Специалист по машинному обучению: кто такой, чем занимается, сколько получает

Умные боты с голосами людей, платформы, угадывающие вкусы в музыке, распознавание лица – это проекты машинного обучения. Чтобы создавать такие программы, нужен человек, который за счет обработки данных и построении алгоритма обучит бизнес-систему под каждую конкретную задачу. Это и есть обязанность специалиста по машинному обучению. Профессия увлекательная, но далеко не простая: необходимы знания дискретной математики, статистической базы, языков программирования Python, R, фреймворков и библиотек, SQL и т.д. Разберемся подробнее в статье, что входит в обязанности Machine Learning Engineer и что нужно, чтобы попробовать себя в этой профессии.

ML-инженер моделирует систему и контролирует ее работу

Оглавление:

1. Кто это такой?
2. Чем занимается?
3. Обязанности
4. Что нужно знать?
5. Сколько зарабатывает?
6. Где искать заказы?
7. Где учиться профессии?

Кто это такой?

Machine Learning  входит в сферу искусственного интеллекта, где есть и работа с нейронными сетями, и deep learning, и data-mining. Чтобы разобраться в том, кто такой ML-эксперт, рассмотрим, как проходит обучение нейросети.

Нейронная сеть, с которой работают специалисты по машинному обучению, состоит из десятков, тысяч, миллионов блоков, тесно связанных между собой. Через блоки ввода нейросеть получает образцы информации, а блоки вывода отвечают за воспроизведение результата. ML-специалист вводит в нейросеть массив данных, показав ей разницу между объектами. В дальнейшем нейронная сеть при правильном обучении автоматически будет соотносить похожий объект с той или иной категорией.

Machine Learning активно используется в сферах:

• кредитного скоринга банковских учреждений;
• медицинской диагностике;
• биоинформатике;
• биржевом анализе;
• распознавании речи, жестов, образов (охранные системы, бытовая техника);
• обнаружения спама, мошенничества;
• создания приложений и т.д.

ML-специалист занимается построением моделей, способных обучаться на основе данных (визуальных, табличных, текстовых). Задача инженера – определить закономерности в массиве информации, чтобы модель выдавала максимально точный результат. Кроме того, ML-инженер автоматизирует принятия решений через создание алгоритма поведения модели. Эксперт глубоко знаком с разработкой и применяет построенную модель на практике, т.е. внедрить алгоритм в существующий продукт или создать новый. 

Принцип работы машинного обучения

Чем занимается?

Конкретные задачи ML-инженера зависят от специфики и требований компании. Если же брать усредненную картину, то перед экспертом ставятся следующие  задачи:

1. Сбор и подготовка информации для обучения модели. 

   Чтобы работать с искусственным интеллектом, нужен большой массив исходных данных. Кроме того, информация имеет соответствующие пометки, по которым и будет ориентироваться модель. Так массив данных превращается в полноценную классификацию, которая получила название «разметка». Процесс требует много времени и ресурсов – вручную собирать такой информационный массив трудоемко. Поэтому и создаются специальные программы для обработки и сбора данных.

2. Формирование модели для обработки данных. 

   Специалисты по Machine Learning  создают алгоритмы, отслеживающие заданные действия/информацию от пользователей, а затем выдающие прогноз, базируясь на этих данных. Так работают социальные сети: системы фиксируют лайки, комментарии пользователей, определяют, какой контент вызывает интерес у конкретного человека, а затем выдает похожий в рекомендованном. Закладывают основу таких моделей и обучают алгоритмы как раз ML-специалисты.

Этапы машинного обучения

В зависимости от опыта и знаний, эксперт по моделированию может создавать как небольшие системы, так и сложные, как, например, создание нейронной сети DeepCoder. Даже самый простой алгоритм требует обработки большого количества данных: чем больше информации получает модель, тем точнее прогнозы. Сейчас экспертов по Machine Learning  часто привлекают не только для разработки продуктов, но и для создания аналитических программ для нужд бизнеса. Например, в банковской сфере скоринговая модель способна определить платежеспособность клиента, основываясь на возрасте, стаже работы, зарплате, образовании и других параметрах.

