浅谈机器学习工程师的作用和技能

随着每个组织将其业务数字化并使用数据科学工具、人工智能和机器学习，对该领域专业人员的需求一直很高。随着机器学习成为所有自动化工具的一个重要方面，对机器学习工程师的要求越来越高。
弗雷斯特研究公司的高级分析师布兰登普尔说：“任何公司未来的成功都取决于采用机器学习。一个公司要想在客户时代取得成功，就必须预测客户的需求，而机器学习对此绝对至关重要。”
人们需要理解为什么对机器学习工程师的需求比以往任何时候都大。
机器学习的作用
机器学习工程师是两个重要角色的结合：数据科学家和软件工程师。数据科学家的主要工作是处理大数据，而软件工程师负责编写程序。数据科学家的工作是分析性的。他们利用数学、统计学、分析技能和机器学习工具的结合来处理和分析大量数据，以获得商业见解。然而，软件工程师是为程序编写可伸缩代码和为公司设计复杂软件系统的专家。他们的角色不需要使用机器学习工具。
软件工程师很难理解数据科学家创建的应用程序，因为它们很复杂，没有设计模式。这就是为什么公司正在寻找能够同时使用这两种技能的机器学习工程师。在当今时代，一个好的机器学习工程师应该理解数据科学家的代码，并使其更容易访问。
机器学习工程师的职责
机器学习工程师的工作类似于数据科学家的角色，两者都处理庞大的数据集。因此，一个机器学习工程师应该具备优秀的数据管理技能。他们的工作角色要求他们将数据科学的规则与编程结合起来，帮助公司使用人工智能和机器学习技术来利用业务。
机器学习工程师的基本技能
软技能——这些非技术技能帮助工程师跟上机器学习的动态本质。工程师必须懂得有效的时间管理，并具备快速思考的业务知识。
技术技能——中级Python、C等基本技术技能和基本数学概念(如线性代数、微积分、统计学)是企业招聘时寻找的要求。
机器学习和神经网络——机器学习和神经网络是找到商业问题精确解决方案的重要技能。随着机器学习向神经网络的扩展，理解算法等非神经网络概念是一种额外的收获。
机器学习工程师是做什么的？
机器学习工程师与数据科学家密切合作。另一方面，数据科学家从几个GBs数据集提取有意义的见解，并将这些见解传达给利益相关者。机器学习科学家确保数据科学家使用的模型能够实时分析大量数据，以获得准确的结果。当这些学科一起工作时，它们为曾经被认为不切实际和不可能的公司创造技术。机器学习工程师通过让几个行业使用颠覆性技术，为技术世界的未来铺平了道路。