机器学习职业：认证、角色和职责

在快速发展的技术环境中，机器学习在企业成功中发挥着至关重要的作用。以 Netflix 为例，它使用 ML 算法提供定制的电影推荐，从而节省了大量成本。同样，谷歌的 GNMT 系统由机器学习驱动，将翻译错误显著减少了 60%。

机器学习的兴起使其成为人工智能专业人士备受追捧的领域。各公司都渴望将 ML 集成到他们的产品中，导致对 ML 工程师的需求激增。因此，这个职业变得越来越有利可图，并出现在顶级职业榜单上。ML 使个人能够开发能够通过算法和统计模型学习的计算机系统，依靠数据和自我生成的反馈来执行任务而无需人工干预。ML 系统的一个典型例子是苹果和谷歌等科技巨头使用的图片识别软件。通过分析，这些系统对图像中的元素进行分类，例如位置、颜色和主题。

谁是机器学习工程师 (MLE)？

机器学习工程师是一位技术娴熟的 IT 专业人士，专注于开发能够自动应用预测模型的自给自足的 AI 系统。他们负责设计和构建 AI 算法来学习和做出预测。作为大型数据科学团队的一部分，ML 工程师与各种角色合作，例如数据科学家、管理员、分析师和架构师。根据公司的规模，他们还可能与其他 IT、软件开发、销售或 Web 开发部门互动。ML 工程师的角色是弥合专注于统计分析和模型构建的数据科学家与 AI 系统开发之间的差距。这需要评估、分析和组织大量数据，并通过测试优化机器学习模型和算法。

机器学习工程师的主要职责

• 进行研究并修改数据科学和分析原型。
• 设计和实施机器学习策略。
• 利用测试结果进行统计分析并增强模型。
• 采购公开可用的训练数据集。
• 定期训练和重新训练 ML 系统和模型。
• 改进和扩展当前的 ML 框架和库。
• 开发 ML 应用程序以满足客户或客户的需求。
• 测试和实施适当的 ML 工具和算法。
• 评估 ML 算法的实用性和解决问题的潜力并确定其成功的可能性。
• 通过探索和可视化增强对数据的理解，并识别可能影响模型在现实场景中有效性的数据分布差异。

要求和技能

• 具有作为机器学习工程师或同等角色的经验。
• 对数据结构、数据建模和软件架构有深入的理解。
• 全面了解数学、概率、统计和算法。
• 熟练使用 Python、Java 和 R 进行编码。
• 熟悉领先的机器学习框架（例如 Keras 或 PyTorch）和库（例如 scikit-learn）。
• 出色的沟通能力。
• 能够在团队环境中茁壮成长。
• 出色的分析和解决问题能力。
• 计算机科学、数学或相关领域的学士学位；硕士学位是加分项。

值得考虑的最佳机器学习认证

AWS 认证机器学习 - 专业

AWS 认证机器学习 - 专业认证证明了您能够熟练使用 AWS 构建、训练和运行机器学习模型。要获得认证，需要通过严格的 180 分钟考试，其中包含 65 道多项选择题和回答题。该考试面向经验丰富的专业开发人员和数据科学家，测试他们对机器学习算法的理解、实施超参数优化以及在训练、部署和操作机器学习模型中应用最佳实践。考生应具有一年在 AWS 上开发、执行或设计 ML 和深度学习工作负载的实践经验。

Google 专业机器学习工程师认证

Google 专业机器学习工程师认证展示了您使用 Google Cloud 设计、构建和将机器学习模型投入生产的技能和知识。要获得此认证，您必须通过两小时的考试，考试内容包括 50-60 道多项选择题，涵盖定义 ML 问题、创建 ML 解决方案和开发 ML 模型等关键领域。此认证有效期为两年，之后需要重新认证才能保留证书。虽然参加考试没有正式的先决条件，但建议至少拥有三年的行业经验和至少一年在 Google Cloud 中设计和管理 ML 解决方案的实践经验。

IBM 机器学习专业证书

IBM 机器学习专业证书提供全面的课程，为有抱负的 AI 专业人士提供在该领域开启成功职业生涯所需的技能和知识。该认证侧重于机器学习的主要类型以及时间序列分析和生存分析等特殊主题，旨在为早期职业或该领域的新手提供坚实的基础。该课程以一个实践项目结束，该项目提供实践经验和在现实世界中应用所学概念的机会。

Microsoft 的 Azure AI 工程师助理

通过相关考试获得 Microsoft 的 Azure AI 工程师助理认证，证明您有能力利用 Azure 认知服务和 Azure 应用 AI 服务实施 AI 解决方案。理想的候选人应精通 C# 或 Python，并具有使用 REST API 和 SDK 的实践经验，以在 Azure 上开发和部署自然语言处理、知识挖掘、计算机视觉和对话式 AI 等解决方案。认证考试评估您对关键主题的理解，包括 Azure 认知服务解决方案、计算机视觉解决方案、自然语言处理解决方案、知识挖掘解决方案和对话式 AI 解决方案的规划和管理。

AI 和机器学习 MasterTrack 证书

亚利桑那州立大学提供的 AI 和机器学习 MasterTrack 证书是一个全面的在线课程，旨在帮助您加深对人工智能的理解。这个为期 6 到 9 个月的课程让您有机会通过互动讲座和团队项目相结合的方式沉浸在机器学习领域。您将完成大学在线计算机科学硕士课程的一个真实模块，这将为您在 AI 理论和实践方面打下坚实的基础。在本课程结束时，您将彻底了解机器学习中的各种学习范式，并具备在这个令人兴奋的领域从事职业的条件。

为什么要从事机器学习工程职业？

提高收入潜力

机器学习工程师非常抢手，这是有充分理由的。根据 Indeed 的数据，他们在美国的平均工资为 148,485 美元。在更大的市场中，工资甚至可能更高，旧金山的 ML 工程师平均年薪近 20 万美元，纽约的 ML 工程师年薪略低于 17 万美元。

对机器学习技能的需求很高

随着公司越来越多地接受大数据，对数据专业人员的需求猛增。这导致科技巨头之间对 AI 人才的竞争异常激烈，它们渴望获得业内最优秀的人才。Robert Half 最近的一份报告发现，30% 接受调查的美国经理表示他们的公司已经在使用 AI 和 ML，而 53% 的经理预计将在未来三到五年内采用这些工具。

职业成长的机会

机器学习是一个相对较新的领域，许多解决方案、工具、算法和应用程序尚未被发现。 ML 工程师必须终身学习，课程、博客、教程和播客等资源对于在这个快速发展的领域保持领先地位至关重要。BrainStation 的 2020 年数字技能调查显示，61% 的数据专业人员参加面对面课程，另有 60% 专注于研讨会，这表明持续教育在该领域的重要性。

令人兴奋且多样化的职业道路

机器学习提供了丰富的职业多样性，几乎任何行业都可以从数据中挖掘出的洞察力中受益。您可以在您感兴趣的领域工作并产生有意义的影响，无论是在医疗保健、网络安全、营销还是自动驾驶汽车领域。ML 职业提供了成为实现下一个重大突破的团队的一员的机会，对许多人来说这是一个令人兴奋的前景。

机器学习认证真的值得吗？

获得机器学习认证可以提高您的市场竞争力，并向潜在雇主证明您具备成为有效从业者所需的技能。由于缺乏合格的机器学习专业人员，该领域的认证可以让您在竞争中脱颖而出，并为新的职业机会打开大门。此外，研究表明，许多 IT 专业人员在获得认证后都经历了加薪和晋升。虽然并非所有认证都是平等的，但从长远来看，选择适合您的目标和经验水平的认证是值得的。