在快速发展的技术领域，机器学习在商业成功中起着至关重要的作用。以 Netflix 为例，它使用 ML 算法提供定制的电影推荐，从而显着节省成本。同样，由机器学习驱动的谷歌 GNMT 系统已将翻译错误显着减少了多达 60%。
机器学习的兴起使其成为人工智能专业人士非常追捧的领域。公司渴望将 ML 集成到他们的产品中，导致对 ML 工程师的需求激增。结果，这个职业变得越来越有利可图，并出现在顶级职业名单上。 ML 使个人能够开发可以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)？
机器学习工程师是熟练的 IT 专业人员，专注于开发可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人工智能算法来学习和做出预测。作为更大的数据科学团队的一部分，ML 工程师与各种角色协作，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 开发部门进行交互。机器学习工程师的作用是弥合专注于统计分析和模型构建的数据科学家与人工智能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
- 进行研究和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和增强模型。
- 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，并确定它们成功的可能性。
- 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职位的经验。
- 对数据结构、数据建模和软件架构有深刻的理解。
- 数学、概率、统计和算法的综合知识。
- 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）。
- 卓越的沟通能力。
- 能够在团队环境中茁壮成长。
- 卓越的 分析和解决问题的能力。
- 计算机科学、数学或相关领域的学士学位；硕士学位是一个加号。
要考虑的最佳机器学习认证
AWS 认证机器学习 - 专业
AWS Certified Machine Learning - Specialty Certification 证明您掌握了利用 AWS 构建、训练和运行机器学习模型的能力。获得认证需要通过 180 分钟的严格考试，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、实施超参数优化以及在训练、部署和操作机器学习模型方面应用最佳实践的理解。候选人应具有一年在 AWS 上开发、执行或设计 ML 和深度学习工作负载的实践经验。
谷歌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、构建机器学习模型并将其投入生产的技能和知识。要获得此认证，您必须通过 50-60 道多项选择题的两小时考试，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。该认证有效期为两年，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和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人打下坚实的基础。该课程的高潮是一个实践项目，该项目提供实践经验，并有机会在现实环境中应用所学概念。
Microsoft 的 Azure AI 工程师助理
通过相关考试获得 Microsoft 的 Azure AI Engineer Associate 认证，证明您有能力 利用 Azure Cognitive Services 和 Azure Applied 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 REST API 和 SDK 的实践经验，可以在 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人工智能和机器学习 MasterTrack 证书是一项综合性在线课程，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基于团队的项目相结合，让自己沉浸在机器学习领域。你将完成大学在线计算机科学硕士课程的一个真实模块，这将为你在 AI 的理论和实践方面打下坚实的基础。到本课程结束时，您将对机器学习中的各种学习范式有透彻的了解，并做好充分准备在这个令人兴奋的领域从事职业。
为什么要从事机器学习工程的职业？
增加收入潜力
机器学习工程师备受追捧，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，工资可能更高，旧金山的 ML 工程师平均收入接近 200,000 美元，而纽约的 ML 工程师带回家的收入略低于 170,000 美元。
对机器学习技能的高要求
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。这导致渴望获得业内最优秀人才的科技巨头之间对人工智能人才的激烈竞争。 Robert Half 最近的一份报告发现，30% 的受访美国经理表示他们的公司已经在使用人工智能和机器学习，而 53% 的人预计将在未来三到五年内采用这些工具。
职业发展机 会
机器学习是一个相对较新的领域，有许多解决方案、工具、算法和应用程序有待发现。 ML 工程师必须接受终身学习，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了面对面的课程，另有 60% 的人专注于研讨会，证明了该领域持续教育的重要性。
令人兴奋和多样化的职业道路
机器学习提供了丰富的职业多样性，几乎所有行业都受益于从数据中挖掘的洞察力。您可以在您感兴趣的领域工作并产生有意义的影响，无论是医疗保健、网络安全、营销还是自动驾驶汽车。 ML 的职业生涯让您有机会成为团队的一员，实现下一个重大突破，这对许多人来说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的必要技能。由于缺乏合格的机器学习专业人员，这一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，为您的目标和经验水平选择合适的认证可以带来回报。
