Während immer mehr Daten erfasst werden, sagt maschinelles Lernen, ein faszinierender Teilbereich der künstlichen Intelligenz, Ergebnisse voraus und verändert sie. Ingenieure, die sich auf maschinelles Lernen spezialisiert haben, arbeiten mit Algorithmen, Daten und KI. Um ein Ingenieur für maschinelles Lernen zu werden, sind solide Kenntnisse in Mathematik, Informatik und Programmierung sowie umfassende Kenntnisse der verschiedenen Techniken und Algorithmen des maschinellen Lernens erforderlich. Informieren Sie sich über die Karriereaussichten, das Gehaltspotenzial und die Anforderungen, um ein Ingenieur für maschinelles Lernen zu werden.
Gehalt als Machine Learning Engineer
Maschinelles Lernen ist eine Spezialisierung der Informatik, die sich auf künstliche Intelligenz bezieht. Es verwendet Algorithmen, um Daten auf eine Weise zu analysieren, die der Art und Weise ähnelt, wie Menschen lernen. Es ist notwendig, die Lerngenauigkeit der Maschine zu verbessern, bevor sie dem Benutzer Daten basierend auf diesem Lernen liefern kann. Maschinelles Lernen umfasst alles von der Gesichtserkennung auf Smartphones bis zur Videoüberwachung. Aber auch Unternehmen, die mit Kunden zu tun haben, nutzen es, um Verbrauchertrends und -präferenzen zu verstehen und Direktmarketing- oder Werbekampagnen zu erstellen.
Ingenieure mit Erfahrung im maschinellen Lernen sind für das Data-Science-Team äußerst wichtig. Sie müssen forschen, die künstliche Intelligenz aufbauen, die maschinelles Lernen ermöglicht, sie entwerfen und mit den hochmodernen Systemen der künstlichen Intelligenz Schritt halten und diese weiterentwickeln.
Ein Ingenieur für maschinelles Lernen arbeitet häufig eng mit den Datenwissenschaftlern zusammen, die die Modelle für die Erstellung von KI-Systemen erstellen, und mit den Personen, die diese erstellen und verwalten. Ingenieure für maschinelles Lernen haben möglicherweise unterschiedliche Aufgaben, umfassen jedoch häufig Folgendes:
- Implementierung von Algorithmen für maschinelles Lernen
- Testen und Experimentieren mit KI-Systemen
- Der Entwurf und die Implementierung maschineller Lernsysteme
- Durchführung statistischer Analysen
So machen Sie Karriere im Bereich Machine Learning Engineering
Ein Ingenieur für maschinelles Lernen kann durch harte Arbeit und Engagement erreicht werden. Um ein Ingenieur für maschinelles Lernen zu werden, müssen Sie diese Schritte ausführen.
# 1. Ein Bachelor-Abschluss in Informatik oder einem eng verwandten Bereich
Da maschinelles Lernen ein Zweig der Informatik ist, sind Kenntnisse in Computerprogrammierung, Datenwissenschaft und Mathematik für den Erfolg von entscheidender Bedeutung. Beginn eines Studiums in Computerwissenschaften oder ein eng verwandtes Fach wie Statistik ist ein guter erster Schritt, da für die meisten Jobs im Bereich Maschinenlernen mindestens ein Bachelor-Abschluss erforderlich ist.
#2. Sammeln Sie Erfahrung in der Einstiegsbeschäftigung
Nach Abschluss Ihrer Informatikausbildung sollten Sie in der Data-Science-Branche arbeiten, um Erfahrungen mit maschinellem Lernen oder künstlicher Intelligenz zu sammeln. Eine Karriere im maschinellen Lernen kann mit einigen Einstiegsjobs beginnen.
