Какими могут быть направления в Machine Learning?
Машинное обучение (ML) – одна из самых востребованных и активно развивающихся областей в IT-индустрии. Компании по всему миру инвестируют огромные ресурсы в развитие ML-технологий, улучшая свои продукты и процессы. Но параллельно с ростом интереса появляется и серьёзная проблема – кадровый голод.
Данные различных исследований говорят нам о том, что спрос на специалистов в области машинного обучения и анализа данных значительно превышает предложение. Поэтому компаниям сейчас трудно найти квалифицированные кадры.
Важно учитывать два аспекта:
Во-первых, задачи и обязанности сотрудников на разных должностях в различных компаниях могут значительно отличаться.
Во-вторых, в IT-сфере очень высокая конкуренция, поэтому не стоит ждать быстрого успеха, пройдя всего один курс. Нужно чётко определиться с направлением и упорно трудиться для достижения своих целей. Эта статья поможет тебе узнать о ключевых ролях в ML и познакомиться с профессиями, связанными с ними.
Мы не стали подробно рассматривать все основные ML-направления и позиции, такие как Deep Learning Engineer, NLP Engineer, архитекторы решений AI/ML, аналитики-разработчики и пр. Эти роли часто зависят от специфики компании и требуют отдельного детального разбора.
P.S. Тебя ждёт бонус с бесплатными материалами для старта обучения в каждом направлении. Скорее читай, выбирай то направление, которое больше подходит именно тебе, и приступай к самообучению.
P.P.S. А тот, кто дойдёт до финала, получит ссылку на видео о том, как дальше расти в IT.
Дата-аналитик (Data Analyst)
Data Analyst – специалист, который занимается обработкой и анализом данных для поддержки принятия решений в компании. Основная задача аналитика – преобразование сырых данных в чёткие и полезные выводы, помогающие бизнесу достигать своих целей. Data Analyst может работать в самых разных сферах: от маркетинга до финансов. Его деятельность напрямую влияет на стратегические решения компании.
Список задач:
- сбор и обработка данных из различных источников;
- очистка и предобработка данных для дальнейшего анализа;
- применение статистических методов для анализа данных;
- визуализация данных и создание информативных отчётов;
- формирование гипотез по улучшению метрик на основе результатов новых алгоритмов и моделей ML;
- разработка рекомендаций на основе анализа данных для повышения эффективности бизнеса.
Started Pack:
- прикладной курс по Python для аналитиков;
- «Изучаем SQL», Алан Бьюли;
- «Аналитическая культура», Карл Андерсон.
Дата-инженер (Data Engineer)
Data Engineer – это специалист, который отвечает за создание, развитие и поддержку инфраструктуры данных, необходимой для эффективной работы с большими объёмами информации. Основная задача дата-инженера – обеспечить доступность, масштабируемость и надёжность данных для аналитиков, дата-сайентистов и других специалистов. Data Engineer играет ключевую роль в проектировании архитектуры данных и интеграции различных источников в единое хранилище.
Список задач:
- разработка и поддержка процессов ETL (Extract, Transform, Load);
- проектирование архитектуры данных, создание и поддержка хранилищ данных;
- оптимизация производительности баз и систем хранения данных;
- обеспечение качества данных и мониторинг их корректности;
- интеграция данных из различных источников и автоматизация процессов их обработки.
Started Pack:
- «Оптимизация запросов PostgreSQL», Г. Домбровская, А. Бейликова, Б. Новиков;
- BigDataTeam. Практический курс по BigData;
- «Масштабируемые данные», Питхейн Стренгхольт.
Data Scientist
Data Scientist – это специалист, обладающий глубокими знаниями в области машинного обучения, статистики и анализа данных. Основная задача Data Scientist – создание и внедрение моделей машинного обучения, которые помогают бизнесу принимать более точные и обоснованные решения. Эти специалисты анализируют большие объёмы данных и создают предсказательные модели, которые могут значительно улучшить бизнес-процессы.
