
Специалист по разработке, внедрению и оптимизации алгоритмов машинного обучения и моделей машинного обучения для решения различных задач и проблем, таких как классификация, регрессия, кластеризация, обработка естественного языка, компьютерное зрение, рекомендательные системы и обнаружение аномалий.
Инженеры по машинному обучению разрабатывают, обучают и оценивают модели машинного обучения, используя различные инструменты и методы, такие как Python, R, TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, Keras и Apache Spark. Они также занимаются оптимизацией производительности моделей, подбором гиперпараметров, обработкой и предварительной обработкой данных, проверкой моделей, анализом результатов и принятием решений на основе созданных моделей.
Инженеры по машинному обучению применяют на практике модели, придуманные data scientist. Инженер по машинному обучению создает программы, которые обучаются на заданном наборе информации, и затем могут самостоятельно анализировать данные и делать на их основе выводы и прогнозы.
Инженеры по машинному обучению также могут быть вовлечены в интеграцию моделей машинного обучения в прикладные системы, разработку API для взаимодействия с моделями, создание прототипов и демонстрационных приложений, а также тестирование и оптимизацию моделей в производственных средах.
Инженеру по машинному обучению важно иметь навыки программирования, анализа данных, уметь работать с базами данных и визуализацией результатов, а также понимать основы машинного обучения, статистики и математических методов. Кроме того, требуется внимание к деталям, навыки решения проблем и умение работать в команде.