# 3. Verdienen Sie einen fortgeschrittenen Abschluss
Auch wenn Sie bereits mit einem Bachelor-Abschluss eine Anstellung in den Bereichen Datenwissenschaft und künstliche Intelligenz finden können, können Sie mit einem Master- oder Doktortitel in Informatik, Datenwissenschaft oder Software-Engineering lernen, wie Sie die schwierigeren Aufgaben des maschinellen Lernens bewältigen können Ingenieure. Darüber hinaus hilft es Ihnen bei der Bewerbung um einen Arbeitsplatz, insbesondere wenn Sie Ihre Ausbildung durch zahlreiche Praktika oder Ausbildungen ergänzt haben.
# 4. Erhalten Sie die erforderlichen Zertifizierungen.
Um Ihre Kenntnisse und Ihr Engagement für das Thema unter Beweis zu stellen, erwerben Sie die erforderlichen Zertifizierungen und Referenzen wie das TensorFlow Developer Certificate von Google, den Azure AI Engineer Associate von Microsoft oder die Machine Learning Specialty von AWS.
#5. Vernetzen Sie sich durch Networking mit Branchenexperten
Durch die Teilnahme an Veranstaltungen, den Beitritt zu Online-Communities und den Aufbau von Kontakten zu Kollegen auf Websites wie LinkedIn können Sie mit anderen Branchenexperten in Kontakt treten. Durch Networking können Sie Beschäftigungsmöglichkeiten finden und Wissen von anderen in der Branche gewinnen.
Besuchen Sie Konferenzen, nehmen Sie an Online-Foren teil und bleiben Sie mit führenden Forschern und Praktikern auf dem Laufenden, um über die neuesten Entwicklungen auf diesem Gebiet auf dem Laufenden zu bleiben.
Fähigkeiten für maschinelles Lernen
Die Kombination der Fachkenntnisse eines Softwareentwicklers und eines Datenwissenschaftlers wird Ihnen helfen, als Ingenieur für maschinelles Lernen erfolgreich zu sein. Dazu gehört ein solides Verständnis der grundlegenden Ideen sowohl der Datenanalyse als auch der Informatik sowie einige Soft Skills, die für beide Bereiche von entscheidender Bedeutung sind.
Auch wenn die Berufsbezeichnung „Machine Learning“ technisch orientiert ist, sind Soft Skills ebenso wichtig. Selbst wenn Sie ein Experte für maschinelles Lernen sind, müssen Sie über ausgeprägte zwischenmenschliche Fähigkeiten, Zeitmanagementfähigkeiten und Teamfähigkeit verfügen. Ein Machine Learning Engineer muss sich auch dem lebenslangen Lernen widmen. Angesichts der rasanten Entwicklung von künstlicher Intelligenz, Deep Learning, maschinellem Lernen und Datenwissenschaft muss jeder Fachmann, der auf dem neuesten Stand bleiben möchte, sich kontinuierlich weiterbilden.
#1. Datenkompetenzen
Viele der gleichen Fähigkeiten, die a Datenwissenschaftler Von einem Ingenieur für maschinelles Lernen werden folgende Eigenschaften erwartet: Datenmodellierung, technische Kenntnisse in Programmiersprachen wie Python und Java sowie Verständnis für die Bewertung prädiktiver Algorithmen und Modelle. Darüber hinaus wäre es von großem Vorteil, über solide Kenntnisse in Statistik und Wahrscheinlichkeit zu verfügen.
#2. Software-Engineering-Fähigkeiten
Für ML-Ingenieure ist es wichtig, Konzepte aus der Informatik wie Datenstrukturen, Computerarchitektur und Algorithmen zu verstehen, wozu auch das Schreiben von Sortier-, Such- und Optimierungsalgorithmen gehört. Da das typische Produkt eines ML-Ingenieurs Software ist, sollte er auch die Best Practices für das Software-Engineering kennen und in der Lage sein, diese einzuhalten, insbesondere solche in Bezug auf die Entwicklung von Systemen, Versionskontrolle, Tests und Analyse von Anforderungen.
