— Опишіть робочий день Machine Learning Engineer.— Плюси та мінуси професії.— Найскладніший та найцікавіший проєкт. До плюсів належить те, що машинне навчання захопливе, тут менше буденності в робочих завданнях. Часто доводиться глибоко занурюватися в доменну частину, відповідно — співпрацювати з ключовими людьми на проєкті, які ухвалюють стратегічні рішення, а це цікаво. Ще ви можете мати значно більший вплив на продукт (якщо ваша модель працюватиме добре), ніж у стандартному програмуванні, де ви зазвичай почуваєтеся гвинтиком у великому механізмі. Залежно від проєкту, чогось може бути більше, а чогось — менше.
Middle Data Engineer
З моєї практики, саме на впровадження моделі в продакшн йде найбільше часу, а іноді https://wizardsdev.com/ випливають нюанси, за яких задачу неможливо розв’язати так, як хоче того замовник. Остаточною метою машинного інженера є створення масштабованих, ефективних і точних моделей машинного навчання, які можуть автоматизувати процеси й покращувати процеси ухвалення рішень. Більшість опитаних ML-інженерів уникають розповіді про деталі проєктів, посилаючись на політику компанії. Проте додають, що нудно у цій професії точно не буде.
- — Які книги варто прочитати майбутньому Machine Learning Engineer?
- Перша робота дивом була навіть не на компанію, а на замовників з фриланс-бірж.
- Discovery-фаза, коли уточнюються задачі, дані, критерії приймання.
- До плюсів належить те, що машинне навчання захопливе, тут менше буденності в робочих завданнях.
- ROZETKA побудована на мікросервісній архітектурі.
Machine Learning Engineer вакансії в Ukraine
Аналіз і вибір моделі (алгоритму) машинного навчання. Оцінка моделі та її валідація (перевірка на вірогідність передбачень з використанням тестових даних). І якщо з’являється якась технологія, що покращує оптимізацію роботи й перформанс, а ви знаєте, як її використати (на кшталт ChatGPT), — це однозначно величезний плюс. Машинне навчання передбачає виявлення закономірностей у даних, використовуючи алгоритми, що дає змогу комп’ютерам робити прогнози без втручання людини, а в багатьох випадках і ухвалювати рішення.
DATA SCIENTIST WITH PYTHON
- Аналіз і вибір моделі (алгоритму) машинного навчання.
- Тут конкретно описані математичні структури за лаштунками того чи іншого алгоритму.
- Як ML Engineer, ви приєднаєтесь до команди DS Rozetka та будете працювати над створенням та вдосконаленням систем цiноутворення та прогнозування продажів на e-commerce платформi Rozetka.
- Глобально різниці в роботі між різними типами компаній я не бачив, оскільки підхід до розвʼязання задач, що стоять перед інженером, аналогічний.
Не варто боятися та недооцінювати фриланс-біржі, які можна використати для вдосконалення навичок і розвитку. До того ж можна розв’язати за допомогою ML задачі знайомих, у яких є власний бізнес. Вакансій ML Engineer на українському ринку відкрито небагато, вони зосереджені переважно у Києві або Львові, часом це віддалений формат роботи. Озвучена заробітна плата — від $800 для Strong Junior до $7000 для досвідченого фахівця. • Розробка та вдосконалення моделей машинного навчання для прогнозування попиту та оптимізації управління запасами, ціноутворення.
1 місяць тому
ML Engineer — професія, яка дуже популярна на Заході й продовжує розвиватися в Україні. За даними всесвітньої мережі з пошуку зайнятості Indeed, у США такий спеціаліст у середньому заробляє за рік $148 тис., а в топових компаніях — $200–300 тис. В Україні, згідно зі статистикою DOU, ML Engineer у середньому отримує $2900 щомісяця.
- Отримуйте сповіщення про нові вакансії за запитом Junior Machine Learning Engineer в Ukraine.
- — Опишіть робочий день Machine Learning Engineer.— Плюси та мінуси професії.— Найскладніший та найцікавіший проєкт.
- Такий підхід допоможе максимально швидко побачити підводні камені.
- Для такої роботи треба мати математичні знання, знати програмування.
Створення відповідної інфраструктури та управління життєвим циклом подібних моделей у продакшн-сетапі. В інші дні ви можете активно працювати над інфраструктурою, це вже більш інженерне завдання. У мене таких днів часто більше, ніж тих, коли ML Engineer займається суто моделлю. Щодо типу компанії, робота без досвіду роботи то часто ML Engineer потрібен саме на аутстафі чи в продуктовій компанії. Це важливий актив компанії, і зазвичай роботодавець не готовий ділитися даними назовні та віддавати задачу на аутсорс. Дехто вивчає лише основи Python і відразу переходить до інструментів.