Datensammlung und -bearbeitung:
Sammeln und Vorbereiten großer Datensätze für Aufgaben des Machine Learnings, einschließlich Reinigung, Umwandlung und Organisation der Daten, um ihre Eignung für das Training von Modellen sicherzustellen.
Modellentwicklung und Training:
Erstellung und Auswahl geeigneter Modelle und Algorithmen für Machine Learning auf der Grundlage der jeweiligen Aufgabe und des Datensatzes. Training von Modellen des Machine Learnings mit Hilfe der vorbereiteten Daten, um Muster zu lernen und Prognosen oder Klassifizierungen für neue Daten zu erstellen.
Bewertung und Validierung:
Bewertung der Leistung von Modellen des Machine Learnings durch verschiedene Bewertungsmetriken und Validierungstechniken, um sicherzustellen, dass sie gut auf neue, ungesehene Daten verallgemeinert werden können.
Bereitstellung:
Integration trainierter Modelle des Machine Learnings in Produktionssysteme oder -anwendungen, um sie den Endnutzern für Echtzeitprognosen zugänglich zu machen.
Überwachung und Verwaltung:
Fortlaufende Überwachung der Leistung der eingesetzten Modelle und Gewährleistung ihrer Aktualität und Genauigkeit im Laufe der Zeit.
Datenexploration und Visualisierung:
Analyse und Visualisierung von Daten, um Erkenntnisse zu gewinnen, Muster zu verstehen und potenzielle Funktionen zwecks Verbesserung der Modellleistung zu identifizieren.
Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams:
Enge Zusammenarbeit mit Data Scientists, Softwareingenieuren und anderen Interessengruppen, um sicherzustellen, dass die Modelle für Machine Learning integriert und auf die Geschäftsziele abgestimmt sind.
Forschung und Innovation:
Informiertheit über die neuesten Fortschritte im Bereich des Machine Learnings und der künstlichen Intelligenz und Erforschung neuer Techniken und Ansätze zur Verbesserung der Modellleistung und zur Lösung komplexer Probleme.
Technische Kernfähigkeiten und Kenntnisse eines Machine Learning Engineers:
Beherrschung von Programmiersprachen wie Python, Java oder C++ und Kenntnisse von Skriptsprachen wie Bash und Perl, um Arbeitsabläufe zu optimieren und Aufgaben zu automatisieren.
Kenntnisse über Datenstrukturen, Algorithmen und Grundlagen der Informatik zur Entwicklung effizienter und effektiver Modelle für Machine Learning Fachkenntnisse in Frameworks für Machine Learning wie TensorFlow, PyTorch und Scikit-Learn zur Entwicklung, zum Training und zur Abstimmung von Modellen für Machine Learning.
Erfahrungen mit Big-Data-Technologien wie Hadoop, Spark und NoSQL-Datenbanken, um große Datenvolumen zu bearbeiten.
Vertrautheit mit Cloud-Computing-Plattformen wie Amazon Web Services (AWS) oder Microsoft Azure und deren Machine Learning Services.
Verständnis von Software-Engineering-Prinzipien, einschließlich Versionskontrolle, Tests und Bereitstellungspipelines, um robuste und haltbare Systeme des Machine Learnings zu entwickeln.
Kenntnisse von Deep-Learning-Techniken wie neuronale Faltungsnetzwerke (CNNs) und rekurrente neuronale Netze (RNNs) zur Erstellung komplexer Modelle für Anwendungen wie Computer Vision und natürliche Sprachenverarbeitung (NLP).
Die wichtigsten Sozialkompetenzen eines Machine Learning Engineers:
Die Fähigkeit, effektiv mit funktionsübergreifenden Teams zu kommunizieren und zusammenzuarbeiten, ist notwendig, um Geschäftsanforderungen zu verstehen und sie in Lösungen für Machine Learning zu übersetzen. Ein Machine Learning Engineer sollte über ausgezeichnete Problemlösungsfähigkeiten verfügen, um technische Herausforderungen, die bei der Entwicklung und Bereitstellung von Modellen für Machine Learning auftreten, zu erkennen und zu lösen. Anpassungsfähigkeit ist ausschlaggebend für den Umgang mit sich verändernden Prioritäten und Anforderungen sowie mit der sich weiterentwickelnden technologischen Landschaft.