julio 21, 2024

Ml-інженери: Від А До Я Про Одну З Найпопулярніших Професій Список Можливостей Machine Learning

Приходь на наш безплатний марафон, щоб спробувати себе в ролі Python-програміста та за 4 дні написати першу гру. Від початку я відповідав переважно за Back-end, DevOps, MLOps-частину, та й за усю архітектуру загалом. З LLM мені доводилося працювати, але тоді, коли ми стартували компанію, моїх знань з ML бракувало і я мав у процесі підтягувати все. Стартапом займався паралельно з навчанням у німецьких вишах. До речі, ми зараз закриваємо перший раунд за участі британських та американських VC, тож незабаром будемо розширювати команду.

Після тривалої роботи часто виявляється, що результат не відповідає очікуванням, і потрібно починати спочатку. Тому терпеливість і вміння знаходити нестандартні підходи є ключовими для Machine Learning Engineer. Мій формат навчання був більше практичним, ніж теоретичним. Це було навчання через силу-силенну помилок та ітеративного покращення.

Кінцевою метою ML-інженера є розроблення масштабованих і ефективних систем на основі машинного навчання, які можуть розвʼязувати практичні проблеми. Machine Learning Engineer— це спеціаліст, який розбирається в алгоритмах машинного та глибокого навчання і здатен натренувати ці моделі для вирішення бізнес-задач. За даними DOU, медіанна зарплата українського ML Engineer сягає $2825. У машинному навчанні результат не завжди гарантований, іноді задачу справді важко розв’язати.

🧑🏻‍💻 Як Стати Machine Studying Engineer

Як на мене, ML Engineer насамперед буде важко без ґрунтовних знань з математики, тобто матричних обчислень, а це — лінійна алгебра. Зазвичай для тих, хто не вивчав методи оптимізації функцій в університеті, це стає викликом. Наприклад, у моєму випадку за плечима є факультет прикладної математики в КПІ та спеціальність «Комп’ютерна інженерія».

Гарно мати під рукою Mathematics for Machine Learning. Тут конкретно описані математичні структури за лаштунками того чи іншого алгоритму. Для початку трохи термінології — стане в нагоді, щоб глибше розібратися в матеріалі. Далі переходьте до експериментів з побудови моделі та інфраструктури. Збираються тест-кейси, звіти про баги та передаються тестувальникам.

Чим Займається Machine Studying Engineer

І зазначу, що математичних знань, які дали в ІПСА, більш ніж достатньо, щоб навчатися в цих університетах і працювати далі в напрямку ML. Якщо говорити про поради тим, хто прагне стати ML Engineer, я насамперед рекомендував би почати з курсів. До прикладу, є лекції від Stanford CS224n (NLP) на YouTube, рекомендую також канал Андрія Карпати.

  • Часто доводиться глибоко занурюватися в доменну частину, відповідно — співпрацювати з ключовими людьми на проєкті, які ухвалюють стратегічні рішення, а це цікаво.
  • Але звичайно, весь матеріал подається через призму нашого з Дімою робочого досвіду, ми даємо багато підказок та порад, які ми самі хотіли б отримати на старті.
  • Підхід до самонавчання був досить хаотичним і несистематизованим, але це було краще, ніж нічого.
  • Без нього легко розгубитися, бо незрозуміло навіть, з чого починати.Втім кілька корисних посилань підкажу.

На мою думку, ML Engineer — це людина, яка може проаналізувати дані, підготувати їх, провести експерименти, натренувати модель і впровадити рішення у продакшн. Machine Learning Engineer — це фахівець, який розгортає, тренує та підтримує моделі машинного навчання. Python103.Які фреймворки для ML ви знаєте та вмієте використовувати?

Досвід Фахівців Зі Сфери Та Поради Для Новачків

Можна почати з black box, тобто розуміти, що подається на вхід, що отримаємо на виході, та взагалі яку проблему наразі розв’язуємо (прогнозуємо, кластеризуємо). А далі вже поглиблюватися та вивчати, як саме працює модель. Наразі я задоволений своїм рішенням перейти в Machine Learning Engineering. На відміну від інших IT-спеціальностей, де задачі можуть бути більш визначені та стандартизовані, машинне навчання часто вимагає індивідуального підходу. Можна постійно працювати з чимось новим, є безмежні можливості для креативності та інновацій, а це неабияк мотивує рухатися далі.

