Man mano che raccoglie più dati, l'apprendimento automatico, un intrigante sottocampo dell'intelligenza artificiale, prevede e modifica i risultati. Gli ingegneri specializzati nell'apprendimento automatico lavorano con algoritmi, dati e intelligenza artificiale. Per diventare un ingegnere di machine learning è necessario un solido background in matematica, informatica e programmazione, così come una conoscenza completa delle varie tecniche e algoritmi di machine learning. Scopri le prospettive di carriera, il potenziale salariale e i requisiti per diventare un ingegnere di machine learning.
Stipendio per ingegnere di apprendimento automatico
L'apprendimento automatico è una specializzazione dell'informatica che si riferisce all'intelligenza artificiale. Utilizza algoritmi per analizzare i dati in un modo simile a come le persone apprendono. È necessario migliorare la precisione di apprendimento della macchina prima che possa fornire all'utente dati basati su tale apprendimento. L'apprendimento automatico include tutto, dal riconoscimento facciale sugli smartphone alla videosorveglianza. Tuttavia, le aziende che trattano con i clienti lo utilizzano anche per comprendere le tendenze e le preferenze dei consumatori e creare campagne di direct marketing o pubblicitarie.
Gli ingegneri con esperienza nell'apprendimento automatico sono estremamente importanti per il team di data science. Devono fare ricerca, costruire l'intelligenza artificiale che alimenterà l'apprendimento automatico, progettarlo e tenere il passo e far progredire i sistemi di intelligenza artificiale all'avanguardia.
Un ingegnere di machine learning lavora spesso a stretto contatto con i data scientist che creano i modelli per la creazione di sistemi di intelligenza artificiale e le persone che li creano e li gestiscono. Gli ingegneri dell'apprendimento automatico possono avere una varietà di compiti, ma spesso includono quanto segue:
- Mettere in atto algoritmi di apprendimento automatico
- Test e sperimentazione con sistemi di intelligenza artificiale
- La progettazione e l'implementazione di sistemi di machine learning
- Conduzione di analisi statistiche
Come fare carriera nell'ingegneria dell'apprendimento automatico
Un ingegnere di apprendimento automatico può essere raggiunto attraverso il duro lavoro e la dedizione. Per essere un ingegnere di machine learning, devi completare questi passaggi.
#1. Una laurea in Informatica o un campo strettamente correlato
Poiché l'apprendimento automatico è una branca dell'informatica, la competenza nella programmazione informatica, nella scienza dei dati e nella matematica è essenziale per il successo. Avvio di un corso di studi in Informatica o una materia strettamente correlata come la statistica è un buon primo passo perché la maggior parte dei lavori di ingegneria dell'apprendimento automatico richiederà almeno una laurea.
#2. Ottieni esperienza nell'occupazione di livello base
Dopo aver completato la tua formazione in informatica, dovresti iniziare a lavorare nel settore della scienza dei dati per acquisire esperienza con l'apprendimento automatico o l'intelligenza artificiale. Una carriera nell'apprendimento automatico può iniziare con alcuni lavori entry-level.
#3. Guadagna una laurea avanzata
Anche se puoi trovare lavoro nei campi della scienza dei dati e dell'intelligenza artificiale solo con una laurea, ottenere un master o un dottorato in informatica, scienza dei dati o ingegneria del software può insegnarti come eseguire i compiti più difficili necessari per l'apprendimento automatico ingegneri. Inoltre, ti aiuterà quando fai domanda per un lavoro, in particolare se hai integrato la tua formazione con numerosi stage o apprendistati.
#4. Ottieni le Certificazioni Necessarie.
Per dimostrare la tua conoscenza e dedizione all'argomento, ottieni le certificazioni e le credenziali necessarie come il TensorFlow Developer Certificate di Google, l'Azure AI Engineer Associate di Microsoft o la specialità di Machine Learning di AWS.
#5. Connettiti con esperti del settore attraverso il networking
Partecipando a eventi, unendoti a comunità online e stabilendo connessioni con colleghi su siti Web come LinkedIn, puoi entrare in contatto con altri esperti del settore. Puoi trovare opportunità di lavoro e acquisire conoscenze da altri nel settore facendo rete.