#3. Fähigkeiten des maschinellen Lernens
Auch wenn ein Machine-Learning-Ingenieur häufig als jemand angesehen wird, der die Bereiche Datenwissenschaft und Software-Engineering verbindet, sind für ML-Jobs dennoch bestimmte Fähigkeiten erforderlich. Viele Ingenieure für maschinelles Lernen erlernen heute neue Fähigkeiten, darunter Deep Learning, neuronale Netzwerkarchitekturen, Verarbeitung natürlicher Sprache und dynamische Programmierung.
#4. Programmier- und Softwarekenntnisse
Sie müssen über Kenntnisse in Modellierung, Datenarchitektur, Programmierung in Python, Java und R sowie der Verwendung von Frameworks für maschinelles Lernen wie TensorFlow oder Keras verfügen.
#5. Umfangreiche Wissensdatenbank
Dazu gehört neben dem Verständnis von Frameworks, Bibliotheken, Datenstrukturen und Modellierung für maschinelles Lernen auch ein solides Verständnis von Mathematik, Statistik und Algorithmen.
#6. Fähigkeit, kritisch zu denken und Probleme zu lösen
Die Analyse auftretender Probleme und die Entwicklung von Lösungen ist ein wesentlicher Teil der Arbeit eines Ingenieurs für maschinelles Lernen.
Einstiegsgehalt als Ingenieur für maschinelles Lernen
Da sie zu den gefragtesten Experten auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz gehören, sollte es für Ingenieure im Bereich maschinelles Lernen nicht überraschend sein, ein wettbewerbsfähiges Durchschnittsgehalt zu verdienen.
Das durchschnittliche Gehalt eines Machine-Learning-Ingenieurs kann sich unter anderem je nach Standort, Erfahrung und Unternehmensgröße ändern. Ingenieure für maschinelles Lernen in den Vereinigten Staaten verdienen am 127,448. Juni 19 ein durchschnittliches Gehalt von 2023 US-Dollar pro Jahr. Wer jedoch über mehr Erfahrung verfügt und in Branchen mit hoher Nachfrage beschäftigt ist, kann damit rechnen, deutlich mehr Geld zu verdienen.
Die aktuellen Gehälter für Ingenieure im Bereich maschinelles Lernen auf Einstiegsniveau in den USA liegen zwischen 49,500 US-Dollar (25. Perzentil) und 70,000 US-Dollar (75. Perzentil), wobei die besten 90 % 80,500 US-Dollar pro Jahr verdienen. In den Vereinigten Staaten verdienen Einsteiger im Bereich maschinelles Lernen ein durchschnittliches Gehalt von 96,000 US-Dollar pro Jahr, also zwischen 70,000 und 132,000 US-Dollar. Diese Skala liegt deutlich über dem realen mittleren persönlichen Einkommen in den Vereinigten Staaten, selbst am unteren Ende.
Laut Payscale können Ingenieure für maschinelles Lernen in der Mitte ihrer Karriere in den USA (jene mit 5 bis 10 Jahren Erfahrung) in ihrem Fachgebiet durchschnittlich zwischen 99,000 und 180,000 US-Dollar verdienen.
Zu guter Letzt behauptet Payscale, dass Ingenieure für maschinelles Lernen in ihrer späten Karriere in den USA (mit mehr als 10 Jahren Erfahrung) durchschnittlich etwa 150,000 US-Dollar verdienen können. Der tatsächliche Betrag könnte jedoch zwischen etwa 115,000 und 204,000 US-Dollar liegen.
Wie viel Geld verdienen Ingenieure für maschinelles Lernen?
Ihr Gehalt variiert je nach Standort, Spezialisierung und Erfahrung in der Branche. Das durchschnittliche Jahresgehalt eines Machine-Learning-Ingenieurs beträgt 133,485 US-Dollar. Das Jahresgehalt eines leitenden Ingenieurs für maschinelles Lernen beträgt schätzungsweise 167,236 US-Dollar. Darüber hinaus beträgt das durchschnittliche Jahresgehalt eines Lead Machine Learning Engineers 149,332 US-Dollar.
