5 công việc học máy cấp đầu vào

5 công việc học máy cấp đầu vào

Dấu thời gian: 1:2023 sáng ngày 7 tháng 09 năm XNUMX
5 entry-level machine learning jobs PlatoBlockchain Data Intelligence. Vertical Search. Ai.

Lĩnh vực học máy đang nhanh chóng mở rộng, sử dụng các phương pháp thống kê và phân tích dữ liệu để dạy máy tính cách học và đưa ra dự đoán hoặc phán đoán mà không cần lập trình rõ ràng. 

Nhu cầu nhân lực có trình độ chuyên môn đầu vào về lĩnh vực này ngày càng tăng học máy khi các doanh nghiệp và các ngành công nghiệp ngày càng hiểu được tính hữu ích của nó. Dưới đây là năm vị trí cấp đầu vào trong lĩnh vực học máy mang lại cơ hội hấp dẫn cho những ai muốn khởi nghiệp trong lĩnh vực này.

Kỹ sư học máy

  • Vai trò: Các kỹ sư máy học phát triển, triển khai và bảo trì các mô hình và hệ thống máy học.
  • Các kỹ năng cần thiết: Kỹ năng lập trình vững vàng (Python, R, v.v.), kiến ​​thức về các thuật toán và khuôn khổ máy học, tiền xử lý dữ liệu, đánh giá mô hình và triển khai.
  • Bằng cấp: Cử nhân trở lên về khoa học máy tính, khoa học dữ liệu hoặc lĩnh vực liên quan.
  • Cơ hội việc làm: Kỹ sư máy học có thể làm việc trong các ngành như công nghệ, tài chính, y tế và thương mại điện tử. Cơ hội có sẵn ở cả các công ty đã thành lập và các công ty mới thành lập.

Nhà khoa học dữ liệu

  • Vai trò: Các nhà khoa học dữ liệu phân tích và giải thích các tập dữ liệu phức tạp để rút ra những hiểu biết sâu sắc và xây dựng mô hình dự đoán.
  • Kỹ năng cần thiết: Thành thạo lập trình (Python, R, v.v.), phân tích thống kê, trực quan hóa dữ liệu, thuật toán học máy và thao tác dữ liệu.
  • Bằng cấp: Cử nhân trở lên về khoa học dữ liệu, khoa học máy tính, thống kê hoặc lĩnh vực liên quan.
  • Cơ hội việc làm: Các nhà khoa học dữ liệu đang có nhu cầu trong nhiều ngành khác nhau, bao gồm tài chính, y tế, tiếp thị và công nghệ. Các công ty từ công ty mới thành lập đến doanh nghiệp lớn đều tích cực tìm kiếm tài năng về khoa học dữ liệu.

Liên quan: 5 nghề nghiệp được trả lương cao trong khoa học dữ liệu

Nhà nghiên cứu AI

  • Vai trò: Các nhà nghiên cứu AI tập trung vào việc thúc đẩy lĩnh vực trí tuệ nhân tạo thông qua nghiên cứu và phát triển.
  • Kỹ năng yêu cầu: Kiến thức vững chắc về các thuật toán học máy, khuôn khổ học tập sâu - ví dụ: TensorFlow, PyTorch - kỹ năng lập trình, phân tích dữ liệu và khả năng giải quyết vấn đề.
  • Bằng cấp: Thạc sĩ hoặc Tiến sĩ. trong khoa học máy tính, trí tuệ nhân tạo hoặc một lĩnh vực liên quan.
  • Cơ hội việc làm: Các nhà nghiên cứu AI có thể làm việc trong các học viện hoặc tổ chức nghiên cứu hoặc tham gia các nhóm nghiên cứu trong các công ty công nghệ. Vị trí có sẵn trong cả khu vực công và tư nhân.

Tư vấn học máy

  • Vai trò: Chuyên gia tư vấn học máy cung cấp kiến ​​thức chuyên môn và hướng dẫn cho các doanh nghiệp trong việc triển khai các giải pháp học máy.
  • Các kỹ năng cần thiết: Hiểu biết vững chắc về các khái niệm máy học, phân tích dữ liệu, quản lý dự án, kỹ năng giao tiếp và khả năng chuyển các yêu cầu kinh doanh thành các giải pháp kỹ thuật.
  • Bằng cấp: Cử nhân trở lên về khoa học máy tính, khoa học dữ liệu, phân tích kinh doanh hoặc lĩnh vực liên quan.
  • Cơ hội việc làm: Chuyên gia tư vấn học máy có thể làm việc trong các công ty tư vấn, công ty công nghệ hoặc tư vấn độc lập. Cơ hội tồn tại trong các ngành công nghiệp khác nhau đang tìm cách áp dụng máy học.

Liên quan: 11 công việc công nghệ không yêu cầu kỹ năng viết mã

Kỹ sư dữ liệu

  • Vai trò: Kỹ sư dữ liệu thiết kế và duy trì cơ sở hạ tầng dữ liệu, đảm bảo lưu trữ, xử lý và truy xuất hiệu quả các tập dữ liệu lớn.
  • Các kỹ năng cần thiết: Thành thạo lập trình (Python, SQL, v.v.), hệ thống cơ sở dữ liệu, đường dẫn dữ liệu, nền tảng đám mây — ví dụ: AWS, Azure, GCP — và kho dữ liệu.
  • Bằng cấp: Cử nhân trở lên về khoa học máy tính, công nghệ phần mềm hoặc lĩnh vực liên quan.
  • Cơ hội việc làm: Các kỹ sư dữ liệu đang có nhu cầu cao trong các ngành, đặc biệt là về công nghệ, tài chính và chăm sóc sức khỏe. Cả công ty đã thành lập và công ty mới thành lập đều yêu cầu chuyên môn về kỹ thuật dữ liệu để xử lý khối lượng dữ liệu lớn.

Xin lưu ý rằng các kỹ năng, bằng cấp và cơ hội việc làm cần thiết được đề cập ở trên là hướng dẫn chung và có thể thay đổi tùy theo công ty, vai trò và khu vực cụ thể. Bạn nên nghiên cứu và điều chỉnh các kỹ năng cũng như trình độ của mình cho phù hợp với các yêu cầu công việc cụ thể khi theo đuổi sự nghiệp trong lĩnh vực máy học.

Dấu thời gian:

Thêm từ Cointelegraph