Partecipa a conferenze, prendi parte a forum online e resta al passo con i principali ricercatori e professionisti per rimanere informato sugli sviluppi più recenti nel campo.
Competenze per l'apprendimento automatico
La combinazione delle competenze di un ingegnere del software e di un data scientist ti aiuterà ad avere successo come ingegnere di machine learning. Ciò implica avere una solida conoscenza delle idee fondamentali alla base sia dell'analisi dei dati che dell'informatica, nonché alcune competenze trasversali cruciali per entrambi i campi.
Anche se il titolo di lavoro "apprendimento automatico" è tecnicamente orientato, le competenze trasversali sono ugualmente cruciali. Anche se sei un esperto di machine learning, devi comunque avere forti capacità interpersonali, di gestione del tempo e collaborative. Un Machine Learning Engineer deve anche dedicarsi all'apprendimento permanente. Dato il rapido sviluppo dell'intelligenza artificiale, del deep learning, dell'apprendimento automatico e della scienza dei dati, qualsiasi professionista che desideri rimanere all'avanguardia deve perseguire una formazione continua.
#1. Competenze sui dati
Molte delle stesse abilità che a scienziato di dati Ci si aspetta che un Machine Learning Engineer possieda, inclusa la modellazione dei dati, competenza tecnica con linguaggi di programmazione come Python e Java e una comprensione di come valutare algoritmi e modelli predittivi. Inoltre, avere una solida conoscenza delle statistiche e delle probabilità sarebbe molto vantaggioso.
#2. Competenze di ingegneria del software
Per gli ingegneri ML, è essenziale comprendere i concetti dell'informatica, come le strutture dei dati, l'architettura del computer e gli algoritmi, che includono anche la scrittura di algoritmi di ordinamento, ricerca e ottimizzazione. Poiché il prodotto tipico di un ingegnere ML è il software, dovrebbe anche essere consapevole ed esperto nell'aderire alle migliori pratiche per l'ingegneria del software, in particolare quelle riguardanti lo sviluppo di sistemi, il controllo della versione, il test e l'analisi dei requisiti.
#3. Competenze di apprendimento automatico
Anche se un ingegnere di machine learning è spesso visto come qualcuno che si trova a cavallo tra i campi della scienza dei dati e dell'ingegneria del software, alcune competenze sono ancora richieste specificamente per i lavori ML. Molti ingegneri di machine learning stanno imparando nuove competenze oggi, tra cui deep learning, architetture di reti neurali, elaborazione del linguaggio naturale e programmazione dinamica.
#4. Competenze di programmazione e software
Devi essere esperto di modellazione, architettura dei dati, programmazione in Python, Java e R e utilizzare framework di machine learning come TensorFlow o Keras.
#5. Ampia base di conoscenze
Oltre a comprendere i framework, le librerie, le strutture dati e la modellazione dell'apprendimento automatico, ciò comporta anche una solida conoscenza della matematica, delle statistiche e degli algoritmi.
#6. Capacità di pensare in modo critico e risolvere problemi
Analizzare i problemi man mano che si presentano e sviluppare soluzioni è una parte significativa del lavoro di un ingegnere di machine learning.
Stipendio per ingegnere di apprendimento automatico di livello base
Dato che sono tra gli esperti più ricercati nel campo dell'intelligenza artificiale, gli ingegneri dell'apprendimento automatico non dovrebbero essere sorpresi di guadagnare uno stipendio medio competitivo.
A seconda della posizione, dell'esperienza e delle dimensioni dell'azienda, tra le altre variabili, lo stipendio medio per un ingegnere di machine learning può cambiare. Gli ingegneri di Machine Learning negli Stati Uniti guadagnano uno stipendio medio di $ 127,448 all'anno a partire dal 19 giugno 2023. Tuttavia, quelli con più esperienza e quelli impiegati in settori con una domanda elevata possono aspettarsi di guadagnare molto di più.
Gli attuali stipendi degli ingegneri di machine learning entry-level americani vanno da $ 49,500 (25° percentile) a $ 70,000 (75° percentile), con il 90% più ricco che guadagna $ 80,500 all'anno. Negli Stati Uniti, gli ingegneri di machine learning entry-level guadagnano uno stipendio medio di $ 96,000 all'anno, o tra $ 70,000 e $ 132,000. Questa scala è significativamente più alta del reddito personale medio reale negli Stati Uniti, anche all'estremità inferiore.