Під «розгортанням» розуміємо «всі дії, які роблять програмну систему готовою до використання». Дякую за статтю, навіть з досвідом буде не зайве оновити в памʼяті основи. Стосовно system design — то тут насправді треба говорити про проектування певного рішення загалом, а не кусок фейсбука чи нетфлікса. Наприклад — спроектувати рекомендаційну Chief Executive Officer for AI product вакансії систему нетфлікса на рівні концепцій. Хоча в українських реаліях мабуть є частина компаній яка хоче і фактично технічного лідання проектів з усіх сторін — але це вже не позиція ML Engineer. Глобальна мета Machine Learning ― навчити машину розв’язувати різні складні завдання, полегшуючи та водночас покращуючи роботу людини.

Machine Learning Engineer плюси та мінуси професії

З 2023-го я працюю парт-тайм у німецькій компанії itemis на позиції Machine Learning Engineer з фокусом на дослідження. Я люблю бачити результат того, над чим працював, фінальний продукт. Втім у випадку досліджень це рідко трапляється. Щось підучити в такий спосіб можна, але я віддаю перевагу великій структурованій https://wizardsdev.com/ базі знань з правильним викладанням. Таку опцію пропонують навчальні заклади (не завжди виходить так, як хотілося б, але переважно вони дають базу і задають напрям, у якому варто копати далі). Насправді я був вражений тим, наскільки в ML багато завдань, які легко розв’язати не вдасться.

ML-інженери використовують різні методи оцінки визначення того, наскільки добре ML-система вирішує завдання. Це включає порівняння результатів ML-системи з результатами, отриманими вручну, а також аналіз помилок. Кілька місяців я був Trading Analyst, але зрозумів, що фінансова сфера — це не моє. Фахівці компанії викладали на моєму факультеті курс з розробки й тестування.

Machine Learning Engineer плюси та мінуси професії

Формальна — це університети, які готують фахівців з компʼютерних наук, програмної інженерії, компʼютерної інженерії. Загальні знання, отримані там, стануть у пригоді. І, хоча вони не підготують до всіх викликів, з якими доведеться стикнутися, базові або теоретичні знання точно знадобляться згодом.

Чим Відрізняється Поганий Ml-інженер Від Хорошого?

Ми заснували його разом з товаришами у січні 2022-го, тобто ще до появи ChatGPT. Ми надаємо готовий Back-end та інфраструктуру для створення застосунків на великих мовних моделях. Іншою моєю помилкою було застосування більш складних моделей, ніж того потребувала задача. Варто починати з більш простих рішень і поступово їх ускладнювати, якщо це виправдано даними та завданням.

Цей напрямок іноді називають Artificial Intelligence (AI). Тож у мене є і друга робота, яка закриває потребу бачити результат. Це стартап під назвою Bynesoft, що працює з Large language model.

Machine Learning Engineer плюси та мінуси професії

Втім навіть ті, хто вивчав згадане, мають повторювати все це. Для практичних навичок це Kagglе — там є задачі різного рівня складності. До прикладу, я б спробував спочатку придумати щось своє і повністю реалізувати його з нуля до оцінки. А потім дивився б на рішення інших і пробував реалізувати їх.

Machine Learning Engineer плюси та мінуси професії

Книжка Clean Code in Python охоплює теми шаблонів проєктування, архітектури програмного забезпечення, декораторів тощо й допоможе вам покращити навички програмування. Ще одна рекомендація — Designing Machine Learning Systems. Machine Learning (ML) – технологічний напрямок, фахівці якого (ML-інженери/розробники) навчають комп’ютери виконувати завдання на основі наявних даних. У результаті вони можуть обробляти великі обсяги інформації за короткий час, показуючи точніші результати, ніж людина-фахівець.