Цей список питань не є вичерпним, однак може стати корисним орієнтиром у підготовці до інтерв’ю. Попередні статті з рубрики шукайте за тегом 100 техпитань. З іншого боку, бути MLOps — могти налаштувати всю інфраструктуру, яка потрібна для роботи моделі. Тут важливо розділяти інфраструктуру для моделі й даних.
етап: підтримка та моніторинг
Для тих, хто любить працювати з даними, математикою та програмуванням, це буде чудовий вибір професії. І якщо з’являється якась технологія, що покращує оптимізацію роботи й перформанс, а ви знаєте, як її використати (на кшталт ChatGPT), — це однозначно величезний плюс. Machine Learning Engineer — це фахівець, який розгортає, тренує та підтримує моделі IT професії машинного навчання.
Необходимые качества
- Сьогодні у статті — головне про напрям, специфіку роботи та про те, що потрібно знати, щоб розвиватися у сфері машинного навчання.
- На той момент я вже записував свої видатки, але мені не дуже подобалася та програма, якою користувався, і я хотів зробити щось краще.
- Вакансій ML Engineer на українському ринку відкрито небагато, вони зосереджені переважно у Києві або Львові, часом це віддалений формат роботи.
- Якщо, дочитавши до цього місця, ви твердо вирішили опанувати професію ML-інженера, спокусившись високою зарплатою, не поспішайте.
Варто починати з більш простих рішень і поступово їх ускладнювати, якщо це виправдано даними та завданням. Тому вже зі свого досвіду скажу, що 80% успіху ваших моделей і рішень залежить від правильної обробки та підготовки даних. Часто я не знав, як деякі інструменти та підходи працюють «під капотом» і які є нюанси у їх використанні, які можуть бути негативні ефекти. Чимало часу «вбив» на те, щоби розібратися й виправити все.
З мінусів професії Machine Learning Engineer можна відзначити:
- Серйозно за вивчення програмування я взявся у 2020-му, коли був на інтернатурі з психіатрії.
- Наприклад, у моєму випадку за плечима є факультет прикладної математики в КПІ та спеціальність «Комп’ютерна інженерія».
- Підхід до самонавчання був досить хаотичним і несистематизованим, але це було краще, ніж нічого.
- Як на мене, ML Engineer насамперед буде важко без ґрунтовних знань з математики, тобто матричних обчислень, а це — лінійна алгебра.
- Фахівець працює під керівництвом досвідчених колег, вчиться основам та бере участь у менш складних проєктах.
Наприклад, ви лінгвіст, добре знаєте рідну мову та ще одну-дві іноземних. Чи цікаво вам, як технології сьогодні перекладають чи навіть пишуть власні тексти? Якщо так, то сфера NLP (natural language processing) повинна вас зачепити. Академічна освіта надає фундаментальні знання, необхідні для розуміння алгоритмів і теорії машинного навчання. Кар’єра ML-інженера приваблює багатьох завдяки її динамічності та великим перспективам.
Більше статей
- Компанії шукають талановитих фахівців, які можуть створювати та впроваджувати нові рішення на основі даних, що допомагає їм залишатися конкурентоспроможними.
- Зокрема й спеціальність ML-інженера, який навчає і тренує ШІ.
- І щоб бути завжди на коні, потрібно постійно вчити щось нове.
- А нині вимоги до кандидатів зросли й продовжують зростати.
- Озвучена заробітна плата — від $800 для Strong Junior до $7000 для досвідченого фахівця.
- Але ML того варте, бо це дуже перспективна галузь.
До 2026 року близько 80% компаній використовуватимуть у своїй роботі генеративний ШІ (моделі на кшталт ChatGPT, Gemini, DALL-E і Midjourney). Тому професії, пов’язані з машинним навчанням, стануть ще більш затребуваними. Тільки згадайте, які революційні речі може робити ChatGPT, Llama, Sora та інші моделі. Тому, думаю, скоро ми будемо його використовувати у житті на тому рівні, як, наприклад, використовуємо бази даних.
Опануйте фреймворки та інструменти машинного навчання
І це буде обовʼязковою частиною багатьох продуктів. Якщо є якісь проблеми з даними, очищую та адаптую, після цього на них можна будувати модель. Побудова моделі, хоч вона звучить як основне і центральне завдання машинного навчання, втім займає останні 20% часу. Навчання в УКУ дуже близьке до реальних проєктів. Знання з програмування та математичних дисциплін я отримав під час навчання в університеті.
- Ці технології допомагають прогнозувати продажі, планувати закупівлі, ухвалювати рішення, засновані на даних.
- Якщо так, то сфера NLP (natural language processing) повинна вас зачепити.
- Я зі школи вчив інформатику, вступив на факультет комп’ютерних наук, з кінця другого курсу я почав активно шукати інтернатуру.
- Я хотів стати психотерапевтом, але через карантин неможливо було записатися на курси, які я хотів проходити.
До прикладу, є лекції від Stanford CS224n (NLP) на YouTube, рекомендую також канал Андрія Карпати. Маєте швидке запитання про те, що ми робимо, або відгук про подію для нас? Сформуй завтрашній день за допомогою даних у Code Labs Academy__Data Science & AI Bootcamp. Максим – справжній майстер письмової справи, який легко та доступно донесе найскладнішу інформацію. Має 10-річний досвід написання матеріалів на IT-тематику та маркетинг. Машинне навчання – це коли комп’ютери вчаться на своїх помилках і успіхах, аналізують дані та прокачуються без постійного втручання людини.