5 вакансий машинного обучения начального уровня

Область машинного обучения, которая быстро расширяется, использует статистические методы и анализ данных, чтобы научить компьютеры учиться и делать прогнозы или суждения без явного программирования. 

Растет потребность в сотрудниках с опытом начального уровня в обучение с помощью машины поскольку предприятия и отрасли все больше понимают его полезность. Вот пять вакансий начального уровня в области машинного обучения, которые дают замечательные шансы тем, кто хочет начать свою карьеру в этой области.

Инженер по машинному обучению

• Роль: Инженеры по машинному обучению разрабатывают, развертывают и поддерживают модели и системы машинного обучения.
• Требуемые навыки: Сильные навыки программирования (Python, R и т. д.), знание алгоритмов и фреймворков машинного обучения, предварительной обработки данных, оценки моделей и развертывания.
• Степень: бакалавр или выше в области компьютерных наук, науки о данных или смежных областях.
• Возможности трудоустройства: инженеры по машинному обучению могут работать в таких отраслях, как технологии, финансы, здравоохранение и электронная коммерция. Возможности есть как в уже существующих компаниях, так и в стартапах.

Сколько математики вам нужно, чтобы стать инженером по машинному обучению?

Это самый распространенный вопрос, который люди задают.

Несколько лет назад понимание низкоуровневых математических деталей было крайне важно. Даже сегодня математика необходима, если вы хотите стать исследователем, стремящимся улучшить и… pic.twitter.com/5rrYQmUkPz

— Сантьяго (@svpino) 26 июня 2023

Ученый данных

• Роль: Специалисты по данным анализируют и интерпретируют сложные наборы данных, чтобы получить представление и строить прогностические модели.
• Требуемые навыки: Знание программирования (Python, R и т.д.), статистического анализа, визуализации данных, алгоритмов машинного обучения и манипулирования данными.
• Степень: бакалавр или выше в области науки о данных, информатики, статистики или смежных областях.
• Возможности трудоустройства: специалисты по данным востребованы в различных отраслях, включая финансы, здравоохранение, маркетинг и технологии. Компании, начиная от стартапов и заканчивая крупными предприятиями, активно ищут таланты в области обработки данных.

Связанный: 5 высокооплачиваемых профессий в науке о данных

исследователь ИИ

• Роль: исследователи ИИ сосредоточены на продвижении область искусственного интеллекта посредством исследований и разработок.
• Требуемые навыки: Уверенное знание алгоритмов машинного обучения, фреймворки глубокого обучения — например, TensorFlow, PyTorch — навыки программирования, анализ данных и умение решать проблемы.
• Степень: Магистр или доктор философии. в области информатики, искусственного интеллекта или смежных областях.
• Возможности трудоустройства: исследователи ИИ могут работать в академических кругах или исследовательских учреждениях или присоединяться к исследовательским группам в технологических компаниях. Вакансии есть как в государственном, так и в частном секторе.

Консультант по машинному обучению

• Роль: консультанты по машинному обучению предоставляют экспертные знания и рекомендации предприятиям по внедрению решений для машинного обучения.
• Требуемые навыки: глубокое понимание концепций машинного обучения, анализа данных, управления проектами, коммуникативные навыки и способность преобразовывать бизнес-требования в технические решения.
• Степень: бакалавр или выше в области компьютерных наук, науки о данных, бизнес-аналитики или смежных областях.
• Возможности трудоустройства: Консультанты по машинному обучению могут работать в консалтинговых фирмах, технологических компаниях или в качестве независимых консультантов. Возможности существуют в различных отраслях, стремящихся внедрить машинное обучение.

Связанный: 11 технических профессий, которые не требуют навыков программирования

Инженер данных

• Роль: инженеры данных проектируют и поддерживают инфраструктуру данных, обеспечивая эффективное хранение, обработку и извлечение больших наборов данных.
• Требуемые навыки: знание программирования (Python, SQL и т. д.), систем баз данных, конвейеров данных, облачных платформ — например, AWS, Azure, GCP — и хранилищ данных.
• Степень: бакалавр или выше в области компьютерных наук, разработки программного обеспечения или смежных областях.
• Возможности трудоустройства: инженеры данных пользуются большим спросом в различных отраслях, особенно в сфере технологий, финансов и здравоохранения. Как устоявшимся компаниям, так и стартапам требуются знания в области инженерии данных для обработки больших объемов данных.

Обратите внимание, что требуемые навыки, степени и возможности трудоустройства, упомянутые выше, являются общими рекомендациями и могут варьироваться в зависимости от конкретных компаний, должностей и регионов. При выборе карьеры в области машинного обучения рекомендуется изучить и адаптировать свои навыки и квалификацию к конкретным требованиям работы.

• SEO-контент и PR-распределение. Получите усиление сегодня.
• PlatoData.Network Вертикальный генеративный ИИ. Расширьте возможности себя. Доступ здесь.
• ПлатонАйСтрим. Интеллект Web3. Расширение знаний. Доступ здесь.
• ПлатонЭСГ. Автомобили / электромобили, Углерод, чистые технологии, Энергия, Окружающая среда, Солнечная, Управление отходами. Доступ здесь.
• Смещения блоков. Модернизация права собственности на экологические компенсации. Доступ здесь.
• Источник: https://cointelegraph.com/news/5-entry-level-machine-learning-jobs