【.com快译】随着越来越多的企业采用人工智能和机器学习技术，企业对机器学习工程师的需求量猛增。目前存在许多这样的工作机会，需要受过培训或具有丰富工作经验的人来填补。作为机器学习工程师，你必须具备计算机科学、数学、统计学、数据科学、深度学习等专业知识，还必须精通多种编程语言，有耐心处理复杂的数据集和算法。网上有许多可供准机器学习工程师使用的知识和资源，但信息量巨大且难以有效学习和利用。由于各种行业组织中的机器学习工程师有大量工作机会，因此决定追求哪条职业道路也可能是一个挑战。以下指南将回答有关成为机器学习工程师的一些关键问题，包括：机器学习工程师做什么？机器学习工程师有哪些职业机会？我需要获得什么学位才能成为机器学习工程师？成为机器学习工程师需要哪些技能？如何成为机器学习工程师？机器学习工程师的职责机器学习工程师的职责与数据科学家的职责类似。他们需要处理大量信息、执行数据管理以及执行动态数据集的复杂建模。他们还设计了自运行软件来自动化预测模型，这些模型使用以前的结果来提高未来行动的准确性。顾名思义，机器学习工程师从事机器学习工作，使用算法分析数据并提高预测准确性，而无需人工干预。机器学习还与人工智能和深度学习密切相关，其中涉及使用深度数据集“思考”和解决复杂问题的人工神经网络。机器学习有很多应用，包括：图像和语音识别（例如，图像的自动标记、文本到语音）。提供客户见解（例如，关注客户购买的产品并推荐其他产品）。风险管理和欺诈预防（例如，财务预测和违约风险）。关于机器学习工程师职位描述2020年，机器学习工程师的平均年薪约为147,134美元。从2015年到2018年，机器学习工程师职位发布数量增长了344%。机器学习工程师通常需要计算机科学、软件工程或相关领域的硕士或博士学位，以获得更好的职业前景。在涉及人工智能或机器学习的领域，大多数招聘广告都是针对机器学习工程师的。机器学习工程师的职业机会由于医疗保健、教育、零售、制造、供应链和物流等各个行业组织的需求不断增长，机器学习工程师的职业机会很多。人工智能和深度学习在多个行业的更普遍使用也导致对机器学习工程师的需求增加。当您使用编程语言并获得角色其他方面的经验和知识时，您将发现作为机器学习工程师的新职业机会。机器学习工程师的工作类型：机器学习工程师：使用机器学习算法和工具设计和开发系统和应用程序。数据科学家：使用大数据、人工智能、机器学习和分析工具来收集、处理、分析和解释大量数据。自然语言处理(NLP)科学家：设计和开发学习人类语言模式并翻译成其他语言的机器和应用程序。软件开发人员/工程师：设计、开发和安装机器语言软件解决方案，创建计算机功能，准备产品文档和可视化测试代码，创建技术规范和维护系统。以人为本的机器学习设计师：创建智能系统，通过信息处理和模式识别学习个人偏好和行为模式。成为机器学习工程师需要学习和培训。大多数雇用机器学习工程师的公司通常要求应聘者拥有计算机科学、数学、统计学或相关领域的硕士学位。硕士学位需要具备编程知识（例如Python、R、Java）、了解机器学习框架（例如TensorFlow、Keras）和高级数学技能（例如线性代数、贝叶斯统计）。拥有来自亚马逊和微软等公司的行业认可的专业认证也将帮助候选人在该领域脱颖而出。成为机器学习工程师所需的技能成为机器学习工程师需要学习一种或多种编程语言，例如Python、Java、R、C++、C、JavaScript、Scala和Julia。技能还需要通过培训和工作经验的结合来发展。计算机科学基础和编程：构建数据结构（例如，堆栈、队列、多维数组），应用算法（例如，搜索、排序、优化），了解可计算性和复杂性（例如，P问题、NP问题、NP完全问题、近似算法），并开发计算机体系结构（例如，内存、高速缓存、带宽）。概率和统计：使用概率（例如，贝叶斯网络、马尔可夫决策过程、隐马尔可夫模型），计算统计测量和分布（例如，均匀、正态、二项式），并应用分析方法（例如，方差分析、假设检验）来构建和用观察到的数据验证模型。数据建模和评估：估计给定数据集的底层结构，找到有用的模式（例如相关性和聚类），预测未知实例的属性（例如分类，回归），选择适当的精度/误差指标（例如对于数字-分类损失，平方误差的回归和）、评估策略（例如训练-测试拆分、顺序交叉与随机交叉验证）。机器学习算法和库：找到适用于库、数据包和API（例如SparkMLlib、TensorFlow）的正确模型，创建适合数据的学习程序（例如线性回归、梯度下降、遗传算法），以及了解不同方法的优点和缺点（例如，偏差和方差、缺失数据、数据泄漏）。软件工程和系统设计：了解元素如何协同工作、与系统通信（例如，调用数据库、查询数据库）以及构建接口。如何成为机器学习工程师在申请人申请机器学习工程师职位之前，最好对他们想从事的行业以及他们想成为什么样的机器学习工程师有一个清晰的策略。具有相关本科学位的候选人可以申请机器学习工程师的职位，也可以从事软件工程师、程序员或开发人员、数据科学家或计算机工程师的工作。为了更好地为这些职业做好准备，候选人应该拥有计算机科学或软件工程专业的硕士或博士学位。候选人还需要确保他们掌握最新的算法、编程语言和机器学习库，并参加继续教育课程以更新专业证书。此外，通过与LinkedIn上的其他机器学习工程师建立联系以了解更多关于该职位的信息，这将使候选人了解职位空缺状况和行业期望，并征求有关机器学习工程师职业的建议。获得机器学习工程师工作的提示在申请机器学习职位之前，请描述您的专业知识、技能、证书，并在简历中列出您过去的工作经验。写一封求职信，说明你想要的理想职位、你申请的原因以及你能做什么。参考相关文章和来源，但首先要征得作者的许可，并确保他们的联系信息是正确的。搜索机器学习工程师职位列表。作为机器学习工程师开始你的旅程机器学习技术领域的工作机会很多，机器学习工程师的薪水很高，职业前景也很好。所以现在是从事机器学习工程师职业的好时机。胜任机器学习工程师职位的候选人需要具备相应的技能和经验，学习更多分析数据的知识和技能，并制定开始机器学习工程师职业生涯的计划。原标题：如何成为一名机器学习工程师，作者：DavidGargaro
