Інженер з машинного навчання: огляд професії
Розвиток технологій штучного інтелекту (ШІ) та машинного навчання (МН) вивів на ринок праці низку нових перспективних професій. У цій статті ми розповімо про одну з них. Ви дізнаєтеся, чим займається інженер з машинного навчання, якими навичками він володіє, які інструменти використовує у своїй роботі, скільки заробляє і на що може розраховувати в плані кар'єрного зростання.
Хто такий інженер з машинного навчання
Інженер машинного навчання (Machine Learning Engineer) – це висококваліфікований IT-фахівець, який досліджує, створює та впроваджує програмне забезпечення для автоматизації моделей ШІ та МН. Основна сфера його діяльності – розробка алгоритмів ШІ та МН, здатних до самонавчання і прогнозування. Такі програмісти зазвичай працюють у команді, що займається дослідженням даних, взаємодіють з іншими інженерами, аналітиками та архітекторами даних, адміністраторами, експертами DevOps тощо.
Спеціалісти з МН розробляють масштабні системи для обробки великих обсягів даних і використовують їх для навчання алгоритмів. Після цього вони налаштовують та розгортають програмне забезпечення, роблячи його доступним для кінцевих користувачів. Ці фахівці керують усіма етапами обробки даних, включаючи їх пошук і підготовку, створення і навчання моделей, а також їх впровадження у бізнес-процеси.
Ключові завдання спеціаліста з машинного навчання:
- Оцінка, аналіз і систематизація великих обсягів даних.
- Проведення тестів та оптимізація алгоритмів МН та ШІ.
- Розгортання, масштабування, оновлення й повторне навчання готових моделей.
Професія інженера зі штучного інтелекту та машинного навчання має чималий перелік посадових обов'язків:
- Вибір найкращого методу підготовки наборів даних до аналізу та безпосередньо їх аналіз.
- Завантаження вихідних даних у моделі машинного навчання.
- Проєктування, розробка й дослідження систем ШІ та МН.
- Вивчення, перетворення та конвертація прототипів data science.
- Підбір відповідних наборів даних для їх збирання та моделювання.
- Проведення статистичного аналізу для покращення моделей.
- Навчання та перенавчання алгоритмів МН.
- Підготовка інфраструктури для розгортання моделей.
- Візуалізація даних для подальших досліджень.
- Обслуговування, оновлення, масштабування моделей та керування ними.
- Виявлення відмінностей у розподілі даних, здатних вплинути на продуктивність моделі.
- Аналіз варіантів застосування алгоритмів МН та їх ранжування.
- Розширення наявних фреймворків і бібліотек МН.
- Перевірка якості даних з їх подальшим очищенням.
- Комунікація з клієнтами для пояснення їм можливостей МН-моделей та отримання відомостей про бізнес-вимоги.
- Розгортання моделей на виробництві: спочатку у вигляді прототипу, потім через API для кінцевих користувачів.
- Технічна підтримка інших фахівців по роботі з даними та продуктами.
Інженера з машинного навчання часто плутають із вченим, який працює з даними, вважаючи, що це одне й те ж. Щоб внести ясність, наведемо коротке порівняння інженера з машинного навчання та спеціаліста з роботи з даними. Ці професії справді багато в чому схожі, оскільки обидві вимагають майже ідентичного набору навичок, пов'язані з використанням подібних технологій та обробкою великого обсягу даних. Водночас між ними є й суттєві відмінності.
ML-інженери проєктують і розробляють інструменти та інфраструктуру для впровадження та масштабування систем ШІ та МН на виробництві, а також в інших бізнес-процесах. У дослідників даних дещо інший вектор діяльності. Вони збирають, аналізують та інтерпретують великі обсяги даних для розробки гіпотез і прогнозів, аналізу трендів для окремих компаній та ринку в цілому. Варто зазначити, що представники обох професій роблять вагомий внесок у розвиток прогресивних інформаційних технологій.
