异,但一些常见的职责包括:
要成为一名合格的机器学习工程师,需要具备以下技能和资格:
随着对机器学习专家需求的不断增长,该领域变得越来越具有竞争力。追求认证课程和考试可以帮助候选人向潜在雇主展示他们的能力,验证他们的专业知识,并加深对解决实际问题所需的技术概念和工具的理解。
以下是一些当前和未来的机器学习工程师应该考虑追求的流行机器学习认证:
根据在线培训公司365 Data Science的数据,预计从2023年到2027年,AI和机器学习专家的需求将增长40%。
机器学习工程师的薪酬可能因经验、行业和地点等因素而有所不同。根据薪资汇总网站(如Payscale、ZipRecruiter、Salary.com和Glassdoor)的数据,美国机器学习工程师的年薪通常在112,832美元到143,180美元之间。
Coursera根据经验对机器学习工程师的平均薪资进行了细分:
这 些数据表明,机器学习工程师是一个高薪且前景广阔的职业选择。
根据市场研究公司Fortune Business Insights的预测,全球机器学习市场预计将经历一个快速增长期。该公司预测,全球机器学习市场将从2023年的260.3亿美元增长到2030年的2259.1亿美元。
目前,机器学习工程的重点领域包括自然语言处理、计算机视觉、医疗保健中的机器学习和AI辅助软件开发等技术。
机器学习工程师在AI时代扮演着关键角色,他们不仅需要掌握先进的技术知识,还需要具备解决复杂问题的能力和创新思维。随着AI和机器学习技术的不断发展,机器学习工程师的重要性将继续提升。对于有志于此领域的人才来说,现在正是进入这个充满机遇和挑战的领域的最佳时机。
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