Світ стоїть на порозі нової ери технологічних інновацій, і машинне навчання відіграє у цьому процесі ключову роль. ML дозволяє створювати моделі, які можуть самостійно навчатися на основі даних і приймати рішення без постійного втручання людини. Це відкриває безліч можливостей для розвитку нових продуктів та послуг у різних сферах: від медицини до фінансів, від ритейлу до безпеки.
Саме тому професія Machine Learning Engineer стає все більш актуальною та затребуваною. Компанії шукають талановитих фахівців, які можуть створювати та впроваджувати нові рішення на основі даних, що допомагає їм залишатися конкурентоспроможними.
У статті розповідаємо, хто такий і що робить Machine Learning інженер, які переваги та мінуси у цієї захопливої професії, які знання та навички знадобляться, щоб опанувати її та які перспективи кар’єри ML-інженера.
Хто такий ML-інженер
Machine Learning Engineer (інженер машинного навчання) — це спеціаліст, який займається створенням моделей штучного інтелекту, що можуть навчатися на даних і самостійно розв’язувати складні завдання, імітуючи розумові процеси людини.
Головна задача ML-програміста — розв’язати бізнес-проблему. Він допомагає автоматизувати та оптимізувати бізнес-процеси, досягати цілей, приймати data-driven рішення.
Професія Machine Learning Engineer стає все більш популярною у різних галузях, зокрема:
- Медицина
За допомогою image processing здійснюється діагностика захворювань. Наприклад, моделі можуть аналізувати зображення з МРТ, щоб виявити ранні ознаки раку.
- Ритейл та стримінгові сервіси
ML допомагає компаніям підвищувати доходи за допомогою рекомендаційних систем. Наприклад, Amazon пропонує продукти на основі попередніх покупок користувачів.
- Бізнес
Ці технології допомагають прогнозувати продажі, планувати закупівлі, ухвалювати рішення, засновані на даних. Наприклад, модель може передбачити, які товари будуть мати попит у майбутньому.
- Системи захисту
Технології розпізнавання облич та відбитків пальців допомагають забезпечувати безпеку. Наприклад, ці технології використовуються в аеропортах для ідентифікації пасажирів.
- Перекладачі
Нейронні мережі покращують якість машинного перекладу.
- Контент
Машинне навчання використовується для генерації зображень, текстів та музики.
Чим займається Machine Learning Engineer
1. Збір та обробка даних
В обов’язки ML-спеціаліста входить збір та аналіз даних, які будуть використані для навчання моделі. Він вивчає вимоги замовника, визначає, які дані доступні, яка їх якість, як їх найкраще використати, видаляє шум та відбирає найважливішу інформацію. На цей етап припадає найбільше часу ІТ-спеціаліста у сфері ML.
2. Вибір алгоритмів
Після обробки даних Machine Learning інженер обирає алгоритми, які найкраще підійдуть для розв’язання конкретної задачі. Наприклад, алгоритми класифікації, які визначають, які товари можуть зацікавити певного користувача, або алгоритми регресії, які прогнозують продажі на основі попередніх даних.
3. Створення моделей
ML-програміст створює моделі (програмні рішення) на базі математичних практик, що допомагають розв’язувати бізнес-задачі замовника. Наприклад, модель, що зможе передбачити, які товари будуть цікаві кожному конкретному користувачу.
4. Тренування моделей
Після створення моделі фахівець із машинного навчання навчає її на великих обсягах даних. Наприклад, модель для розпізнавання облич може бути навчена на мільйонах фотографій, щоб згодом точно ідентифікувати людей.
5. Тестування та валідація моделей
Після навчання моделі необхідно перевірити, як вона працює, наскільки вона точна. Для цього використовуються тестові дані, які модель ще не бачила під час навчання.
6. Впровадження моделей у реальні продукти
Коли модель відповідає бізнес-логіці замовника, її необхідно інтегрувати в реальні продукти чи сервіси. Наприклад, рекомендаційна система на стримінговому сервісі, яка пропонує фільми на основі ваших попередніх переглядів, є результатом роботи ML-спеціаліста.
7. Оптимізація та підтримка моделей
Після впровадження моделі інженери продовжують слідкувати за її роботою та вносити зміни, якщо це необхідно. Наприклад, якщо модель починає робити помилки через зміни в даних, її потрібно перенавчити.
8. Співпраця з іншими фахівцями
- ML Engineer тісно співпрацює з Data Scientists, які допомагають аналізувати дані та розробляти алгоритми. Разом вони працюють над створенням та вдосконаленням моделей.
- Розробники ПЗ інтегрують готові моделі в продукти та сервіси.
