Machine Learning Engineer — це фахівець, який розгортає, тренує та підтримує моделі машинного навчання. Глобально різниці в роботі між різними типами компаній я не бачив, оскільки підхід до розвʼязання задач, що стоять перед інженером, аналогічний. Аналіз і вибір моделі (алгоритму) машинного навчання.

Data Engineer (retraining to Machine Learning Engineer)

Але важливо глибше розуміти Python і шаблони проєктування та писати структурно чистий код. Книжка Clean Code in Python охоплює теми шаблонів проєктування, архітектури програмного забезпечення, декораторів тощо й допоможе вам покращити навички програмування. Ще одна рекомендація — Designing Machine Learning Systems. Не варто боятися та недооцінювати фриланс-біржі, які можна використати для вдосконалення навичок і розвитку.

ML Engineer (Pharmacovigilance Solutions)

• Виберіть «Прийняти» щоб погодитися, або «Відхилити», щоб не дозволити використовувати несуттєві файли cookie.
• У мене таких днів часто більше, ніж тих, коли ML Engineer займається суто моделлю.
• З моєї практики, саме на впровадження моделі в продакшн йде найбільше часу, а іноді випливають нюанси, за яких задачу неможливо розв’язати так, як хоче того замовник.
• Ви зможете оновити свій вибір у своїх налаштування у будь-який час.
• Перша робота дивом була навіть не на компанію, а на замовників з фриланс-бірж.

— Які знання та досвід потрібні Machine Learning Engineer? — Які книги варто прочитати майбутньому Machine Learning Engineer? Як працює ML Engineer в аутсорс-компанії, на аутстафі та у продуктовій компанії? — Опишіть робочий день Machine Learning Engineer.— Плюси та мінуси професії.— Найскладніший та найцікавіший проєкт.

Middle Software Engineer in Test

До того ж можна розв’язати за допомогою ML задачі знайомих, у яких є власний бізнес. Під корпоративне управління час навчання зацікавився аналітикою, даними та їхньою обробкою. Пройшов навчання у DataRoot University, заглибився в курси на Coursera.

Middle Data Engineer

Гарна новина в тому, що вони змінюються не з такою ж швидкістю, як, наприклад, у JS. Машинне навчання передбачає виявлення закономірностей у даних, використовуючи алгоритми, що дає змогу комп’ютерам робити прогнози без втручання людини, а в багатьох випадках і ухвалювати рішення. Участь у вебінарі безкоштовна за умови попередньої реєстрації. Процес реєстрації відбувається в один клік. Щоб модель добре працювала у програмах реального часу, ML Engineer співпрацює з Data Analyst, Product Manager і розробниками ПЗ. Гарно мати під рукою Mathematics for Machine Learning.

Senior Big Data Software Engineer

Багато чого з переліченого я дізналася в університеті, коли навчалася за спеціальністю «Прикладна математика». Але головну підготовку я пройшла на стажуванні, на менторській програмі. Було складно через конкуренцію, яка існувала ще до появи ChatGPT і гайпу довкола ML. А нині вимоги до кандидатів зросли й продовжують зростати.