5 Maskinlæringsjob på startniveau

Genudgivet af Platon

Abonnenter: 0

5 entry-level machine learning jobs PlatoBlockchain Data Intelligence. Vertical Search. Ai.

Maskinlæringsområdet, som hurtigt udvides, bruger statistiske metoder og dataanalyse til at lære computere at lære og foretage forudsigelser eller vurderinger uden at være eksplicit programmeret.

Der er et stigende behov for medarbejdere med entry-level ekspertise indenfor machine learning efterhånden som virksomheder og industrier i stigende grad forstår dets anvendelighed. Her er fem entry-level-stillinger inden for maskinlæring, der giver fascinerende chancer for dem, der ønsker at starte deres karriere på dette område.

Maskinlæringsingeniør

Rollen: Maskinlæringsingeniører udvikler, implementerer og vedligeholder maskinlæringsmodeller og -systemer.
Nødvendige færdigheder: Stærke programmeringsfærdigheder (Python, R osv.), kendskab til maskinlæringsalgoritmer og rammer, dataforbehandling, modelevaluering og implementering.
Grad: Bachelor eller højere i datalogi, datalogi eller et beslægtet område.
Jobmuligheder: Maskinlæringsingeniører kan arbejde i brancher som teknologi, finans, sundhedspleje og e-handel. Der er muligheder i både etablerede virksomheder og startups.

Hvor meget matematik skal du bruge for at blive maskinlæringsingeniør?

Dette er det mest almindelige spørgsmål, folk stiller.

For et par år siden var det afgørende at forstå matematiske detaljer på lavt niveau. Selv i dag er matematik essentielt, hvis du ønsker at blive forsker med fokus på at forbedre og... pic.twitter.com/5rrYQmUkPz

— Santiago (@svpino) 26. Juni, 2023

Datavidenskabsmand

Rollen: Dataforskere analyserer og fortolker komplekse datasæt for at opnå indsigt og bygge prædiktive modeller.
Nødvendige færdigheder: Færdigheder i programmering (Python, R, etc.), statistisk analyse, datavisualisering, maskinlæringsalgoritmer og datamanipulation.
Grad: Bachelor eller højere i datalogi, datalogi, statistik eller et beslægtet område.
Jobmuligheder: Dataforskere er efterspurgte på tværs af forskellige brancher, herunder finans, sundhedspleje, marketing og teknologi. Virksomheder lige fra startups til store virksomheder søger aktivt datavidenskabstalent.

Relateret: 5 højtlønnede karrierer inden for datavidenskab

AI forsker

Rollen: AI-forskere fokuserer på at fremme inden for kunstig intelligens gennem forskning og udvikling.
Nødvendige færdigheder: Stærkt kendskab til maskinlæringsalgoritmer, dybe læringsrammer — fx TensorFlow, PyTorch — programmeringsevner, dataanalyse og problemløsningsevner.
Uddannelse: Kandidat eller Ph.D. inden for datalogi, kunstig intelligens eller et beslægtet felt.
Jobmuligheder: AI-forskere kan arbejde i den akademiske verden eller forskningsinstitutioner eller slutte sig til forskerhold inden for teknologivirksomheder. Stillinger er tilgængelige i både den offentlige og den private sektor.

Maskinlæringskonsulent

Rollen: Maskinlæringskonsulenter leverer ekspertise og vejledning til virksomheder i implementering af maskinlæringsløsninger.
Nødvendige færdigheder: Solid forståelse af maskinlæringskoncepter, dataanalyse, projektledelse, kommunikationsevner og evne til at omsætte forretningskrav til tekniske løsninger.
Grad: Bachelor eller højere i datalogi, datavidenskab, forretningsanalyse eller et beslægtet felt.
Jobmuligheder: Maskinlæringskonsulenter kan arbejde i konsulentfirmaer, teknologivirksomheder eller som selvstændige konsulenter. Muligheder findes på tværs af forskellige industrier, der søger at indføre maskinlæring.

Relateret: 11 tech job, der ikke kræver kodningsfærdigheder

Dataingeniør

Rollen: Dataingeniører designer og vedligeholder datainfrastruktur, der sikrer effektiv lagring, behandling og genfinding af store datasæt.
Nødvendige færdigheder: Færdigheder i programmering (Python, SQL, etc.), databasesystemer, datapipelines, cloud-platforme - fx AWS, Azure, GCP - og data warehousing.
Grad: Bachelor eller højere i datalogi, softwareteknik eller et beslægtet område.
Jobmuligheder: Dataingeniører er i høj efterspørgsel på tværs af brancher, især inden for teknologi, finans og sundhedspleje. Både etablerede virksomheder og startups kræver dataingeniørekspertise for at håndtere store mængder data.

Bemærk venligst, at de nødvendige færdigheder, grader og jobmuligheder nævnt ovenfor er generelle retningslinjer og kan variere baseret på specifikke virksomheder, roller og regioner. Det er tilrådeligt at undersøge og skræddersy dine færdigheder og kvalifikationer til de specifikke jobkrav, når du forfølger en karriere inden for maskinlæring.