Quanto Guadagna un Ingegnere di apprendimento automatico | Chi è | Cosa fa

Combinando l’ingegneria del software e l’analisi dei dati, gli ingegneri di machine learning consentono alle macchine di apprendere senza la necessità di ulteriore programmazione

In qualità di ingegnere di apprendimento automatico, lavorando in questo ramo dell’intelligenza artificiale, sarai responsabile della creazione di programmi e algoritmi che consentono alle macchine di intraprendere azioni senza essere dirette. Un esempio di un sistema che potresti produrre è un’auto a guida autonoma o un newsfeed personalizzato.

Una caratteristica fondamentale di questo lavoro è che stai fornendo ai computer la capacità di apprendere automaticamente e migliorare dall’esperienza, senza essere programmati.

Potrebbero esserci alcuni incroci con altre discipline, tra cui:

• Statistica computazionale
• Ottimizzazione matematica
• Estrazione dei dati
• Analisi esplorativa dei dati
• Analisi predittiva.

Responsabilità

In qualità di ingegnere di machine learning, dovrai:

• Comprendere e utilizzare i fondamenti dell’informatica, comprese le strutture dei dati, gli algoritmi, la computabilità e la complessità e l’architettura del computer
• Utilizzare eccezionali capacità matematiche, al fine di eseguire calcoli e lavorare con gli algoritmi coinvolti in questo tipo di programmazione
• Produrre i risultati del progetto e isolare i problemi che devono essere risolti, al fine di rendere i programmi più efficaci
• Collaborare con i data engineer per creare dati e modellare pipeline
• Gestire l’infrastruttura e le pipeline di dati necessarie per portare il codice in produzione
• Dimostrare la comprensione end-to-end delle applicazioni (inclusi, ma non limitati a, gli algoritmi di apprendimento automatico) che vengono creati
• Costruire algoritmi basati su procedure di modellazione statistica e costruire e mantenere soluzioni di machine learning scalabili in produzione
• Utilizzare la modellazione dei dati e la strategia di valutazione per trovare modelli e prevedere istanze invisibili
• Applicare algoritmi e librerie di machine learning
• Guidare l’ingegneria del software e la progettazione del software
• Comunicare e spiegare processi complessi a persone che non sono esperti di programmazione
• Collaborare con le parti interessate per analizzare i problemi aziendali, chiarire i requisiti e definire l’ambito della risoluzione necessaria
• Analizzare set di dati ampi e complessi per estrarre informazioni e decidere la tecnica appropriata
• Ricercare e attuare le migliori pratiche per migliorare l’infrastruttura di apprendimento automatico esistente
• Fornire supporto a ingegneri e responsabili di prodotto nell’implementazione del machine learning nel prodotto.

Stipendio

• Come laureato che inizia la tua carriera, puoi aspettarti uno stipendio di circa €35.500.
• Lo stipendio medio per un ingegnere di machine learning nel Italia è di €52.500.
• Questo può arrivare fino a €170.500 se lavori per una grande azienda multinazionale come Google o Facebook.

Il lavoro contrattuale è un’opzione e paga circa €450 al giorno. Gli stipendi variano e si basano su qualifiche, specializzazioni ed esperienza.

I benefici possono includere un regime pensionistico aziendale, un’assicurazione medica privata e un bonus discrezionale.

I dati sul reddito sono intesi solo come guida.

Ore lavorative

L’orario di lavoro è solitamente dalle 9:00 alle 17:00, dal lunedì al venerdì. Potrebbe essere necessario lavorare ore extra o nei fine settimana a seconda del progetto su cui stai lavorando. Potrebbe esserci una certa flessibilità con il tuo datore di lavoro per quanto riguarda il tempo libero. Le opzioni per le vacanze variano ma sono generalmente generose.

È possibile il lavoro a contratto su progetti, che può essere part-time o freelance. Potrebbe esserci qualche opportunità per lavorare a distanza.

Cosa aspettarsi

• Lavorerai con sistemi complessi, che richiedono un alto livello di concentrazione e attenzione ai dettagli.
• Il lavoro verrà svolto su un computer per lunghi periodi di tempo, quindi sono necessarie pause regolari.
• Il codice di abbigliamento e la cultura dell’ufficio variano a seconda del tipo di organizzazione per cui lavori. Tuttavia, molti datori di lavoro consentono un abbigliamento casual e offrono eventi sociali regolari.
• Le posizioni sono in genere basate sull’ufficio, sebbene in alcune organizzazioni sia possibile lavorare a distanza.
• Ci sono molte opportunità di lavoro in questo settore in via di sviluppo, quindi c’è un buon livello di sicurezza del lavoro.

Titoli di studio

La maggior parte dei datori di lavoro cerca un master o un dottorato di ricerca in una disciplina pertinente.

Poiché l’apprendimento automatico è un’area abbastanza nuova, non ci sono ancora molti corsi incentrati esclusivamente sull’argomento. Per questo motivo, una qualifica in un campo correlato come informatica, statistica, ingegneria elettrica, matematica o scienze fisiche è ampiamente accettata come laurea, prima di passare a un corso più specialistico.

