Einführung
Der Abschluss Ihres Studiums als Ingenieur für maschinelles Lernen ist etwas, worauf Sie stolz sein können. Aber wie geht es nach dem Abschluss weiter?
Natürlich wollen Sie so schnell wie möglich ins Berufsleben einsteigen und vorzugsweise eine Beschäftigung aufnehmen. ML Ingenieur Job.
Was macht ein Ingenieur für maschinelles Lernen?
Ingenieure für maschinelles Lernen sind wichtige Mitglieder jeder Data-Science-Organisation. Diese hochqualifizierten Programmierer sind an der Erforschung, dem Aufbau und dem Design von Systemen der künstlichen Intelligenz beteiligt, die die Hauptkomponenten des heutigen maschinellen Lernens sind.
Zu den Aufgaben eines ML-Ingenieurs gehören auch die sorgfältige Wartung bestehender KI-Systeme und die Durchführung von Anpassungen und Verbesserungen nach Bedarf. Der ML-Ingenieur muss häufig mit anderen Data-Science-Teams kommunizieren, die an einem neuen System arbeiten, daher sollte er die Sprache dieser Branche beherrschen.
Die Aufgaben eines Ingenieurs für maschinelles Lernen können sich zwar geringfügig unterscheiden, umfassen jedoch die folgenden Aufgaben:
- Ausführen von Algorithmen für maschinelles Lernen
- Daten zu analysieren und in funktionierende Data-Science-Prototypen umzusetzen
- Kontinuierliche Prüfung der KI-Systeme und Durchführung von Tests
- Hand in Hand mit den Entwicklungsteams für maschinelle Lernsysteme arbeiten
- Pflege der derzeitigen AI-Systeme
- Aktualisierung und Optimierung der Pläne nach Bedarf
- Visualisieren und Analysieren von Daten
- Vorhersage möglicher Ergebnisse auf der Grundlage von Daten
- Bereitstellung von Schulungen und Umschulungen für ML-Systeme, Prototypen und Modelle nach Bedarf
- Interpretation von Daten, die sich auf Geschäftsentscheidungen auswirken können
Erforderliche Fähigkeiten für eine erfolgreiche Anstellung als ML-Ingenieur
Der Beruf des ML-Ingenieurs ist eine Herausforderung, da er ein umfassendes Verständnis der Grundlagen der Informatik, der Datenanalyse und der Datenverarbeitung voraussetzt. Außerdem muss man neben der Fähigkeit, im Team zu arbeiten, auch die in diesen Disziplinen erworbenen Soft Skills mitbringen.
Wenn Sie bereits Erfahrung als Arbeitnehmer haben Ingenieur für maschinelles Lernenhaben Sie eine Vorstellung davon, was der Beruf mit sich bringt. Für diejenigen, die neu ins Berufsleben einsteigen, sind hier die wichtigsten Fähigkeiten aufgeführt, die Sie für einen erfolgreichen Start ins Berufsleben benötigen.
1. Software-Engineering-Fähigkeiten
Alles, was mit Algorithmen zu tun hat, ist bei allen Jobs für ML-Ingenieure von grundlegender Bedeutung. Dazu gehört, dass man weiß, wie man die Prozesse schreibt, versteht und liest, Datenstrukturen versteht und die Grundlagen der Computerarchitektur kennt.
Der erwartete Output eines ML-Ingenieurs liegt in Form von Software vor, so dass die richtigen Softwarepraktiken, Versionskontrollen und Tests zu den Grundkenntnissen gehören.
2. Daten-Kenntnisse
Eine der Erwartungen der Arbeitgeber an Arbeitssuchende, die eine Stelle als ML-Ingenieur anstreben, ist die Kompetenz in Datenmodellierung und Deep Learning, Computervisionund Kenntnisse in den heute am meisten nachgefragten Programmiersprachen, insbesondere Python, R und Java.
Ein gutes Verständnis und eine gute Interpretation von Statistik und Wahrscheinlichkeit sind ebenfalls von Vorteil.
3. Mathematische Fertigkeiten
Mathematik und mathematische Operationen gehören zum täglichen Leben eines Ingenieurs für maschinelles Lernen. Sie müssen also ein großes Interesse an Algebra, linearen Gleichungen und Statistik haben, um in diesem Bereich erfolgreich zu sein.
Mögliche Jobs als Ingenieur für maschinelles Lernen
Es gibt viele Karrieremöglichkeiten, die Sie wahrnehmen können. Die gute Nachricht ist, dass die ML-Ingenieursjobs in Hülle und Fülle vorhanden sind und es kein Halten mehr gibt.
Die möglichen Karrierewege, die Absolventen von ML-Ingenieuren erkunden können, sind:
Software-Ingenieur oder Software-Entwickler
Die Hauptaufgabe eines Softwareentwicklers besteht darin, verschiedene Systeme zu erstellen und zu entwerfen, die reale Probleme lösen und tägliche Prozesse automatisieren können, um sie genauer und einfacher zu gestalten.
