Уся комунікація на курсі відбуватиметься на платформі Slack (робочий чат групи, канали для домашніх завдань і корисних посилань). Куратор даватиме фідбек у вигляді коментарів до домашніх завдань і обговорення на вебінарах. Раз на тиждень ми будемо відправляти вам найцікавіші редакційні матеріали.
медіа.дізнайтеся більше
Оскільки зростає кількість даних і ми все частіше стикаємося з Big Data, робота у сфері ІТ то знати Apache Spark, Apache Hadoop теж не завадить. Інженери тісно співпрацюють з розробниками ПЗ і Data Scientists. Кінцевою метою ML-інженера є розроблення масштабованих і ефективних систем на основі машинного навчання, які можуть розвʼязувати практичні проблеми. Machine Learning (ML) – технологічний напрямок, фахівці якого (ML-інженери/розробники) навчають комп’ютери виконувати завдання на основі наявних даних.
Необходимые качества
Раджу звернути увагу на ці — там є з чого обирати. Сфера ML нині активно розвивається, відповідно стає все більше запитів на кваліфікованих Machine Learning Engineers. За нашими даними, медіанна зарплата українського ML Engineer сягає $3300, і нині у цій ніші є 36 вакансій на DOU. Машинне навчання – це коли комп’ютери вчаться на своїх помилках і успіхах, аналізують дані та прокачуються без постійного втручання людини. Ми писали окрему статтю про Machine Learning (обов’язково почитай).
маєте запитання?підготували відповіді
- У дослідників даних дещо інший вектор діяльності.
- Стати інженером з машинного навчання — це складний і водночас корисний шлях.
- Це включає порівняння результатів ML-системи з результатами, отриманими вручну, а також аналіз помилок.
Паралельно з навчанням проходив різні курсики з бібліотек Pandas, Numpy, Scikit-Learn. Зокрема й спеціальність ML-інженера, який навчає і тренує ШІ. Професія Machine Learning Engineer зараз переживає золоту еру завдяки розвитку штучного інтелекту. Згадаймо тільки, яку революцію зробили ChatGPT, Midjourney, Sora. За деякими прогнозами, вже у 2026 році 80% компаній так чи інакше використовуватимуть у своїй роботі штучний інтелект. А це означає, що робота для інженерів з машинного навчання завжди буде.
- Наприклад, алгоритми класифікації, які визначають, які товари можуть зацікавити певного користувача, або алгоритми регресії, які прогнозують продажі на основі попередніх даних.
- Інженери-програмісти можуть працювати над різними проектами, включаючи веб-додатки, мобільні додатки та програмне забезпечення для настільних ПК.
- Наприклад, модель, що зможе передбачити, які товари будуть цікаві кожному конкретному користувачу.
- Крім досвіду, важливе розташування компаній, які бажають найняти такого співробітника.
- Більшість опитаних ML-інженерів уникають розповіді про деталі проєктів, посилаючись на політику компанії.
Хто такий ML-інженер
І якщо результати роботи системи не відповідають очікуванням, інженери опікуються усуненням помилок і технічною підтримкою систем ШІ чи машинного навчання. Дехто вивчає лише основи Python і відразу переходить до інструментів. 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.
Які знання знадобляться ML Engineer?
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. Частина робочого дня піде на створення документації та презентацій з висновками щодо перебігу проєкту.