Знання, вміння та навички
Тим, хто цікавиться, як стати інженером з машинного навчання, слід знати, що для успішного опанування цієї спеціальності знадобиться поєднання навичок інженера-програміста та фахівця з даних. Претенденти повинні розуміти фундаментальні концепції інформатики та аналізу даних, володіти математикою і статистикою, мати знання у сфері машинного навчання і нейромереж. Крім того, їм знадобляться аналітичні здібності й такі гнучкі навички, як уміння вирішувати проблеми, комунікувати та працювати в команді.
Найбільш потрібні навички інженера зі штучного інтелекту та машинного навчання:
- Linux/Unix. Для роботи з кластерними даними та серверами потрібно добре володіти цими операційними системами.
- Python, Java, C, C++. Ці мови найчастіше використовуються в аналізі та підготовці даних для алгоритмів МН.
- GPU та CUDA-програмування. Графічні процесори оптимізують процес розробки масштабних МН-моделей. Інтерфейс CUDA зазвичай використовують для роботи з GPU та моделями глибокого навчання.
- Моделювання та оцінка даних. Фахівці з машинного навчання повинні мати вміння оцінювати великі обсяги даних, а також планувати та моделювати їх.
- Spark та Hadoop. З допомогою цих технологій обробляються великомасштабні набори даних для вирішення завдань машинного навчання.
- Прикладна математика Для ефективної роботи спеціалістам потрібні математичні знання. Особливо добре потрібно розбиратися в лінійній алгебрі, теорії ймовірності, статистиці, багатовимірних обчисленнях, тензорах та множенні матриць, алгоритмах і оптимізації.
- Архітектура нейромереж. Знання у цій галузі дозволяють залучити набір алгоритмів для навчання МН-систем і виконання ними складних когнітивних завдань.
- Обробка природної мови (NLP). За допомогою цієї технології алгоритми ШІ та МН виконують ряд завдань із генерації, обробки та аналізу тексту. Найбільш необхідні навички володіння такими інструментами, як Word2vec, рекурентні нейронні мережі (RNN), Gensim та Natural Language Toolkit (NLTK).
- Навчання із підкріпленням. Уміння працювати з набором алгоритмів дає фахівцю можливість навчати нейромережі складним завданням на основі повторюваного досвіду.
- Розподілені обчислення. Застосування цієї технології локально та у хмарі допомагає у роботі з великими обсягами даних.
Інструменти й технології
Тепер, коли ви знаєте, як стати інженером з машинного навчання, варто розповісти про інструменти і технології, що використовуються в цій сфері. Згадані у попередньому розділі мови програмування Python, Java, C та C++ – база для цієї професії. Крім них, інженери з машинного навчання застосовують ряд сервісів, бібліотек та фреймворків.
Основні інструменти:
- TensorFlow. Це популярна open-source бібліотека для розробки моделей МН та ГН (глибокого навчання), розроблена командою Google Brain. Вона містить солідну базу ресурсів для чисельних розрахунків. Розробники можуть ефективно навчати й розгортати системи через високорівневий API Keras.
- PyTorch. Заснована на бібліотеці Torch open-source платформа з інтерфейсами Python та C++ дозволяє створювати МН-моделі різних типів, зокрема для обробки природної мови та комп'ютерного зору. З її допомогою було створено багато відомих проєктів у сфері машинного навчання, включаючи PyTorch Lightning, Hugging Face's Transformers, автопілот Tesla.
- Google Cloud ML Engine. Це керована хмарна платформа з інструментами для розробки, навчання, прогнозного моделювання та запуску МН-моделей будь-якого розміру з будь-якими типами даних.
- Amazon Machine Learning (AML). Популярна МН-платформа дає можливість будувати математичні моделі, робити прогнози (пакетні чи у реальному часі) і виявляти закономірності. Вона інтегрує дані з різних джерел (Redshift, Amazon S3, RDS), підтримує експорт та імпорт моделей.
- Accord.NET. Знання цього фреймворку – одна з найпоширеніших вимог до фахівця з машинного навчання. Розроблену на базі .NET платформу машинного навчання часто використовують для наукових розрахунків. Вона надає бібліотеки для МН-систем різних типів, включаючи розпізнавання образів, лінійну алгебру та обробку статистичних даних.