- Бізнес-аналітики та продакт-менеджери допомагають визначити, які бізнес-задачі потрібно вирішити за допомогою машинного навчання. Вони також допомагають зрозуміти, які дані необхідні для роботи моделей.
Обов’язки ML-спеціаліста можуть змінюватися залежно від конкретного проєкту, компанії та галузі, але основна мета його роботи завжди — створення ефективних моделей машинного навчання, які допомагають розв’язувати реальні проблеми та покращувати бізнес-процеси.
Плюси та мінуси професії Machine Learning Engineer
Спеціальність ML-інженера — неймовірно цікава й перспективна, але й не надто проста, і вимагає багато зусиль та віддачі.
Серед її плюсів:
- Хороші фахівці з Machine Learning на вагу золота. Компанії в різних галузях, від фінансів до охорони здоров’я, шукають експертів для розробки інноваційних рішень на основі даних. Тож вони завжди будуть потрібні на ринку праці.
- Високий рівень заробітку і потенціал зростання. Заробітна плата Machine Learning Engineers зазвичай значно перевищує середню по сфері ІТ. Це обумовлено складністю роботи, високим попитом та відносно невеликою кількістю спеціалістів із відповідними навичками.
- Робота над проєктами з Machine Learning охоплює різноманітні завдання: від аналізу даних до створення та оптимізації моделей. Це забезпечує постійний розвиток самого фахівця із машинного навчання і можливість вивчати нові технології та інструменти.
- ML — міждисциплінарна сфера, ви можете працювати у різноманітних доменах. Machine Learning Engineers потрібні у фінансах, охороні здоров’я, маркетингу, автомобільній промисловості тощо. Ви самі можете обирати проєкти, що відповідають вашим інтересам.
- Можливість самостійно будувати рішення, впливати на продукт та бачити результати своєї роботи.
- Багато творчості й мало рутини у робочих завданнях.
- Можливість бути причетним до технологій, що змінюють майбутнє.
З мінусів професії Machine Learning Engineer можна відзначити:
- Дуже високий поріг входу: потрібно мати високий рівень знань з математики, статистики, аналізу даних, програмування та машинного навчання. Часто від ML-спеціалістів також очікують знання специфічних доменних областей, у яких вони працюють.
- Це однозначно не найпростіший спосіб увійти в IT сферу для світчерів.
- Висока відповідальність за точність та надійність моделей, особливо у критичних сферах, таких як медицина чи фінанси.
- Доведеться невпинно вчитися, адже індустрія розвивається дуже швидко. Це можна вважати й плюсом (ви постійно розвиваєтесь), і мінусом (навчання забирає багато часу).
- Складно передбачити результати й гарантувати виконання завдання (на відміну від традиційної розробки).
- Багато в чому точність моделей спирається у якість даних, а отримати якісні дані від бізнесу — задача не з простих.
- Зазвичай ІТ-команди з Machine Learning невеликі. Тож інженери ML мають менше можливостей перейняти досвід та знання колег.
- Збирання, очищення та підготовка даних часто можуть займати більше часу, ніж сама розробка моделі.
Якщо ви не боїтеся викликів і готові інвестувати час та зусилля у розвиток своїх навичок, ця професія може стати джерелом великих можливостей і задоволення від роботи.
Які знання та досвід потрібні Machine Learning Engineer
Кар’єра ML-інженера приваблює багатьох завдяки її динамічності та великим перспективам. Але щоб стати справжнім професіоналом у цій галузі, потрібно мати значний скіллсет з технічних і м’яких навичок.
Які знання та досвід знадобляться:
1. Програмування:
- Python — must have. Найпопулярніша мова програмування для машинного навчання завдяки багатому набору бібліотек,
- R: для статистичного аналізу та візуалізації даних,
- C++ та Java — nice to have.
2. Математика і статистика:
- лінійна алгебра,
- теорія ймовірності та статистика,
- теорія оптимізації,
- теорія графів,
- математичний аналіз.
3. Бібліотеки та фреймворки:
- TensorFlow,
- PyTorch,
- scikit-learn,
- Keras,
- Pandas,
- NumPy,
- SciPy,
- Matplotlib,
- Plotly.
4. Теорія та практика машинного навчання
- Алгоритми: лінійна та логістична регресія, дерева рішень, ансамблеві методи (Random Forest, Gradient Boosting), методи кластеризації (K-means, DBSCAN), методи зменшення розмірності (PCA).
- Нейронні мережі: (CNN, RNN, GAN тощо).
5. Бази даних і SQL:
- Робота з реляційними базами даних (MySQL, PostgreSQL тощо) та NoSQL базами даних (MongoDB).