Обязанности

Перейдем  рассмотрению конкретных обязанностей ML-инженера. Главная цель Machine Learning  специалиста – это создать и развернуть алгоритм конкретной программы, упорядочить массивы информации, которые используются, команды и очередность выполнения. Если смотреть по этапам, то обязанности ML-эксперта включают в себя:

• Работа программами по аналитике;
• Сбор сведений и обработка;
• Проведение теста и обработка результатов;
• Создание программного обеспечения на основе исследования;
• Анализ данных для дальнейшего построения и моделирования.

ML-инженер создает модель для процессов и задач организации или бизнеса. После создания алгоритма работа эксперта сводится к проведению экспериментов и проработке системы: специалист дает программе задачи, отслеживает ее результаты по выбранным метрикам. Например, при создании программного обеспечения по распознаванию лиц за главный показатель работы берется количество правильных ответов.

Если алгоритм показывает успешную работу, то ML-инженер переходит к стадии развертывания. Модель внедряется на онлайн-платформу, мобильное приложение или в чат-бота. В дальнейшем эксперт отслеживает работу алгоритма, устраняет технические проблемы и адаптирует программу под изменения массива данных.

Что нужно знать?

Профессия ML-инженера требует большого количества навыков, особенности в технической части. Кроме того, эксперты развивают и soft skills, чтобы правильно создавать алгоритмы. Для того чтобы начать работу в ML-области , необходимы следующие знания и скиллы:

1. Языки программирования. Это первое, что придется изучить начинающему эксперту. В Machine Learning  используют Python или R, однако одного языка кодирования будет недостаточно для полноценной работы. Дополнительно обучаются работе с SQL, чтобы обрабатывать большие массивы информации.
2. Фреймворки и библиотеки. Без них Machine Learning  специалист не может выполнять обязанности. Придется выделить время для изучения большого количества фреймворков, включая Apache Spark, TensorFlow и PyTorch. И библиотек рекомендуется в первую очередь освоить scikit-learn, NumPy, Keras, Pandas. Если планируете работать в серьезной компании, то не будет лишним изучить MATLAB, часто используемый в корпорациях.
3. Аналитические способности. Работа эксперта начинается со сбора данных и аналитики. Эксперту придется выдвигать гипотезы, основываясь на аналитических показателях, проверять и оценивать. Чтобы модель работала точно, выделяют сотню факторов, которые влияют на результат и привязывают элементы к решениям системы.
4. Логика. Создание алгоритма сводится к поиску ответа на задачу для ML-инженера. Эксперт умеет разложить практическую проблему на части, определить их закономерности и построить взаимосвязи между элементами.
5. Дискретная математика. В основе моделирования лежат технические концепции, в которых невозможно разобраться без знаний алгебры. Не обязательно на первом этапе углубляться в материал матфака – для начала освежите в памяти знания школьной программы.
6. Теория вероятностей и статистический анализ. Для обработки информации, выявления тенденций и формулирования гипотез понадобятся знания в статистике и теории вероятностей. Перед тем, как браться за первый заказ, подтяните знания в этих сферах.
7. Английский. На нем написаны языки программирования, кода и алгоритмы. Чтобы лучше разбираться в построении моделей, необходимо изучить английский с упором на техническую лексику.

Для того чтобы стать специалистом по машинному обучению, недостаточно пройти курс по одному языку программированию. Нужно подтянуть базовые знания в математическом анализе, статистике и английском языке. Кроме того, чем больше фреймворков, библиотек, инструментов и языков программирования изучит эксперт, тем ценнее будет на рынке как профессионал.

Навыки специалиста по машинному обучению

Сколько зарабатывает?

Искусственный интеллект с каждым годом охватывает все больше сфер: по статистике компании Gartner, в 2022 году доход в этой сфере увеличился  на 20%. Повлияла на развитие технологий искусственного интеллекта и пандемия: в компаниях стали распространятся чат-боты и виртуальная поддержка клиентов. По опросу Gartner, 48% IT-компаний планируют внедрение машинного обучения во внутренние бизнес-процессы в течение следующего года.

Спрос на специалистов по машинному обучению уже сейчас достаточно высокий. На ноябрь 2022 году на портале HH.ru найдено около 2 530 вакансий на должность ML-инженера. 