Список задач:
- постановка гипотез и их проверка на основе анализа данных;
- разработка, обучение и тестирование моделей машинного обучения;
- анализ результатов моделей и их интерпретация;
- внедрение моделей в производственные системы и их оптимизация;
- сотрудничество с дата-инженерами и аналитиками для интеграции моделей в бизнес-процессы.
Started Pack:
- «Demand Forecasting Best Practices», Nicolas Vandeput;
- «Графики, которые убеждают всех», А. Богачев;
- «Практическая статистика для специалистов Data Science», Питер Брюс, Эндрю Брюс и др.;
- ODS. Классические модели ML.
Computer Vision Engineer
Мы специально выделили позицию Data Scientist, чтобы подчеркнуть её отличие от Computer Vision Engineer и других профессий, которые заканчиваются на «Engineer». Именно в этом и кроется ключевое отличие. Data Scientist – специалист больше про математику (в неприлично большом количестве), эвристики и другие алгоритмические подходы. На выходе от него мы ожидаем алгоритм, подход или концепцию, которые можно передать дальше для внедрения. Engineer-специалисты же разрабатывают полноценный сервис распознавания с мониторингом и всеми остальными прелестями так называемой «классической разработки».
Список задач:
- разработка и оптимизация алгоритмов компьютерного зрения для решения различных задач;
- обработка и аннотирование изображений и видеоматериалов для последующего использования в моделях;
- обучение и настройка моделей компьютерного зрения для распознавания объектов, классификации изображений и других задач;
- интеграция разработанных алгоритмов в программные продукты и их тестирование;
- проведение исследований и внедрение новых технологий в области компьютерного зрения.
Started Pack:
MLOps Engineer
MLOps Engineer – это специалист, который занимается внедрением и поддержкой процессов разработки, развёртывания и мониторинга моделей машинного обучения в промышленной среде. Основная задача MLOps Engineer – обеспечить бесперебойную работу моделей ML на всех этапах их жизненного цикла: от разработки до эксплуатации.
Список задач:
- автоматизация развёртывания моделей машинного обучения в промышленной среде;
- настройка и мониторинг моделей для обеспечения их надёжной работы;
- обеспечение совместимости моделей с требованиями бизнеса и соблюдение стандартов;
- разработка и поддержка CI/CD-пайплайнов для ML-моделей;
- управление ресурсами и инфраструктурой для поддержки ML-проектов.
Started Pack:
- «Проектирование систем машинного обучения», Чип Хьюен;
- ODS. MLOps и production в DS исследованиях 3.0;
- «Машинное обучение. Паттерны проектирования. Подготовка данных, создание моделей, внедрение в производство», Майкл Мунн, Сара Робинсон.
Асессоры
Асессоры – это специалисты, которые занимаются оценкой и аннотированием данных для обучения моделей машинного обучения. Они могут работать с текстами, изображениями, видео и другими видами информации. Деятельность асессоров очень важна для создания качественных наборов данных, необходимых для успешного обучения моделей.
Список задач:
- аннотирование данных, таких как изображения, текстовые документы или видеозаписи;
- проверка качества данных и созданных аннотаций;
- разработка и поддержка руководящих документов для процесса аннотирования.
- взаимодействие с разработчиками моделей для обеспечения соответствия данных требованиям;
- управление и поддержка базы данных аннотаций.
Started Pack:
- уметь пользоваться мышкой и следовать инструкциям)
Теперь ты знаешь всё о ключевых ролях в ML-командах и их задачах. Мы уверены, что это поможет лучше понять, какая из позиций может быть тебе интересна, и наметить дальнейшие шаги в обучении.
Если ты уже определился с направлением и хочешь узнать, как двигаться дальше в IT, советуем посмотреть по ссылке видео с Head of ML Napoleon IT Игорем Терехиным, который рассказывает о том, как двигаться дальше в IT.
Путь к успеху требует усилий и непрерывного совершенствования, и эта статья – лишь первый шаг!
Вместе мы можем больше.