随着收集更多数据，机器学习（人工智能的一个有趣的子领域）可以预测并修改结果。 专门从事机器学习的工程师使用算法、数据和人工智能。 要成为一名机器学习工程师，必须具备扎实的数学、计算机科学和编程背景，以及对各种机器学习技术和算法的全面了解。 了解成为机器学习工程师的职业前景、薪资潜力和要求。
机器学习工程师薪水
机器学习是与人工智能相关的计算机科学专业。 它采用算法以类似于人们学习方式的方式分析数据。 机器的学习精度必须提高，才能根据学习结果向用户提供数据。 机器学习包括从智能手机上的面部识别到视频监控的一切。 然而，与客户打交道的公司也使用它来了解消费者趋势和偏好，并开展直接营销或广告活动。
具有机器学习经验的工程师对于数据科学团队极其重要。 他们必须进行研究、构建支持机器学习的人工智能、设计机器学习，并跟上并推进最先进的人工智能系统。
机器学习工程师经常与创建用于创建人工智能系统的模型的数据科学家以及创建和管理它们的个人密切合作。 机器学习工程师可能承担多种职责，但通常包括以下内容：
- 实施机器学习算法
- 人工智能系统的测试和实验
- 机器学习系统的设计与实现
- 进行统计分析
如何在机器学习工程领域谋求职业生涯
机器学习工程师可以通过努力工作和奉献精神获得。 要成为一名机器学习工程师，您需要完成这些步骤。
＃1。 计算机科学或密切相关领域的学士学位
由于机器学习是计算机科学的一个分支，因此熟练掌握计算机编程、数据科学和数学对于成功至关重要。 开始学习课程 计算机科学 或密切相关的学科（如统计学）是良好的第一步，因为大多数机器学习工程工作至少需要学士学位。
#2. 获得入门级就业经验
完成计算机科学教育后，您应该开始在数据科学行业工作，以获得机器学习或人工智能的经验。 机器学习的职业生涯可以从一些入门级工作开始。
＃3。 获得高级学位
尽管您只需学士学位即可在数据科学和人工智能领域找到工作，但获得计算机科学、数据科学或软件工程的硕士或博士学位可以教您如何执行机器学习所需的更困难的任务工程师。 此外，它还会在您申请工作时为您提供帮助，特别是如果您通过大量实习或学徒来补充您的教育。
＃4。 获得必要的认证.
为了证明您对该主题的知识和奉献精神，请获得必要的认证和证书，例如 Google 的 TensorFlow 开发人员证书、Microsoft 的 Azure AI 工程师助理或 AWS 的机器学习专业。
＃5。 通过网络与行业专家联系
通过参加活动、加入在线社区以及在 LinkedIn 等网站上与同事建立联系，您可以与其他行业专家建立联系。 您可以通过人际网络找到就业机会并从业内其他人那里获取知识。
参加会议、参加在线论坛，并与领先的研究人员和从业者保持联系，以了解该领域的最新发展。
机器学习技能
结合软件工程师和数据科学家的专业知识将帮助您成为一名成功的机器学习工程师。 这需要牢固掌握数据分析和计算机科学背后的基本思想，以及对这两个领域都至关重要的一些软技能。
尽管“机器学习”这个职位是技术性的，但软技能也同样重要。 即使您是机器学习专家，您仍然需要具备强大的人际交往、时间管理和协作技能。 机器学习工程师还必须致力于终身学习。 鉴于人工智能、深度学习、机器学习和数据科学的快速发展，任何希望保持领先地位的专业人士都必须接受继续教育。
#1. 数据技能
许多与一个人相同的能力 数据科学家 机器学习工程师应具备的能力，包括数据建模、Python 和 Java 等编程语言的技术熟练程度，以及对如何评估预测算法和模型的理解。 此外，扎实掌握统计学和概率也是非常有益的。
#2. 软件工程技能
对于机器学习工程师来说，了解计算机科学的概念非常重要，例如数据结构、计算机体系结构和算法，其中还包括编写排序、搜索和优化算法。 由于机器学习工程师的典型产品是软件，因此他们还应该了解并善于遵守软件工程的最佳实践，特别是涉及系统开发、版本控制、测试和需求分析的最佳实践。
＃3。 机器学习技能
尽管机器学习工程师经常被视为跨越数据科学和软件工程领域的人，但机器学习工作仍然特别需要某些技能。 如今，许多机器学习工程师正在学习新技能，包括深度学习、神经网络架构、自然语言处理和动态编程。
＃4。 编码和软件技能