Datenwissenschaftler
Diese Laufbahn beinhaltet eine kontinuierliche Datenanalyse und -prüfung, um verwertbare Erkenntnisse für die Entscheidungsfindung zu gewinnen. Datenwissenschaftler befassen sich in der Regel mit Ursachenanalysen und Ursache-Wirkungs-Systemen, um Prozesse zu verbessern und das Unternehmen zu stärken. Eine Stärke eines Datenwissenschaftlers ist die Bestimmung von Variablen und Datensätzen sowie die richtige Verwendung dieser Informationen.
Daten-Ingenieur
Dateningenieure arbeiten eng mit Datenwissenschaftlern zusammen. Zu ihren Aufgaben gehören die Umsetzung und Interpretation von Daten und deren Umwandlung in verständliche Sprache und umsetzbare Präsentationen. Dateningenieure spielen auch eine wichtige Rolle beim Entwerfen, Erstellen, Testen, Optimieren und Verwalten von Daten und Systemen.
Wie hoch ist die Nachfrage nach Jobs als ML-Ingenieur?
Da sich die Welt auf immer leistungsfähigere und innovativere Technologien zubewegt, suchen immer mehr Unternehmen händeringend nach Ingenieuren für maschinelles Lernen.
Es besteht eine hohe Nachfrage nach Stellen für Ingenieure für maschinelles Lernen, aber es gibt nur wenige Ressourcen. Die Komplexität des maschinellen Lernens, seiner Modelle und Systeme erfordert ein kontinuierliches Verständnis und überdurchschnittliche Fähigkeiten in den Bereichen Softwaretechnik und Datenanalyse. Zurzeit ist der Pool an Ingenieuren für maschinelles Lernen noch begrenzt.
Aber die Nachfrage wird noch eine Weile hoch bleiben, und der Bedarf wird weiter ansteigen. Denn auch wenn Systeme und Codes heute die meisten Prozesse steuern, sind ML-Ingenieure die Menschen dahinter. Ihre Fähigkeiten zur Feinabstimmung, ihr scharfes Auge für Details und ihre Problemlösungskompetenz werden immer gebraucht werden.
Der erhebliche Mangel an diesen Talenten ist nicht nur in bestimmten Städten in den USA zu beobachten, sondern in größerem Umfang weltweit.
Wie viel verdient ein Ingenieur für maschinelles Lernen?
Aufgrund der Besonderheit des Wissens und der Erfahrung gehören Berufe im Bereich ML zu den bestbezahlten Berufen in der Arbeitswelt. Und das ist nur fair, denn die Arbeit erfordert Spezialisten mit wettbewerbsfähigem Wissen, geeigneten Fähigkeiten und der Fähigkeit, in einem sich ständig verändernden Bereich von Wissenschaft und Technologie zu arbeiten.
Ingenieure für maschinelles Lernen erhalten ein höheres Gehalt als der nationale Durchschnitt, wobei die meisten Einstiegsstellen eine sechsstellige Vergütung bieten. Je mehr Erfahrung Sie haben, desto mehr können Sie natürlich verdienen.
Ab Juni 2022, das durchschnittliche Grundgehalt für einen ML-Ingenieur ist $120,311New York City und San Francisco, Kalifornien, sind die Städte, die am meisten zahlen.
Zusammenfassung
In der Tat, ML Ingenieur Jobs sind heute einer der lukrativsten Berufe, aber sie erfordern auch ein höheres Maß an Kompetenz und Fähigkeiten. Es ist ein lohnender Job, vor allem, wenn Sie sich gerne immer wieder neuen Herausforderungen stellen und eine besondere Leidenschaft für Daten und Algorithmen haben. Solange Sie über die erforderlichen softwaretechnischen, datenbezogenen und mathematischen Kenntnisse verfügen und bereit sind, sich über die neuesten Entwicklungen auf dem Laufenden zu halten, werden Sie einen geeigneten Job finden.
Über Talentprise
Wenn Sie ein Technologieexperte sind und Folgendes suchen Traumjobs finden in einem beliebigen Teil der Welt, melden Sie sich für Ihr kostenloses Konto heute.
Wenn Sie eine Stelle im Bereich ML oder Deep Learning Engineering suchen, sich einschreiben heute und wählen Sie Datenwissenschaftler als Ihr Beruf.
Sie können die gesamte Berufsliste um zu prüfen, welche Berufe für Ihre Fähigkeiten und Kenntnisse geeignet sind.
Keren Dinkin
Keren Dinkin sammelte sieben Jahre lang Berufserfahrung in den Bereichen digitales Marketing und E-Commerce, bevor sie sich ganz dem Schreiben von Inhalten zuwandte. Sie liebt Worte und die Macht, die sie haben, was ihre Leidenschaft für das Schreiben erklärt.
Keren lebt in Kalifornien. Wenn sie nicht an ihrem Schreibtisch sitzt, um fesselnde Geschichten zu erfinden und an endlosen Tassen Kaffee zu nippen, kann man sie mit einem Buch zusammengerollt finden, mit ihrem Hund spielen oder im Garten herumtollen.