Allo stesso modo, un Master in una materia che ha l’apprendimento automatico come elemento al suo interno, è ampiamente accettato insieme a una rilevante esperienza nel campo.

L’esperienza nella programmazione di computer è un must, con la maggior parte dei datori di lavoro che si aspetta che i candidati abbiano una conoscenza di Java, Python e C++. Molti richiedono anche esperienza nel settore della programmazione di computer.

È possibile entrare nella professione senza laurea, a patto di avere le competenze necessarie e di intraprendere un corso pertinente. Se hai esperienza in dati o analisi statistica, puoi seguire un corso di ingegneria dell’apprendimento automatico con Udacity.

Se sei interessato a studiare per diventare un ingegnere dell’apprendimento automatico e hai una laurea universitaria pertinente, cerca corsi post-laurea in apprendimento automatico.

Competenze

Dovrai essere in grado di dimostrare:

• Abilità matematiche eccezionali, per eseguire calcoli e lavorare con algoritmi
• Ottime capacità di comunicazione scritta e verbale
• La capacità di spiegare processi complessi a persone che non sono esperti di programmazione
• Forti capacità analitiche
• Alta attenzione ai dettagli
• Innovazione e creatività
• La capacità di lavorare con set di dati ampi e complessi.

In alcune posizioni, a seconda dell’anzianità, potrebbe essere necessario dimostrare anche quanto segue:

• Leadership e gestione di team e progetti
• Conoscenza dettagliata delle metriche di valutazione del machine learning e delle migliori pratiche
• Forti capacità di codifica Python
• Esperienza di un linguaggio digitato (come C++ e Java)
• Competenze Linux SysAdmin
• Messaggistica (inclusi, Kafka, RabbitMQ, ZeroMQ)
• Strumenti di sistemi distribuiti (come Etcd, guardiano dello zoo, console)
• Competenza con l’infrastruttura come codice (Terraform, Cloudformation e simili)
• Un portfolio della tua esperienza passata (includi eventuali blog, conferenze, contributi all’Open Source, Kaggle).

Esperienza lavorativa

Fare uno stage o un tirocinio durante la laurea ti darà un vantaggio. Tuttavia, anche prendere l’iniziativa di apprendere le competenze di programmazione e codifica richieste a livello personale sarà utile per la tua applicazione.

Cerca un’opportunità di tirocinio o stage da completare durante la tua laurea, se puoi. Tuttavia, poiché il ruolo è relativamente nuovo, vi è maggiore flessibilità al riguardo. In molti casi, sarà sufficiente acquisire un’esperienza strettamente correlata e le qualifiche necessarie.

Datori di lavoro

C’è richiesta di ingegneri di machine learning in una vasta gamma di settori. Ad esempio, potresti lavorare per una grande azienda tecnologica, nella professione medica, in una società di ingegneria o nell’ambito della sicurezza Internet.

Sebbene una carriera nell’ingegneria dell’apprendimento automatico sia relativamente nuova, si sta rivelando popolare e gli ingegneri sono molto richiesti. Ci sono possibilità quasi illimitate con questa tecnologia, quindi le opportunità di lavoro sono possibili in molti campi.

Gli attori principali sono le grandi organizzazioni con sistemi IT ben sviluppati, che approvano grandi contratti. Spesso gestiranno i propri programmi di laurea.

Cerca offerte di lavoro presso:

• CW Jobs (sito di lavoro tecnico)

Puoi anche provare queste società di reclutamento specializzate:

• Reclutamento di Electus
• Capire il reclutamento

Ci sono un numero crescente di opportunità di lavorare come freelance o su base contrattuale in questo settore.

Sviluppo professionale

L’aggiornamento continuo delle proprie competenze e conoscenze è un requisito in tutto il settore IT e può essere effettuato tramite:

• Corsi di formazione interni – più tipici nelle organizzazioni più grandi
• Corsi specifici per applicazioni, lingue o sistemi operativi
• Studio privato, come il nanodegree nell’ingegneria avanzata dell’apprendimento automatico offerto da Udacity
• Qualifiche aggiuntive relative al lavoro o per migliorare altre abilità come la leadership e la gestione possono essere intraprese come parte dello sviluppo professionale continuo.

Prospettive di carriera

Se hai studiato questa disciplina, le tue abilità saranno molto richieste in una varietà di settori.

Ci sono opportunità per i neolaureati nel settore. Il passaggio a un livello senior spesso implica la gestione di un team. Le grandi società tecnologiche multinazionali possono offrire le migliori prospettive di avanzamento di carriera e gli stipendi più alti.

Sono disponibili opportunità freelance e remote e, poiché attualmente i livelli di concorrenza sono bassi, alcuni laureati continuano a formare le proprie aziende.

Garantire che le tue capacità di ingegneria dell’apprendimento automatico siano eccellenti è il modo migliore per distinguerti e avere successo in questa carriera.