5 lavori di machine learning entry-level

L'area dell'apprendimento automatico, in rapida espansione, utilizza metodi statistici e analisi dei dati per insegnare ai computer come apprendere e fare previsioni o giudizi senza essere esplicitamente programmati. 

C'è una crescente necessità di dipendenti con competenze entry-level in machine learning man mano che le imprese e le industrie ne comprendono sempre più l'utilità. Ecco cinque posizioni entry-level nell'apprendimento automatico che presentano opportunità affascinanti per coloro che desiderano avviare la propria carriera in quest'area.

Ingegnere di apprendimento automatico

• Il ruolo: gli ingegneri di machine learning sviluppano, implementano e mantengono modelli e sistemi di machine learning.
• Competenze richieste: forti capacità di programmazione (Python, R, ecc.), conoscenza di algoritmi e framework di apprendimento automatico, preelaborazione dei dati, valutazione del modello e distribuzione.
• Laurea: laurea o superiore in informatica, scienza dei dati o un campo correlato.
• Opportunità di lavoro: gli ingegneri dell'apprendimento automatico possono lavorare in settori come tecnologia, finanza, assistenza sanitaria ed e-commerce. Le opportunità sono disponibili sia in aziende affermate che in startup.

Di quanta matematica hai bisogno per diventare un ingegnere di Machine Learning?

Questa è la domanda più comune che le persone fanno.

Alcuni anni fa, la comprensione dei dettagli matematici di basso livello era cruciale. Ancora oggi, la matematica è essenziale se vuoi diventare un ricercatore concentrato sul miglioramento e... pic.twitter.com/5rrYQmUkPz

—Santiago (@svpino) 26 Giugno 2023

Scienziato dei dati

• Il ruolo: i data scientist analizzano e interpretano set di dati complessi per ricavare approfondimenti e costruire modelli predittivi.
• Competenze richieste: competenza nella programmazione (Python, R, ecc.), analisi statistica, visualizzazione dei dati, algoritmi di apprendimento automatico e manipolazione dei dati.
• Laurea: laurea o superiore in scienze dei dati, informatica, statistica o un campo correlato.
• Opportunità di lavoro: i data scientist sono richiesti in vari settori, tra cui finanza, assistenza sanitaria, marketing e tecnologia. Le aziende che vanno dalle startup alle grandi imprese cercano attivamente talenti nel campo della scienza dei dati.

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Ricercatore di intelligenza artificiale

• Il ruolo: i ricercatori di intelligenza artificiale si concentrano sul progresso del campo dell'intelligenza artificiale attraverso ricerca e sviluppo.
• Competenze richieste: Ottima conoscenza degli algoritmi di machine learning, quadri di apprendimento profondo - ad esempio, TensorFlow, PyTorch - capacità di programmazione, analisi dei dati e capacità di risoluzione dei problemi.
• Laurea: Master o Ph.D. in informatica, intelligenza artificiale o un campo correlato.
• Opportunità di lavoro: i ricercatori di intelligenza artificiale possono lavorare nel mondo accademico o in istituti di ricerca o unirsi a gruppi di ricerca all'interno di aziende tecnologiche. Le posizioni sono disponibili sia nel settore pubblico che in quello privato.

Consulente di apprendimento automatico

• Il ruolo: i consulenti di machine learning forniscono esperienza e guida alle aziende nell'implementazione di soluzioni di machine learning.
• Competenze richieste: solida comprensione dei concetti di apprendimento automatico, analisi dei dati, gestione dei progetti, capacità di comunicazione e capacità di tradurre i requisiti aziendali in soluzioni tecniche.
• Laurea: laurea triennale o superiore in informatica, scienza dei dati, analisi aziendale o un campo correlato.
• Opportunità di lavoro: i consulenti di machine learning possono lavorare in società di consulenza, società tecnologiche o come consulenti indipendenti. Esistono opportunità in vari settori che cercano di adottare l'apprendimento automatico.

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Data engineer

• Il ruolo: gli ingegneri dei dati progettano e mantengono l'infrastruttura dei dati, garantendo l'archiviazione, l'elaborazione e il recupero efficienti di set di dati di grandi dimensioni.
• Competenze richieste: competenza nella programmazione (Python, SQL, ecc.), sistemi di database, pipeline di dati, piattaforme cloud - ad es. AWS, Azure, GCP - e data warehousing.
• Laurea: laurea o superiore in informatica, ingegneria del software o un campo correlato.
• Opportunità di lavoro: gli ingegneri dei dati sono molto richiesti in tutti i settori, in particolare nella tecnologia, nella finanza e nella sanità. Sia le aziende affermate che le startup richiedono competenze di ingegneria dei dati per gestire grandi volumi di dati.

Si prega di notare che le competenze, i titoli di studio e le opportunità di lavoro richiesti sopra menzionati sono linee guida generali e possono variare in base a società, ruoli e regioni specifici. È consigliabile ricercare e adattare le proprie competenze e qualifiche ai requisiti specifici del lavoro quando si persegue una carriera nell'apprendimento automatico.

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• Fonte: https://cointelegraph.com/news/5-entry-level-machine-learning-jobs