Актуальные вакансии ML-специалиста на HH.ru

Самый низкий уровень заработной платы среди вакансий по данному запросу около 50 000 рублей. Если смотреть средние показатели, то зарплаты колеблются в интервале от 150 до 200 тысяч рублей. Синьоры, имеющий опыт работы 3-5 лет, может рассчитывать на 300-400 тысяч рублей. По отчетности HH.ru, приведем уровень заработных плат для специалистов с разным опытом и навыками:

• Junior начинают работать от 50 000-70 000 рублей. Это специалисты, не имеющие практического опыта либо он еще небольшой. Обычно выполняет задачи на тестирование и выгрузку.
• Middle-инженер рассчитывает на зарплату около 100 000 рублей. На этом этапе специалист проработал уже больше 2 лет и занимается непосредственно созданием моделей.
• Senior получает от 200 тысяч рублей и выше в зависимости от опыта. Чтобы дойти до этой позиции, необходимо проработать около 5 лет. В обязанности эксперта входят управление командой и внедрение модели.

Основываясь на данных вакансий в HH.ru, средняя зарплата специалиста в сфере машинного обучения составляет около 150-160 тысяч рублей. При этом цифры для сотрудников в зарубежных компаниях выше, чем в России. Конкретный уровень заработной платы эксперта также будет зависеть от его навыков, кейсов, портфолио и личностных качеств. Поэтому эксперту нужно постоянно совершенствоваться, чтобы оставаться востребованным на рынке.

Где искать заказы?

Как показано выше, спрос на ML-инженеров высок, поэтому вакансии можно найти на большом количестве площадок. Если эксперт только начинает поиск клиентов, то рекомендуем обратить внимание на следующие источники:

• Ведущие сайты по поиску работы: HH.ru, Superjob.ru и другие;
• Телеграм-каналы с вакансиями в сфере IT: Game Development Jobs, Job in IT&Digital, Job for QA и т.д.;
• Форумы разработчиков, группы в социальных сетях, общие чаты IT;
• Биржи фриланса: Kwork.ru, Workzilla, Fl.ru и другие.

Из рассмотренных источников биржи – это подходящий вариант для новичков, но стоит понимать, что гонорары здесь будут ниже, чем в полноценных компаниях. Если эксперт ищет работу в зарубежных странах, то рекомендуем зарегистрироваться на сайте Upwork.

Чтобы найти заказчика, необходим будет практический опыт, который нарабатывается на курсах или на соревнованиях, конференция, площадках. Собрать портфолио можно, решая кейсы на Data Science, участвую в хакатонах или Kaggle. Кейсы собирайте и оформляйте в GitHub, чтобы наглядно показать будущему работодателю. Чем подробнее будет описана каждая задача, тем выше шансы найти заказчика.

Примеры резюме на бирже фриланса Kwork

Где учиться профессии?

Для тех, кто не испугался сложности профессии и навыков, которые придется освоить, есть 3 варианта изучения. Поступите в университет, освойте специальность самостоятельно или запишитесь на курсы.

1. В ВУЗе преподают базу по математике и статистике, которая нужна в первую очередь. Кроме того, выпускник получает государственный диплом – высшее образование станет преимуществом при поиске работы. Минус – это стоимость учебы и сложность поступления. Например, магистратура по направлению в ВШЭ обойдется в более 1 миллиона рублей.
2. Самостоятельное изучение подойдет только тем, кто уже владеет основами аналитики и программирования. В интернете человек найдет видеоуроки, бесплатную литературу, которые помогут развить необходимые компетенции. Чтобы освоение профессии проходило успешно, нужна самодисциплина и усидчивость.
3. На курсах преподаватели преподносят максимум информации в сжатые сроки. На учебных площадках студенты получают базу знаний, необходимых для первых шагов в профессии. Плюс – практические задания и помощь кураторов, работа с реальными кейсами.

в «Loftschool» вы освоите актуальную IT-профессию 

Школа IT-профессий «Loftschool» предлагает обучающие программы, чтобы получить первые навыки ML-специалиста. На платформе актуальностью пользуются курсы по Python для начинающих, а также для продвинутых пользователей. Студенты получают знания и скиллы, которые сделают их востребованными профессионалами на рынке труда. Помощь кураторов, практические задания и возможность найти первых клиентов при прохождении курса – все это вы найдете на платформе «Loftschool».