Кар'єрні перспективи
За результатами дослідження компанії 365 Data Science, прогнозований попит на фахівців у галузі ШІ та МН до 2027 року зросте на 40%. Система пошуку зайнятості Indeed включила цю професію до 10 найбільш затребуваних спеціальностей 2023 року, ґрунтуючись на динаміці зростання вакансій, пов'язаних з ШІ та МН. Разом з тим далеко не всі вони стосуються досвідчених професіоналів. Роботодавці подають заявки на спеціаліста-джуніора не менш активно, ніж на інженерів з машинного навчання рівнів "мідл" та "сеньйор".
На дохід інженера машинного навчання впливає низка параметрів: географічне місце компанії, досвід, галузь тощо. За даними тематичних ресурсів (Payscale, ZipRecruiter, Salary.com, Glassdoor), середня річна зарплата фахівця з машинного навчання в США коливається між $112,832 та $143,180. Портал Coursera наводить більш детальну статистику:
- Середня зарплата інженера з машинного навчання рівня "джуніор" з досвідом роботи від 1 року складає $127,350 на рік.
- Середня зарплата спеціаліста рівня "мідл" із досвідом роботи 4–6 років становить $150,193 на рік.
- Середня зарплата інженера зі штучного інтелекту та машинного навчання рівня "сеньйор" з досвідом роботи від 10 років становить $162,356 на рік.
Крім досвіду, важливе розташування компаній, які бажають найняти такого співробітника. Наприклад, найвищу оплату праці інженерів з машинного навчання пропонують у Сан-Франциско та Нью-Йорку — $182,854 та $188,926 на рік відповідно. Найнижчу середньорічну зарплату одержують у Бостоні ($163,799) та Флориді ($161,578).
Проблеми інженерів з машинного навчання
Якщо, дочитавши до цього місця, ви твердо вирішили опанувати професію ML-інженера, спокусившись високою зарплатою, не поспішайте. Спершу ознайомтеся з викликами, які постають перед її представниками.
Основні складнощі:
- Брак даних для навчання. Ефективність МН-моделей безпосередньо залежить від завантажених у них даних. Їх нестача призводить до падіння продуктивності алгоритмів та погіршення генерованих ними результатів.
- Неякісні дані. Низька якість даних не дозволяє створити повноцінну високоефективну нейромережу. Щоб зробити якісний продукт, більшу частину часу фахівці з машинного навчання змушені витрачати на підбір, організацію та очищення інформації.
- Переоснащення даних. Один із найважчих викликів для інженерів з машинного навчання – розробка надто складної моделі МН та спроба вписати її в обмежений набір даних.
- Нерелевантні функції. Достатній обсяг якісних даних — це далеко не все, що потрібне для розробки висококласної моделі машинного навчання. Неправильно підібрані функції здатні перекреслити всі переваги продукту і повністю позбавити його цінності.
- Безпека. Індустрія ШІ та МН регулярно стикається з проблемами у сфері безпеки. Йдеться не лише про зовнішні кіберзагрози, а й про ризики витоку даних через людський фактор. Не менш серйозний виклик – фейкові дані. Їх використання у продуктах може призвести до дуже несприятливих наслідків.
Підсумуємо
Інженер машинного навчання – одна з найперспективніших професій у 2024 році. Цей спеціаліст відповідає за розробку та налаштування моделей машинного та глибокого навчання, а також їх розгортання та впровадження у бізнес-процеси компаній-клієнтів. До пріоритетних сфер застосування технологій ШІ та МН належать обробка природної мови, комп'ютерний зір, розробка програмного забезпечення за участю штучного інтелекту тощо.
За прогнозами експертів, стрімке піднесення ринку машинного навчання очікується вже у найближчому майбутньому. Згідно з розрахунками аналітиків Fortune Business Insights, глобальна МН-індустрія зросте з $26,03 мільярда у 2023 році до $225,91 мільярда до 2030 року. Це означає неухильне збільшення кількості вакансій та зарплати інженера з машинного навчання, що робить професію дуже привабливою як для початківців, так і для досвідчених IT-фахівців.