機械学習エンジニアの仕事の説明

人工知能製品の開発を支援するために、機械学習（ML）エンジニアを募集しています。

機械学習エンジニアのタスクには、機械学習モデルと再訓練システムの開発が含まれます。この作業を正常に実行するには、優れた統計とプログラミング能力が必要です。データサイエンスとソフトウェアエンジニアリングの知識もあれば、お会いしたいと思います。

あなたの究極の目的は、効果的な自己学習アプリを設計および構築することです。

機械学習エンジニアは、データを機械学習モデルに入れ、これらのモデルを生産に展開する責任があります。

データの摂取と準備は難しい作業です。データ形式やその他のモデル基準を満たすために、自動的に処理、浄化、および準備する必要があります。データはいくつかのソースから発生する可能性があり、リアルタイムで流れる可能性があります。

展開は、開発環境で作成されたプロトタイプモデルを採用し、実際の消費者にサービスを提供するために拡張します。これには、より強力なハードウェアでモデルを実行し、APIを介したアクセスを提供し、新しいデータを使用したモデルのアップグレードと再訓練を可能にする必要がある場合があります。

-CTO

• データ構造、アルゴリズム、計算可能性、複雑さ、コンピューターアーキテクチャなど、コンピューターサイエンスの要素を理解して適用します
• 計算を行い、この種のプログラミングに関連するアルゴリズムに対処するには、例外的な数学的能力が必要です
• プロジェクトの結果を生成し、プログラムの有効性を改善するために修正する必要がある問題を強調する
• データエンジニアと協力してデータを作成し、パイプラインをモデル化します。コードを生産に配信するために必要なインフラストラクチャとデータパイプラインを管理する
• 開発中のアプリケーションのエンドツーエンドの専門知識を表示します（機械学習方法を含むがこれらに限定されない）
• 統計モデリングプロセスに基づいてアルゴリズムを使用して、生産におけるスケーラブルな機械学習ソリューションを作成および維持する
• データモデリングと評価戦略を使用して、パターンを明らかにし、以前に発見されていないイベントを予測します
• 使用する機械学習アルゴリズムとライブラリを置きます
• ソフトウェアエンジニアリングと設計をリードします
• プログラミングの専門家に複雑な手順を伝え、説明します
• 利害関係者と連絡を取り、ビジネス上の課題を分析し、ニーズを説明し、必要なソリューションの範囲を決定します
• 洞察を抽出し、最良のアプローチを選択するために、大規模で複雑なデータセットを分析します
• ベストプラクティスを調査して適用して、既存の機械学習インフラストラクチャを強化します
• 機械学習を製品に組み込む際にエンジニアと製品マネージャーを支援する

• コンピューターサイエンス、データサイエンス、数学、または密接に関連する規律の学士号
• 計算言語学、データ分析、または関連分野の修士号が望ましい
• 過去に機械学習エンジニアとして働いていました
• Python、Java、およびRの高度なコードライティングスキル
  • 機械学習フレームワーク、ライブラリ、データ構造、データモデリング、ソフトウェア設計の完全な理解
  • 数学、統計、およびアルゴリズムの徹底的な理解
  • 優れた分析および問題解決スキル
  • 優れたコミュニケーションとチームワークの能力
  • 優れた時間管理と組織化スキル