Ulteriori informazioni sulla posizione lavorativa Ingegnere di apprendimento automatico

Gli ingegneri dell’apprendimento automatico sono in prima linea nel campo in rapida evoluzione dell’intelligenza artificiale (AI). Questi professionisti sviluppano, implementano e mantengono algoritmi e modelli di apprendimento automatico all’avanguardia che consentono ai computer di apprendere, adattarsi e migliorare senza una programmazione esplicita. In questo articolo, forniremo informazioni sulle responsabilità, i doveri, lo stipendio, le conoscenze richieste, l’istruzione e le competenze di un ingegnere di machine learning, nonché le materie e i corsi che gli studenti dovrebbero imparare per perseguire questa entusiasmante carriera.

Responsabilità e doveri degli ingegneri di machine learning (Machine Learning Engineer)

Gli ingegneri di machine learning sono responsabili di un’ampia gamma di attività, tra cui:

• Ricerca e sviluppo: esplorazione e identificazione di nuovi algoritmi, tecniche e modelli di apprendimento automatico per risolvere specifici problemi aziendali o di ricerca.
• Raccolta e pulizia dei dati: raccolta e pre-elaborazione di set di dati di grandi dimensioni per garantirne la qualità e l’idoneità per le attività di machine learning.
• Ingegneria delle funzionalità: selezione, trasformazione e combinazione delle funzionalità dei dati rilevanti per migliorare le prestazioni dei modelli di machine learning.
• Sviluppo del modello: creazione, addestramento e perfezionamento di modelli di machine learning utilizzando vari linguaggi di programmazione, librerie e frameworks.
• Valutazione del modello: valutazione delle prestazioni dei modelli di apprendimento automatico utilizzando metriche e tecniche appropriate, come la convalida incrociata o le matrici di confusione.
• Implementazione: integrazione dei modelli machine learning nei sistemi di produzione e garanzia della loro scalabilità, affidabilità ed efficienza.
• Manutenzione e ottimizzazione: monitoraggio delle prestazioni dei modelli distribuiti, aggiornamento secondo necessità e ricerca continua di opportunità di miglioramento.
• Collaborazione: lavorare a stretto contatto con data scientist, ingegneri del software ed esperti di dominio per garantire il successo dello sviluppo e dell’implementazione di soluzioni di machine learning.

Stipendio di un ingegnere di machine learning

Secondo Glassdoor, a partire dal 2023, lo stipendio base medio per un ingegnere di machine learning negli Stati Uniti è di $115.121 all’anno. Gli stipendi possono variare da $90.000 a oltre $160.000, a seconda di fattori quali posizione, esperienza e settore.

Conoscenze, istruzione e abilità richieste

Per diventare un ingegnere di machine learning di successo, avrai bisogno di una solida base nelle seguenti aree:

• Matematica: una solida conoscenza di algebra lineare, calcolo, probabilità e statistica è essenziale per lo sviluppo e l’implementazione di algoritmi di apprendimento automatico.
• Informatica: la competenza in strutture dati, algoritmi e linguaggi di programmazione (come Python, R o Java) è fondamentale per la creazione e l’ottimizzazione di modelli di machine learning.
• Apprendimento automatico: conoscenza delle tecniche di apprendimento supervisionato, non supervisionato e di rinforzo, nonché di vari algoritmi di apprendimento automatico (ad esempio, regressione lineare, alberi decisionali, reti neurali) e relative applicazioni.
• Deep Learning: la familiarità con le architetture di reti neurali (ad es. reti neurali convoluzionali, reti neurali ricorrenti) e il deep learning frameworks (come TensorFlow, PyTorch o Keras) è utile per affrontare problemi complessi.
• Big Data: l’esperienza di lavoro con grandi set di dati e tecnologie per big data (come database Hadoop, Spark o NoSQL) è necessaria per l’elaborazione e l’analisi di enormi quantità di dati.
• Ingegneria del software: le competenze nella progettazione, sviluppo e test del software sono fondamentali per l’integrazione dei modelli di apprendimento automatico nei sistemi di produzione.

In genere, per entrare nel campo dell’apprendimento automatico è necessaria una laurea in informatica, ingegneria, matematica o un campo correlato. Tuttavia, molti datori di lavoro preferiscono candidati con un master o un dottorato in una disciplina pertinente, nonché esperienza pratica acquisita attraverso stage, progetti di ricerca o lavoro nel settore.

Corsi e materie per gli studenti

Per prepararsi a una carriera come ingegnere di machine learning, gli studenti dovrebbero considerare di seguire i seguenti corsi e materie:

• Matematica: algebra lineare, calcolo multivariabile, probabilità e statistica.
• Informatica: linguaggi di programmazione (Python, R o Java), strutture dati, algoritmi e sistemi informatici.

• Apprendimento automatico: introduzione a machine learning, apprendimento supervisionato e non supervisionato, vari algoritmi di apprendimento automatico e tecniche di valutazione del modello.
• Deep Learning: reti neurali, reti neurali convoluzionali, reti neurali ricorrenti, long short-term memory networks e generative adversarial networks.
• Natural Language Processing (NLP): preelaborazione del testo, tokenization, word embedding e tecniche avanzate di PNL come i modelli transformer e BERT.
• Visione artificiale: elaborazione delle immagini, estrazione delle caratteristiche, rilevamento degli oggetti e segmentazione.
• Apprendimento per rinforzo: processi decisionali di Markov, Q-learning, gradienti politici e apprendimento per rinforzo profondo.
• Tecnologie Big Data: Hadoop, Spark, database NoSQL e data warehousing.
• Cloud Computing: introduzione alle piattaforme di cloud computing (AWS, Azure o Google Cloud) e ai loro servizi per l’apprendimento automatico e l’elaborazione dei dati.
• Ingegneria del software: modelli di progettazione del software, controllo della versione, integrazione e distribuzione continue e test.

Oltre all’istruzione formale, gli aspiranti ingegneri di machine learning dovrebbero impegnarsi in autoapprendimento, corsi online, workshop e campi di addestramento per approfondire le proprie conoscenze e rimanere aggiornati con gli ultimi progressi in questo campo. Partecipare alle competizioni machine learning, come quelle ospitate su Kaggle, può fornire una preziosa esperienza pratica e aiutare a costruire un solido portfolio.

Conclusione

Una carriera come ingegnere di machine learning offre entusiasmanti opportunità per lavorare in prima linea nell’IA e contribuire allo sviluppo di soluzioni innovative che hanno un impatto significativo su vari settori. Per diventare un ingegnere di apprendimento automatico, gli studenti dovrebbero concentrarsi sulla costruzione di solide basi in matematica, informatica e tecniche di apprendimento automatico e conseguire titoli di studio avanzati in campi pertinenti. Rimanendo informati sugli ultimi sviluppi e acquisendo esperienza pratica attraverso stage, progetti di ricerca o lavoro nel settore, gli aspiranti ingegneri di machine learning possono posizionarsi per il successo in questo campo in rapida evoluzione.