人工知能の興味深いサブ分野である機械学習は、より多くのデータを収集するにつれて、結果を予測し、変更します。 機械学習を専門とするエンジニアは、アルゴリズム、データ、AI を扱います。 機械学習エンジニアになるには、数学、コンピューター サイエンス、プログラミングの確かな背景が必要であり、さまざまな機械学習技術やアルゴリズムに関する包括的な知識も必要です。 機械学習エンジニアになるためのキャリアの見通し、給与の可能性、要件について調べてください。
機械学習エンジニアの給与
機械学習は、人工知能に関連するコンピューター サイエンスの専門分野です。 アルゴリズムを採用して、人間の学習方法と同じような方法でデータを分析します。 機械が学習に基づいたデータをユーザーに提供するには、その前に機械の学習精度を向上させる必要があります。 機械学習には、スマートフォンの顔認識からビデオ監視に至るまで、あらゆるものが含まれます。 ただし、顧客と取引する企業は、消費者の傾向や好みを把握し、ダイレクト マーケティングや広告キャンペーンを作成するためにもこれを使用します。
機械学習の経験を持つエンジニアは、データ サイエンス チームにとって非常に重要です。 研究者は、機械学習を強化する人工知能を研究し、構築し、設計し、最先端の人工知能システムに追いつき、進歩させなければなりません。
機械学習エンジニアは、AI システムを作成するためのモデルを作成するデータ サイエンティストや、それらを作成および管理する個人と緊密に連携することがよくあります。 機械学習エンジニアの職務はさまざまですが、多くの場合、次のような職務が含まれます。
- 機械学習アルゴリズムの導入
- AI システムのテストと実験
- 機械学習システムの設計と実装
- 統計分析の実施
機械学習エンジニアリングでキャリアを築く方法
機械学習エンジニアは、努力と献身的な努力によって獲得できます。 機械学習エンジニアになるには、次のステップを完了する必要があります。
#1。 コンピュータ サイエンスまたは密接に関連する分野の学士号
機械学習はコンピューター サイエンスの一分野であるため、コンピューター プログラミング、データ サイエンス、数学の熟練度が成功には不可欠です。 で学習コースを開始する コンピュータサイエンス 機械学習エンジニアリングの仕事のほとんどは少なくとも学士号を必要とするため、統計などの密接に関連する科目を学ぶのが最初のステップとして適しています。
#2. 初級レベルの雇用で経験を積む
コンピューター サイエンスの教育を完了したら、データ サイエンス業界で働き始めて、機械学習や人工知能の経験を積む必要があります。 機械学習のキャリアは、いくつかのエントリーレベルの仕事から始めることができます。
#3。 高度な学位を取得する
学士号だけでもデータ サイエンスや人工知能の分野で仕事を見つけることはできますが、コンピューター サイエンス、データ サイエンス、またはソフトウェア エンジニアリングの修士号または博士号を取得すると、機械学習に必要なより難しいタスクを実行する方法を学ぶことができます。エンジニア。 さらに、特に多数のインターンシップや実習で教育を補っている場合は、仕事に応募するときに役立ちます。
#4。 必要な認定を取得する.
この主題に対する知識と献身的な努力を証明するには、Google の TensorFlow Developer Certificate、Microsoft の Azure AI Engineer Associate、または AWS の Machine Learning Specialty など、必要な認定資格や資格情報を取得してください。
#5. ネットワーキングを通じて業界の専門家とつながる
イベントに参加したり、オンライン コミュニティに参加したり、LinkedIn などの Web サイトで同僚とのつながりを確立したりすることで、他の業界の専門家とつながることができます。 ネットワークを構築することで、雇用の機会を見つけたり、業界の他の人々から知識を得ることができます。
カンファレンスに参加したり、オンライン フォーラムに参加したり、一流の研究者や実務家と連絡を取り合って、この分野の最新の発展についての情報を入手してください。
機械学習のスキル
ソフトウェア エンジニアとデータ サイエンティストの専門知識を組み合わせることで、機械学習エンジニアとして成功することができます。 それには、データ分析とコンピューターサイエンスの両方の背後にある基本的な考え方と、両方の分野にとって重要ないくつかのソフトスキルをしっかりと理解することが必要です。
「機械学習」という職種は技術的なものですが、ソフト スキルも同様に重要です。 機械学習の専門家であっても、対人関係、時間管理、および共同作業に関する強力なスキルが必要です。 機械学習エンジニアは、生涯学習にも専念する必要があります。 人工知能、ディープラーニング、機械学習、データサイエンスの急速な発展を考慮すると、最先端であり続けたい専門家は継続的な教育を追求する必要があります。
#1. データスキル
と同じ能力の多くは、 データサイエンティスト 機械学習エンジニアには、データ モデリング、Python や Java などのプログラミング言語の技術的熟練度、予測アルゴリズムとモデルの評価方法の理解などの能力が求められます。 さらに、統計と確率をしっかりと把握しておくと非常に有益です。
#2. ソフトウェアエンジニアリングのスキル
ML エンジニアにとって、データ構造、コンピューター アーキテクチャ、アルゴリズムなど、コンピューター サイエンスの概念を理解することが不可欠です。これには、並べ替え、検索、最適化アルゴリズムの作成も含まれます。 ML エンジニアの典型的な製品はソフトウェアであるため、ソフトウェア エンジニアリングのベスト プラクティス、特にシステムの開発、バージョン管理、テスト、要件の分析に関するベスト プラクティスを認識し、遵守することに熟達している必要もあります。
#3. 機械学習スキル
