Machine Learning Engineer: il ruolo e le principali skill
Machine Learning Engineer: di cosa si occupa
Le tecnologie di Machine Learning (ML) permettono ai computer di apprendere dall’esperienza umana e possono essere impiegate in molti ambiti e per svariati scopi. Ecco perché, negli ultimi anni, i professionisti del Machine Learning - tra cui il Machine Learning Engineer - hanno visto aumentare le proprie possibilità occupazionali.
Il Machine Learning Engineer è una figura professionale che, a volte, viene associata alla figura del Data Scientist. Questo accade perché in entrambe le professioni l’analisi dei dati ricopre un ruolo chiave. Inoltre, può capitare che tali professionisti si ritrovino a lavorare nello stesso team, dediti ognuno alle proprie mansioni ma necessari l’un l’altro.
Precisamente, il Machine Learning Engineer è un programmatore esperto che gestisce progetti di Machine Learning, verificando poi la corretta implementazione e applicazione degli algoritmi sviluppati.
Il Machine Learning Engineer si occupa principalmente di:
- Coadiuvare il team nel reperire e nell’analizzare i dati necessari per poter creare un modello di Machine Learning;
- Progettare e sviluppare il modello di Machine Learning adeguato alle esigenze specifiche - sulla base delle analisi effettuate1;
- Addestrare il modello, utilizzando i dati precedentemente preparati e mettendo a punto i parametri adeguati all’ottenimento di prestazioni ottimali;
- Ottimizzare il modello al fine di migliorare le prestazioni in termini di accuratezza e velocità;
- Monitorare il flusso di dati e il modello, intervenendo prontamente in caso di cali di performance.
Infine, i modelli di Machine Learning devono essere in grado di funzionare in ambienti di produzione alle massime prestazioni e, soprattutto, essere duraturi e ripetibili nel corso del tempo. Questo comporta un importante lavoro di monitoraggio e debugging continuo da parte del Machine Learning Engineer.
Machine Learning Engineer: formazione e principali skill
Per poter svolgere la professione di Machine Learning Engineer non esiste un unico percorso di formazione. Solitamente, il Machine Learning Engineer possiede una laurea in:
- Informatica;
- Ingegneria Informatica;
- Matematica.
In seguito agli studi accademici, è possibile specializzarsi in ambiti particolari, grazie a Master o corsi dedicati.
Generalmente, le skill possedute dal Machine Learning Engineer sono le seguenti:
- Comprensione approfondita dei concetti di Machine Learning, compresi diversi tipi di algoritmi e modelli;
- Conoscenza dei linguaggi di programmazione più comuni (per esempio, C++, Java e Python);
- Conoscenze in ambito Data Science;
- Competenze di Software Engineering2;
- Capacità di gestire le principali tecnologie e piattaforme che utilizzano l’Intelligenza Artificiale;
- Capacità di analizzare grandi moli di dati;
- Familiarità con la Computer Vision Artificial Intelligence;
- Nozioni di matematica applicata e statistica.
Il profilo del Machine Learning Engineer è completato da doti di team working, problem solving e time management.
Infine, il Machine Learning Engineer si può avvalere di una varietà di strumenti per svolgere il proprio lavoro:
- Jupyter Notebooks, per scrivere, eseguire e condividere il codice;
- TensorFlow e PyTorch, framework per lo sviluppo di modelli complessi;
- Scikit-learn, libreria che fornisce strumenti per la classificazione, la regressione, il clustering e altro;
- Pandas e Numpy, librerie per la manipolazione e l'analisi dei dati;
- Git, per il controllo di versione del codice;
- Ambienti di Cloud Computing per l'implementazione scalabile dei modelli (per esempio, AWS, Google Cloud o Microsoft Azure).
Fonti
1.Professional Machine Learning Engineer, cloud.google.com
2.What Is a Machine Learning Engineer?, brainstation.io
