本期话题,带你了解“ 机器学习工程师(MLE)需要掌握哪些技能?

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机器学习工程师(MLE)需要掌握哪些技能?

机器学习工程师(Machine Learning Engineer)从事机器学习工作,使用算法来分析数据并提高预测准确性,而无需人工干预。机器学习还与人工智能和深度学习密切有关,深度学习涉及使用深度数据集“思考”和解决复杂问题的人工神经网络。要想成为一个机器学习工程师,必须掌握计算机科学、数学、统计学、数据科学、深度学习等专业知识,还必须精通多种编程语言,如Python、R、Java等。通常情况下,MLE需要具备以下技能:

计算机科学基础和编程:构建数据结构(如堆栈、队列、多维数组),应用算法(如搜索、排序、优化),了解可计算性和复杂性(如P问题、NP问题、NP完全问题、近似算法),并开发计算机架构(如内存、缓存、带宽)

概率和统计:采用概率学(例如,贝叶斯网络、马尔可夫决策过程、隐马尔可夫模型),计算统计度量和分布(例如,均匀、正态、二项式),并应用分析方法(例如方差分析、假设检验)来观测数据建立和验证模型。

数据建模和评估:估计给定数据集的底层结构,找到有用的模式(如相关性和聚类),预测未知实例的属性(如分类、回归),选择适当的精度/误差度量(如对数-分类损失、回归误差平方和),评估策略(例如,训练测试拆分、顺序交叉与随机交叉验证)

机器学习算法和库:找到合适的模型来应用库、数据包和API(例如,Spark MLlib、TensorFlow),创建适合数据的学习过程(例如,线性回归、梯度下降、遗传算法),并了解不同方法的优缺点(例如,偏差和方差、缺失数据、数据泄漏)

软件工程和系统设计:了解元素如何协同工作、与系统通信(例如,调用数据库、数据库查询)以及构建接口。

AI聘-独家数据类岗位追踪

我们来看一下进入2022年11月第1周,AI聘团队对于北美数据类岗位的每日发布情况的追踪数据:

  • Data Analyst 数据分析师平均周中日更岗位数量达到20056,比前一周日均增加了414个岗位;增幅2.11%;
  • Business Analyst 商业分析师达到6747,比前一周日均增加了2605个岗位;增幅62.89%;
  • Product Analyst 产品分析师达到3804,比前一周日均增加了233个岗位;增幅6.52%;
  • Marketing Analyst营销分析师达到3662,比前一周日均增加了361个岗位;增幅10.93%;
  • Data Scientist 数据科学家达到17090,比前一周日均增加了280个岗位;增幅1.67%;

数据类岗位在上周大部分保持稳定并略有增长,其中商业分析师岗位有大幅上涨。但是在上周末和本周,Twitter和Meta两家大厂均出现了大幅裁员的情况,给市场打来了不小的悲观情绪。相信接下来一段时间市场需求会波动较大,建议有求职需求的小伙伴,要尽早完成申请。

机器学习会成为求职主流吗?

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机器学习 (ML) 是人工智能 (AI) 的一个分支学科,是一项复杂的技能。然而,专家预测,对机器学习技能的需求在未来十年内会只增不减。实际上会这样吗?如果是,你将如何开始学习机器学习,帮助你找到工作呢?

北美求职指北-E周报(11月第1周)

Nov 10, 2021
  • 十月非农就业数据好于预期
  • 硅谷科技大厂改革股票分配方案招揽人才
  • 美国众议院提案:增加H-1B申请附加费

新手数据工程师常犯的5个错误

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