Das durchschnittliche Gehalt eines Machine-Learning-Ingenieurs liegt laut mehreren Websites zur Gehaltszusammenfassung jedoch zwischen 112,832 und 143,180 US-Dollar.
Verdienen Ingenieure für maschinelles Lernen gutes Geld?
Ingenieure für maschinelles Lernen (ML) forschen, erstellen Designs und entwickeln in Data-Science-Teams wichtige künstliche Intelligenz. Das Durchschnittsgehalt eines Machine-Learning-Ingenieurs kann deutlich über dem Durchschnittseinkommen in den USA liegen. Ja, ML-Ingenieure verdienen gut. ML-Ingenieure verdienen ein durchschnittliches Jahresgehalt von 126,830 US-Dollar und gehören damit zu den bestbezahlten Technologiespezialisten.
Wie viel verdienen TikTok-Ingenieure für maschinelles Lernen?
Ingenieure für maschinelles Lernen in den Vereinigten Staaten verdienen ein durchschnittliches Jahresgehalt von 109,310 US-Dollar, was 45 % weniger ist als das durchschnittliche TikTok-Gehalt für diese Position von 200,151 US-Dollar. Eine geschätzte Jahresvergütung von 218,897 US-Dollar ist das durchschnittliche Gehalt eines Machine-Learning-Ingenieurs bei TikTok.
Warum werden Ingenieure für maschinelles Lernen so hoch bezahlt?
Ingenieure für maschinelles Lernen gehören aufgrund der Enge ihres Fachgebiets zu den bestbezahlten Berufen. Und dafür gibt es einen guten Grund. Es erfordert fundiertes Fachwissen, entsprechende Kompetenzen und Kenntnisse auf dem Gebiet der Wissenschaft.
Das große Gehaltsspektrum eines Machine-Learning-Ingenieurs ist auf mehrere Faktoren zurückzuführen. Arbeitgeber berücksichtigen häufig Faktoren, bevor sie ein Angebot abgeben, wie z. B. den Erfahrungsstand, die Talente, den Bildungshintergrund, den geografischen Standort und die Branchenkenntnisse des Bewerbers bei der Arbeit an tatsächlichen maschinellen Lernprojekten.
Ist es schwierig, ein Ingenieur für maschinelles Lernen zu sein?
Die Notwendigkeit eines tiefgreifenden Verständnisses zahlreicher Bereiche der Mathematik und Informatik sowie die sorgfältige Liebe zum Detail, die erforderlich ist, um algorithmische Ineffizienzen zu erkennen, sind Faktoren, die maschinelles Lernen zu einer Herausforderung machen. Darüber hinaus sind sorgfältige Überlegungen erforderlich, um einen Algorithmus für Anwendungen des maschinellen Lernens zu optimieren
Wer verdient mehr KI-Ingenieur oder ML-Ingenieur?
Aufgrund ihrer gestiegenen Nachfrage verdienen ML-Ingenieure derzeit mehr Geld als andere KI-Ingenieure. Ebenso zahlen Unternehmen Mitarbeitern mit mehr Erfahrung mehr künstliche Intelligenz. Ingenieure für maschinelles Lernen gehören aufgrund der Enge ihres Fachgebiets zu den bestbezahlten Berufen. Darüber hinaus gibt es einen guten Grund dafür. Es erfordert umfassendes Fachwissen, entsprechende Eignung und wissenschaftliche Kompetenz.
Zusammenfassung
Die als künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen bekannten Bereiche der Computer- und Datenwissenschaft expandieren. Obwohl Sie jahrelange Ausbildung und Ausbildung benötigen, um ein Ingenieur für maschinelles Lernen zu werden, können Sie jetzt damit beginnen. Entwickeln Sie Ihr Verständnis für Softwareentwicklung und erwerben Sie Kenntnisse über verschiedene Programmiersprachenund arbeiten Sie auf Ihren ersten Bachelor-Abschluss hin.
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Bibliographie