- SQL для витягування й обробки даних.
6. Обробка Великих даних:
- Hadoop
- Spark
7. DevOps та MLOps:
- Контейнеризація: Docker.
- CI/CD: Jenkins, GitHub Actions.
- Хмарні сервіси: AWS, Google Cloud, Microsoft Azure.
8. Доменні знання
Розуміння специфіки галузі.
9. Знання англійської мови
Технічна документація, дослідження та спільноти часто використовують англійську.
Також Machine Learning спеціалісту не обійтися без soft навичок:
- Аналітичне мислення — здатність розуміти й розв’язувати складні проблеми за допомогою даних.
- Комунікативні навички — здатність чітко пояснювати технічні концепції та результати не технічній аудиторії.
- Навички командної роботи разом з іншими спеціалістами (розробниками, аналітиками тощо).
- Креативність — вміння знаходити нові підходи до розв’язання проблем та оптимізації моделей.
- Готовність до постійного самовдосконалення і вивчення нових технологій.
- Тайм-менеджмент — здатність ефективно розподіляти час між різними проєктами та завданнями.
Перспективи кар’єри ML-інженера
Кар’єра Machine Learning інженера може розвиватися у декількох напрямках.
Технічний трек:
- Junior ML Engineer
Початок кар’єри. Фахівець працює під керівництвом досвідчених колег, вчиться основам та бере участь у менш складних проєктах.
- Middle ML Engineer
Виконання самостійних задач, розробка та впровадження моделей машинного навчання, робота над проєктами середнього рівня складності.
- Senior ML Engineer
Управління складнішими проєктами, оптимізація алгоритмів, наставництво молодших колег, прийняття технічних рішень.
- Lead ML Engineer
Координація роботи команди інженерів, стратегічне планування проєктів.
Управлінський трек:
- Project Manager:
Управління проєктами з розробки та впровадження ML-рішень.
- Технічний директор (CTO)
Відповідальний за технічний розвиток компанії, стратегічне планування, вибір технологій та інноваційних напрямків.
Спеціалізовані напрямки:
- Data Scientist
Аналіз великих даних, розробка та впровадження аналітичних моделей, використання методів машинного навчання для виявлення закономірностей та трендів.
- Data Engineer
Створення та управління інфраструктурою для обробки та зберігання даних, розробка ETL-процесів, інтеграція даних з різних джерел.
- Business Intelligence Developer
ВІ розробники використовують аналітику та машинне навчання для збору, аналізу, інтерпретації великих обсягів даних та отримання із них цінних інсайтів для прийняття бізнес-рішень.
- Machine Learning Researcher
Поглиблене вивчення теоретичних аспектів машинного навчання, розробка нових алгоритмів.
- NLP Scientist
Розробка алгоритмів для обробки та аналізу природної мови, створення моделей для розпізнавання мови, синтезу мови, машинного перекладу та аналізу тексту, використання методів машинного навчання для інтерпретації та генерації людської мови.
Також ML-інженери можуть обирати спеціалізацію, зокрема:
- Медицина: розробка систем діагностики, прогнозування хвороб, персоналізована медицина.
- Торгівля: прогнозування попиту, автоматизація управління запасами.
- Фінанси: моделювання ризиків, алгоритмічна торгівля на фондовому ринку, виявлення шахрайства у банківському секторі.
- Маркетинг: сегментація споживачів, аналіз поведінки, рекомендації показу реклами.
- Транспорт: розробка автономних транспортних засобів, поліпшення безпеки та комфорту водіння, оптимізація логістики.
Працюючи у сфері машинного навчання, ви зможете створювати рішення, які покращують якість життя, допомагають розв’язувати соціальні проблеми, що робить світ безпечнішим і комфортнішим.
Поради як стати ML Engineer
Стати ML-розробником – амбіційна мета, яка вимагає поєднання технічних знань, практичного досвіду і постійного самовдосконалення. Наступні кроки допоможуть вам досягти успіху в цій динамічній галузі.
Крок 1: Освіта та базові знання
-
Вища освіта
Хоч це не завжди обов’язково, але ступінь бакалавра або магістра в таких галузях, як інформатика, математика, статистика чи інженерія, можуть стати хорошою базою для старту кар’єри ML-інженера. Академічна освіта надає фундаментальні знання, необхідні для розуміння алгоритмів і теорії машинного навчання.
-
Онлайн-курси та сертифікати
Багато онлайн-платформ пропонують курси з машинного навчання, які можуть замінити або доповнити формальну освіту. Курси не тільки дадуть ширше розуміння того, як працюють ML та ШІ, але й навчать застосовувати навички для розв’язання реальних бізнес-проблем.