機械学習エンジニアはデータ サイエンスとソフトウェア エンジニアリングの分野にまたがる人物とみなされていることが多いですが、ML の仕事には依然として特定のスキルが特に必要です。 現在、多くの機械学習エンジニアが、ディープラーニング、ニューラル ネットワーク アーキテクチャ、自然言語処理、動的プログラミングなどの新しいスキルを学んでいます。
#4. コーディングとソフトウェアのスキル
モデリング、データ アーキテクチャ、Python、Java、R でのプログラミング、TensorFlow や Keras などの機械学習フレームワークの使用に関する知識が必要です。
#5. 広範な知識ベース
機械学習のフレームワーク、ライブラリ、データ構造、モデリングを理解することに加えて、数学、統計、アルゴリズムをしっかりと理解することも必要です。
#6. 批判的に考えて問題を解決する能力
問題が発生したときにそれを分析し、解決策を開発することは、機械学習エンジニアの仕事の重要な部分を占めます。
エントリーレベルの機械学習エンジニアの給与
機械学習エンジニアが人工知能の分野で最も人気のある専門家の一人であることを考えると、機械学習エンジニアが競争力のある平均給与を稼いでいるとしても驚くべきことではありません。
機械学習エンジニアの平均給与は、場所、経験、会社の規模などの変数に応じて変化する可能性があります。 127,448 年 19 月 2023 日の時点で、米国の機械学習エンジニアの平均年収は XNUMX ドルです。ただし、より経験豊富なエンジニアや、需要の高い業界で雇用されているエンジニアは、さらに多くの収入を期待できます。
現在のアメリカの初心者レベルの機械学習エンジニアの給与は、49,500ドル（25パーセンタイル）から70,000ドル（75パーセンタイル）の範囲であり、上位90％の年収は80,500ドルです。 米国では、初心者レベルの機械学習エンジニアの平均年収は 96,000 ドル、つまり 70,000 ドルから 132,000 ドルの間です。 この規模は、たとえ下位であっても、米国の実質個人所得の中央値を大幅に上回っています。
Payscale によると、米国の中堅機械学習エンジニア (5 ～ 10 年の経験を持つエンジニア) は、その分野で平均 99,000 ドルから 180,000 ドルの収入を得られます。
最後に重要なことですが、Payscale は、米国でのキャリア後期の機械学習エンジニア (およそ 10 年以上の経験を持つ) は平均約 150,000 万ドルを稼ぐことができると主張しています。 ただし、実際の金額は約 115,000 ドルから 204,000 ドルの範囲となる可能性があります。
機械学習エンジニアはどれくらいの収入を得ていますか?
給与は、勤務地、専門分野、業界での経験レベルによって異なります。 機械学習エンジニアの平均年収は 133,485 ドルです。 シニア機械学習エンジニアの年収は推定 167,236 ドルです。 さらに、機械学習リード エンジニアの平均年収は 149,332 ドルです。
しかし、いくつかの給与集計 Web サイトによると、機械学習エンジニアの平均給与は 112,832 ドルから 143,180 ドルの間です。
機械学習エンジニアは儲かりますか?
機械学習 (ML) エンジニアは、データ サイエンス チームで研究を行い、設計を作成し、重要な人工知能を作成します。 機械学習エンジニアの平均給与は、米国の平均収入よりも大幅に高くなる可能性があります。 はい、ML エンジニアは確かに収入が良いです。 ML エンジニアの平均年収は 126,830 ドルで、技術スペシャリストの中でも最も高給取りの部類に入ります。
TikTok機械学習エンジニアの年収はいくら？
米国の機械学習エンジニアの平均年収は 109,310 ドルで、このポジションの TikTok の平均給与 45 ドルより 200,151% 低いです。 年間報酬は推定218,897万XNUMXドルで、TikTokの機械学習エンジニアの平均給与となる。
なぜ機械学習エンジニアの給料は高いのでしょうか?
機械学習エンジニアは、専門分野が狭いため、最も給与の高い職業の XNUMX つです。 それには十分な理由があります。 科学分野における深い専門知識、適切なスキルセット、習熟度が求められます。
機械学習エンジニアの給与の幅が広いのは、いくつかの要因によるものです。 雇用主は、オファーを作成する前に、実際の機械学習プロジェクトに取り組んでいる応募者の経験レベル、才能、学歴、地理的位置、業界の専門知識などの要素を考慮することがよくあります。
機械学習エンジニアになるのは難しいですか?
数学とコンピューター サイエンスの多くの分野を深く理解する必要性と、アルゴリズムの非効率性を特定するために必要な細部への細心の注意が、機械学習を困難にする要因です。 さらに、機械学習アプリケーションのアルゴリズムを最適化するには、慎重な考慮が必要です。
AI エンジニアと ML エンジニアはどちらがより多くの収入を得られるでしょうか?
需要の増加により、ML エンジニアは現在、他の AI エンジニアよりも多くの収入を得ています。 これと同様に、企業は、より多くの経験を持つ従業員に、より多くの給与を支払うようになります。 人工知能。 機械学習エンジニアは、専門分野が狭いため、最も給与の高い職業の XNUMX つです。 さらに、それにはちゃんとした理由があるのです。 科学分野における広範で専門的な知識、適切な適性、習熟度が求められます。
まとめ
人工知能や機械学習として知られるコンピューターやデータサイエンスの分野は拡大しています。 機械学習エンジニアになるには何年ものトレーニングと教育が必要ですが、今すぐ始めることができます。 ソフトウェア開発についての理解を深め、さまざまな知識を獲得します。 プログラミング言語、最初の学士号の取得に向けて取り組みます。
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参考文献