Secondo Payscale, gli ingegneri di machine learning a metà carriera negli Stati Uniti (quelli con tra 5 e 10 anni di esperienza) possono guadagnare in media da $ 99,000 a $ 180,000 nel loro campo.
Ultimo ma non meno importante, Payscale afferma che gli ingegneri di machine learning nelle loro ultime carriere negli Stati Uniti (con circa 10+ anni di esperienza) possono guadagnare in media circa $ 150,000. L'importo effettivo potrebbe, tuttavia, variare da circa $ 115,000 a $ 204,000.
Quanti soldi guadagnano gli ingegneri del machine learning?
Il tuo stipendio varierà a seconda della tua posizione, specializzazione e livello di esperienza nel settore. Lo stipendio medio annuo per un ingegnere di machine learning è di $ 133,485. Si stima che $ 167,236 sia lo stipendio annuo di un ingegnere senior di machine learning. Inoltre, lo stipendio medio annuo per un Lead Machine Learning Engineer è di $ 149,332.
La retribuzione media di un ingegnere di machine learning, tuttavia, è compresa tra $ 112,832 e $ 143,180, secondo diversi siti Web di aggregazione salariale.
Gli ingegneri dell'apprendimento automatico guadagnano bene?
Gli ingegneri di machine learning (ML) conducono ricerche, creano progetti e creano intelligenza artificiale essenziale nei team di data science. Lo stipendio medio per un ingegnere di machine learning può essere significativamente più alto del reddito medio negli Stati Uniti. Sì, gli ingegneri ML guadagnano bene. Gli ingegneri ML guadagnano uno stipendio medio annuo di $ 126,830, che li colloca tra gli specialisti tecnologici più pagati.
Quanto guadagnano gli ingegneri di machine learning di TikTok?
Gli ingegneri di Machine Learning negli Stati Uniti guadagnano uno stipendio medio annuo di $ 109,310, che è il 45% in meno rispetto allo stipendio medio di TikTok per questa posizione di $ 200,151. Una retribuzione annuale stimata di $ 218,897 è lo stipendio medio per un ingegnere di machine learning di TikTok.
Perché gli ingegneri di Machine Learning sono pagati così in alto?
Gli ingegneri dell'apprendimento automatico sono tra le professioni più pagate a causa della ristrettezza del loro campo di competenza. E c'è una buona ragione per questo. Richiede competenze approfondite, il set di competenze appropriato e competenza nel campo della scienza.
L'ampia gamma di retribuzioni di un ingegnere di machine learning è dovuta a diversi fattori. I datori di lavoro spesso tengono conto di fattori prima di fare un'offerta, come il livello di esperienza, i talenti, il background educativo, l'ubicazione geografica e l'esperienza del settore del candidato mentre lavorano a progetti di machine learning reali.
Essere un ingegnere di machine learning è difficile?
La necessità di una comprensione approfondita di numerose aree della matematica e dell'informatica, nonché la meticolosa attenzione ai dettagli necessaria per individuare le inefficienze algoritmiche, sono fattori che rendono impegnativo l'apprendimento automatico. Inoltre, per ottimizzare un algoritmo per applicazioni di apprendimento automatico, un'attenta considerazione
Chi guadagna di più AI Engineer o ML Engineer?
A causa della loro crescente domanda, gli ingegneri ML attualmente guadagnano più soldi di altri ingegneri AI. Allo stesso modo, le aziende pagheranno di più ai dipendenti con maggiore esperienza intelligenza artificiale. Gli ingegneri dell'apprendimento automatico sono tra le professioni più pagate a causa della ristrettezza del loro campo di competenza. Inoltre, c'è una buona ragione per questo. Richiede conoscenze approfondite e specializzate, la giusta attitudine e competenza nel campo della scienza.
Conclusione
I campi dell'informatica e della scienza dei dati noti come intelligenza artificiale e apprendimento automatico si stanno espandendo. Sebbene siano necessari anni di formazione e istruzione per diventare un ingegnere di machine learning, puoi iniziare subito. Sviluppa la tua comprensione dello sviluppo del software, acquisisci conoscenza di diversi linguaggi di programmazionee lavora per ottenere la tua prima laurea.
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Riferimenti