Наприклад:
- Machine Learning від Stanford School of Engineering
- Базові та просунуті курси від Google
- Курси з Machine Learning на Coursera
- Курси з Machine Learning на Udemy
- Курс від New York University з Deep Learning
-
Не припиняйте вчитися
Технології змінюються з шаленою швидкістю. І щоб бути завжди на коні, потрібно постійно вчити щось нове. При чому в царині штучного інтелекту та машинного навчання — з ще більшими темпами, ніж в цілому в ІТ-індустріі.
Професійна література та туторіали:
- Machine Learning for Absolute Beginners
- The Hundred-Page Machine Learning Book
- Python Machine Learning
- Mathematics for Machine Learning
- Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn Keras and Tensorflow
- Designing Machine Learning Systems: An Iterative Process for Production-Ready Applications
- Natural Language Processing with Transformers: Building Language Applications with Hugging Face
- Make Your Own Neural Network
- Machine Learning A-Z
- Course: Machine Learning A-Z
-
Приєднуйтеся до професійних спільнот.
Тут ви зможете почитати новини, поспілкуватися із досвідченими ML-спеціалістами та знайти ментора. Ось декілька міжнародних та українських професійних спільнот:
- Kaggle
- Data Science UA
- Natural Language Processing української мови
- Синтез мовлення
- Розпізнавання мови
- Computer Vision.
5. Обирайте спеціалізацію, яка вам більше до душі
Наприклад, традиційний Machine Learning, чи Computer Vision, навчання з підкріпленням (reinforcement learning) або ж обробка природної мови (natural language processing). Або взагалі спробуйте все!
Крок 2: Розвиток технічних навичок
1. Програмування
Опануйте мови програмування, які найчастіше використовуються у машинному навчанні:
- Python: основа ML, найпопулярніша мова завдяки своїм бібліотекам (TensorFlow, PyTorch, NumPy і Pandas).
- R: використовується для статистичного аналізу.
- SQL: для роботи з базами даних.
Радимо також на додаток вивчити хоча б одну з наступних мов: C++, Java, Julia, Scala або MATLAB.
2. Математика і статистика
Важливе розуміння лінійної алгебри, обчислювальної математики та статистики.
3. Машинне навчання
Вивчіть основні алгоритми та концепції машинного навчання, такі як:
- Супервізійне навчання (класифікація, регресія)
- Нейронні мережі й глибинне навчання
- Обробка природної мови (NLP)
- Машинне навчання без нагляду (кластеризація, зменшення розмірності)
4. Бібліотеки та фреймворки
Опануйте інструменти та бібліотеки, які використовуються для розробки та тренування моделей машинного навчання:
- TensorFlow
- PyTorch
- scikit-learn
- Pandas
- matplotlib
Крок 3: Практичний досвід
- Для початку можна відтворити готові проєкти. Наприклад, ті, що надає Scikit-learn.
- Також можна знайти задачі різного рівня складності на Kaggle та спробувати їх розв’язати. Це платформа для змагань з ML та аналізу даних, де можна навіть отримати грошові призи. Там часто викладають готові рішення, тож ви можете спочатку спробувати самостійно розв’язати задачу, потім подивитися на рішення інших, спробувати реалізувати їх варіант та й просто отримати нові ідеї.
- Коли ви вже матимете уявлення про ML, спробуйте реалізувати пет-проєкти, які згодом можна додати до свого портфоліо. Почніть із простих проєктів, які потребують простого алгоритму. Ідеї та натхнення можна знайти на GitHub. Щоб не витрачати багато часу на збір даних можна скористатися репозиторіями на зразок UCI Machine Learning Repository.
- Також можна запропонувати знайомим, у яких є власний бізнес, розв’язати їх задачі з використанням технології Machine Learning.
- Спробуйте взяти замовлення на біржах для фрилансерів.
- Шукайте можливості для стажування в компаніях, які працюють з машинним навчанням. Це надасть вам цінний досвід і можливість працювати з реальними даними та задачами.
Стати Machine Learning Engineer — нелегкий шлях, але з правильним підходом і постійним прагненням до розвитку ви зможете досягти успіху в цій захопливій та перспективній галузі.
Кілька слів наостанок
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.
Якщо ви захоплюєтеся технологіями та прагнете бути частиною інноваційних змін, приєднуйтесь до ІТ-компанії Eastern Peak. Завжди будемо раді бачити у команді талановитих фахівців, які прагнуть розвиватися, створювати інноваційні рішення та змінювати світ на краще.
Відправляйте резюме, разом будемо створювати майбутнє технологій!
Читайте також:
