In un panorama tecnologico in rapida evoluzione, l'apprendimento automatico gioca un ruolo cruciale nel successo aziendale. Prendi Netflix, ad esempio, che utilizza algoritmi ML per fornire consigli sui film personalizzati, con conseguenti risparmi significativi sui costi. Allo stesso modo, il sistema GNMT di Google, guidato dall'apprendimento automatico, ha ridotto notevolmente gli errori di traduzione fino al 60%.
L'ascesa dell'apprendimento automatico lo ha reso un campo molto ricercato per i professionisti dell'IA. Le aziende sono ansiose di integrare il machine learning nei loro prodotti, portando a un aumento della domanda di ingegneri di machine learning. Di conseguenza, questa professione sta diventando sempre più redditizia e appare nelle migliori liste di carriera. Il machine learning consente alle persone di sviluppare sistemi informatici in grado di apprendere attraverso algoritmi e modelli statistici, basandosi su dati e feedback autogenerati per eseguire attività senza intervento umano. Un ottimo esempio di un sistema ML è il software di riconoscimento delle immagini utilizzato da giganti della tecnologia come Apple e Google. Attraverso l'analisi, questi sistemi classificano gli elementi all'interno delle immagini, come la posizione, il colore e il soggetto.
Chi è un Machine Learning Engineer (MLE)?
Un Machine Learning Engineer è un professionista IT qualificato che si concentra sullo sviluppo di sistemi di intelligenza artificiale autosufficienti che automatizzano l'applicazione di modelli predittivi. Sono responsabili della progettazione e della costruzione di algoritmi di intelligenza artificiale per apprendere e fare previsioni. Come parte di un team di data science più ampio, gli ingegneri ML collaborano con vari ruoli, come data scientist, amministratori, analisti e architetti. A seconda delle dimensioni dell'azienda, possono anche interagire con altri reparti IT, sviluppo software, vendite o sviluppo web. Il ruolo di un ingegnere ML è colmare il divario tra i data scientist, che si concentrano sull'analisi statistica e la costruzione di modelli, e lo sviluppo di sistemi di intelligenza artificiale. Ciò richiede la valutazione, l'analisi e l'organizzazione di grandi quantità di dati e l'ottimizzazione dei modelli e degli algoritmi di machine learning attraverso i test.
Responsabilità chiave di un Machine Learning Engineer
- Conduzione di ricerche e modifica di prototipi di data science e analisi.
- Progettazione e implementazione di strategie di machine learning.
- Utilizzo dei risultati dei test per condurre analisi statistiche e migliorare i modelli.
- Approvvigionamento di set di dati di formazione pubblicamente disponibili.
- Formare e riaddestrare regolarmente sistemi e modelli ML.
- Miglioramento ed espansione degli attuali framework e librerie ML.
- Sviluppo di applicazioni ML per soddisfare le esigenze del cliente o del cliente.
- Testare e implementare strumenti e algoritmi ML appropriati.
- Valutare la praticità degli algoritmi ML e il potenziale di risoluzione dei problemi e determinare la loro probabilità di successo.
- Miglioramento della comprensione dei dati attraverso l'esplorazione e la visualizzazione e l'identificazione di eventuali discrepanze nella distribuzione dei dati che potrebbero influire sull'efficacia del modello negli scenari del mondo reale.
Requisiti e competenze
- Comprovata esperienza come Machine Learning Engineer o ruolo equivalente.
- Comprensione approfondita delle strutture dati, della modellazione dei dati e dell'architettura software.
- Conoscenza completa di matematica, probabilità, statistica e algoritmi.
- Competenza nella codifica utilizzando Python, Java e R.
- Familiarità con i principali framework di machine learning (ad esempio, Keras o PyTorch) e librerie (ad esempio, scikit-learn).
- Eccezionali capacità comunicative.
- Capacità di prosperare in un ambiente di squadra.
- Capacità analitiche e di risoluzione dei problemi superiori.
- Laurea triennale in Informatica, Matematica o affine; un master è un plus.
Migliori certificazioni di Machine Learning da considerare
Apprendimento automatico certificato AWS - Specialità
La certificazione AWS Certified Machine Learning - Specialty Certification dimostra la tua padronanza nell'utilizzo di AWS per creare, addestrare ed eseguire modelli di machine learning. Il conseguimento della certificazione richiede il superamento di un rigoroso esame di 180 minuti con 65 domande a scelta multipla e risposta. L'esame è rivolto a sviluppatori professionisti esperti e scienziati dei dati, testando la loro comprensione degli algoritmi di machine learning, implementando l'ottimizzazione degli iperparametri e applicando le best practice nell'addestramento, nella distribuzione e nel funzionamento dei modelli di machine learning. I candidati devono avere un anno di esperienza pratica nello sviluppo, esecuzione o progettazione di carichi di lavoro ML e deep learning su AWS.
Certificazione Google Professional Machine Learning Engineer
La certificazione Google Professional Machine Learning Engineer mette in mostra le tue capacità e conoscenze nell'utilizzo di Google Cloud per progettare, creare e portare in produzione modelli di machine learning. Per ottenere questa certificazione, è necessario superare un esame di due ore di 50-60 domande a scelta multipla che coprono aree critiche come la definizione dei problemi ML, la creazione di soluzioni ML e lo sviluppo di modelli ML. Questa certificazione è valida per due anni, dopo di che è necessario ricertificare per mantenere la credenziale. Sebbene non vi siano prerequisiti formali per sostenere l'esame, si consiglia di avere almeno tre anni di esperienza nel settore e almeno un anno di esperienza pratica nella progettazione e gestione di soluzioni ML in Google Cloud.
Certificato IBM Machine Learning Professional
L'IBM Professional Certificate in Machine Learning offre un curriculum completo per fornire agli aspiranti professionisti dell'IA le competenze e le conoscenze necessarie per avviare una carriera di successo in questo campo. Con un focus sui principali tipi di Machine Learning e argomenti speciali come Time Series Analysis e Survival Analysis, questa certificazione è progettata per fornire una solida base per le prime carriere o per chi è nuovo nel campo. Il corso culmina in un progetto pratico che offre esperienza pratica e la possibilità di applicare i concetti appresi in un contesto reale.
Azure AI Engineer Associate di Microsoft
L'ottenimento della certificazione Azure AI Engineer Associate di Microsoft tramite il superamento dell'esame correlato dimostra la tua competenza nell'utilizzo dei servizi cognitivi di Azure e dei servizi di intelligenza artificiale applicata di Azure per implementare soluzioni di intelligenza artificiale. I candidati ideali devono possedere competenze in C# o Python ed esperienza pratica con le API REST e gli SDK per sviluppare e distribuire soluzioni come l'elaborazione del linguaggio naturale, il knowledge mining, la visione artificiale e l'intelligenza artificiale conversazionale in Azure. L'esame di certificazione valuta la tua comprensione di argomenti critici, tra cui la pianificazione e la gestione di soluzioni di Servizi cognitivi di Azure, soluzioni di visione artificiale, soluzioni di elaborazione del linguaggio naturale, soluzioni di knowledge mining e soluzioni di intelligenza artificiale conversazionale.
Certificato MasterTrack per intelligenza artificiale e machine learning
Il certificato MasterTrack per l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico, offerto dall'Arizona State University, è un programma online completo progettato per aiutarti ad approfondire la tua comprensione dell'intelligenza artificiale. Questo corso da 6 a 9 mesi è un'opportunità per immergerti nel campo dell'apprendimento automatico attraverso una combinazione di lezioni interattive e progetti basati su team. Completerai un vero e proprio modulo del programma di Master of Computer Science online dell'università, che ti fornirà una solida base nella teoria e nella pratica dell'IA. Alla fine di questo programma, avrai acquisito una conoscenza approfondita dei vari paradigmi di apprendimento nell'apprendimento automatico e sarai ben attrezzato per intraprendere una carriera in questo entusiasmante campo.
Perché intraprendere una carriera nell'ingegneria dell'apprendimento automatico?
Aumento del potenziale di guadagno
Gli ingegneri dell'apprendimento automatico sono molto ricercati e con buone ragioni. Secondo Indeed, guadagnano uno stipendio medio di $ 148.485 negli Stati Uniti. Gli stipendi possono aumentare ulteriormente nei mercati più grandi, con gli ingegneri ML a San Francisco che guadagnano in media quasi $ 200.000 e quelli a New York che portano a casa poco meno di $ 170.000.
Elevata richiesta di competenze di machine learning
Man mano che le aziende abbracciano sempre più i big data, la domanda di professionisti dei dati è salita alle stelle. Ciò ha portato a un'intensa competizione per i talenti dell'IA tra i giganti della tecnologia desiderosi di assicurarsi le migliori menti del settore. Un recente rapporto di Robert Half ha rilevato che il 30% dei manager statunitensi intervistati ha riferito che la propria azienda utilizza già AI e ML, mentre il 53% prevede di adottare questi strumenti entro i prossimi tre-cinque anni.
Opportunità di crescita professionale
L'apprendimento automatico è un campo relativamente nuovo, con molte soluzioni, strumenti, algoritmi e applicazioni ancora da scoprire. Gli ingegneri del machine learning devono abbracciare l'apprendimento permanente e risorse come corsi, blog, tutorial e podcast sono essenziali per stare al passo con i tempi in questo campo in rapida evoluzione. Il sondaggio sulle competenze digitali 2020 di BrainStation mostra che il 61% dei professionisti dei dati segue corsi di persona e un altro 60% si concentra sui workshop, a dimostrazione dell'importanza della formazione continua sul campo.
Percorsi di carriera entusiasmanti e diversificati
L'apprendimento automatico offre una vasta gamma di opportunità di carriera, con praticamente qualsiasi settore che beneficia delle informazioni estratte dai dati. Puoi lavorare in un campo che ti interessa e avere un impatto significativo, sia nel settore sanitario, della sicurezza informatica, del marketing o delle auto a guida autonoma. Una carriera in ML offre l'opportunità di far parte di un team che fa il prossimo significativo passo avanti ed è una prospettiva entusiasmante per molti.
Ne vale davvero la pena?
Ottenere una certificazione di machine learning può migliorare la tua commerciabilità e dimostrare ai potenziali datori di lavoro che possiedi le competenze necessarie per essere un professionista efficace. Con una carenza di professionisti qualificati del machine learning, una certificazione in quest'area può distinguerti dalla concorrenza e aprire le porte a nuove opportunità di carriera. Inoltre, la ricerca suggerisce che molti professionisti IT hanno sperimentato aumenti salariali e promozioni dopo aver ottenuto la certificazione. Sebbene non tutte le certificazioni siano uguali, scegliere quella giusta per i tuoi obiettivi e il tuo livello di esperienza può ripagare a lungo termine.