您必须精通建模、数据架构、Python、Java 和 R 编程以及使用 TensorFlow 或 Keras 等机器学习框架。
＃5。 广泛的知识库
除了理解机器学习框架、库、数据结构和建模之外，这还需要对数学、统计和算法有扎实的理解。
＃6。 批判性思考和解决问题的能力
分析出现的问题并制定解决方案是机器学习工程师工作的重要组成部分。
入门级机器学习工程师薪资
鉴于机器学习工程师是人工智能领域最受欢迎的专家之一，他们获得具有竞争力的平均工资并不奇怪。
根据地点、经验和公司规模等变量，机器学习工程师的平均工资可能会发生变化。 截至 127,448 年 19 月 2023 日，美国机器学习工程师的平均年薪为 XNUMX 美元。然而，那些经验丰富的人和受雇于高需求行业的人预计会赚更多的钱。
目前美国入门级机器学习工程师的薪资范围从 49,500 美元（第 25 个百分位）到 70,000 美元（第 75 个百分位）不等，其中前 90% 的人年薪为 80,500 美元。 在美国，入门级机器学习工程师的平均年薪为 96,000 美元，即 70,000 美元至 132,000 美元。 这一规模明显高于美国的实际个人收入中位数，甚至处于低端。
根据 Payscale 的数据，美国的职业中期机器学习工程师（拥有 5 到 10 年经验的人）在其领域的平均年薪为 99,000 美元到 180,000 美元。
最后但并非最不重要的一点是，Payscale 声称，在美国职业生涯后期的机器学习工程师（拥有大约 10 年以上的经验）平均可以赚取约 150,000 万美元。 然而，实际金额可能在 115,000 美元到 204,000 美元之间。
机器学习工程师能赚多少钱？
您的薪水将根据您所在的位置、专业领域和行业经验水平而有所不同。 机器学习工程师的平均年薪为 133,485 美元。 高级机器学习工程师的年薪估计为 167,236 美元。 此外，首席机器学习工程师的平均年薪为 149,332 美元。
然而，根据几个薪资聚合网站的数据，机器学习工程师的平均薪资在 112,832 美元到 143,180 美元之间。
机器学习工程师赚很多钱吗？
机器学习 (ML) 工程师在数据科学团队中进行研究、创建设计并创建必要的人工智能。 机器学习工程师的平均工资可能明显高于美国的平均收入。 是的，机器学习工程师的收入确实不错。 机器学习工程师的平均年薪为 126,830 美元，这使他们跻身薪酬最高的技术专家之列。
TikTok 机器学习工程师能赚多少钱？
美国机器学习工程师的平均年薪为 109,310 美元，比 TikTok 该职位的平均年薪 45 美元低 200,151%。 TikTok 机器学习工程师的平均年薪估计为 218,897 美元。
为什么机器学习工程师的薪水这么高？
由于专业领域狭窄，机器学习工程师是薪酬最高的职业之一。 这是有充分理由的。 它需要深入的专业知识、适当的技能以及科学领域的熟练程度。
机器学习工程师的薪酬范围广泛是由几个因素造成的。 雇主在发出录用通知之前经常会考虑一些因素，例如申请人在从事实际机器学习项目时的经验水平、才能、教育背景、地理位置和行业专业知识。
成为一名机器学习工程师难吗？
需要深入了解数学和计算机科学的众多领域，以及对发现算法效率低下所需的细节的细致关注，是机器学习面临挑战的因素。 此外，为了优化机器学习应用的算法，需要仔细考虑
AI 工程师和 ML 工程师谁的薪水更高？
由于需求增加，机器学习工程师目前比其他人工智能工程师赚更多的钱。 与此类似，企业将向具有更多经验的员工支付更高的工资 人工智能。 由于专业领域狭窄，机器学习工程师是薪酬最高的职业之一。 而且，这是有充分理由的。 它需要科学领域的广泛、专业知识、正确的能力和熟练程度。
结论
被称为人工智能和机器学习的计算机和数据科学领域正在扩大。 尽管您需要多年的培训和教育才能成为一名机器学习工程师，但您现在就可以开始。 培养您对软件开发的理解，获得不同的知识 编程语言，并努力获得您的第一个学士学位。
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参考资料
