Профессия «Специалист по машинному обучению» — подробное описание и обзор

Специалист по машинному обучению (machine learning) – это программист, работающий в сфере создания и контроля искусственного интеллекта (ИИ). Главная задача – научить программу анализировать данные и делать на их основе логические выводы.

На первый взгляд может показаться, что это работа простая, монотонная и требует лишь разработки алгоритмов, в соответствии с которыми станет действовать машина. Но это неверное суждение, поскольку специалист по машинному обучению делает намного больше и применяет весьма креативные подходы. Он не просто создает конкретные инструкции, а заставляет искусственный интеллект самообучаться и совершенствоваться. Это позволяет ИИ решать сложные задачи: распознавать лицо и голос, управлять автомобилем, ставить диагноз на основании симптомов и многое другое.

У вас может возникнуть вопрос — а где и как готовят таких специалистов?

Перспективы профессии

Сегодня Machine Learning используется во всех сферах жизнедеятельности человека. В частности, интернет-пользователи уже сплошь и рядом видят результаты работы специалистов по машинному обучению, хотя иногда не осознают этого. Чтобы убедиться, достаточно рассмотреть пару примеров:

1. Pinterest активно обучает свою систему рекомендаций контента. В результате среди миллионов картинок алгоритм отбирает лишь те, что наиболее соответствуют предпочтениям конкретного посетителя. Причем, чем чаще человек взаимодействует с Pinterest, тем более точными становятся рекомендации, ведь система учится и начинает лучше понимать пользователя.
2. Twitter применяет машинное обучение для своей новостной ленты, чтобы выявить предпочтение посетителя и предоставить наиболее интересные именно ему твиты.

Таких примеров бесконечное множество. Machine Learning активно используется многими известными мировыми компаниями, среди которых Google, IBM, Baidu, Yelp, Edgecase, Hubspot и др.

Причем тенденция к применению машинного обучения только начинает набирать обороты, из-за чего специалист по Machine Learning никогда не останется без работы. На данный момент в постоянном поиске профессионалов по искусственному интеллекту пребывают следующие российские компании: «Яндекс», @Mail.ru, Сбербанк, НИИ Мивар, Ростех, IBS Group и пр.

Возможно вам будут интересны смежные или более широкие профессии:

• Data Scientist — шире, чем специалист по машинному обучению.
• Deep Learning Engineer — пишет нейросети.
• Data Engineer — собирает, очищает и структурирует данные.
• Data Analyst — анализирует готовые данные и делает выводы.
• Big Data Analyst — анализирует большие объемы данных.
• Web-аналитик — проще всего начать анализировать без программирования.

Какие интересы и личностные качества должны быть у специалиста по машинному обучению

Работа в сфере Machine Learning хорошо подходит людям с развитым аналитическим мышлением, готовым всю жизнь самообучаться и совершенствоваться. Большим подспорьем в освоении этой увлекательной и хорошо оплачиваемой профессии будет увлечение:

• математикой и статистикой;
• биологией и нейрофизиологией;
• информатикой;
• физикой.

Для реализации проектов с машинным обучением привлекаются специалисты из всех областей и профессий, поскольку нужны специфические навыки и знания.

Что должен знать специалист по машинному обучению

Для выполнения стандартных задач понадобятся следующие навыки и знания:

• знать дискретную математику, теорию вероятностей и статистику;
• изучить алгоритмы Machine Learning;
• уметь работать с хранилищами данных, владеть языком SQL для составления запросов;
• анализировать и моделировать данные при помощи языков программирования R или Python (NumPy/SciPy), или использовать пакеты прикладных инструментов SPSS/SAS или Matlab;
• визуализировать данные с помощью, например, средств Matplotlib.

Очень хорошо, если, помимо технической подготовки, специалист понимает предметную область, в которой ему предстоит работать. Например, решив работать в сфере медицины, полезно будет вникать в особенности труда медработников, чтобы делать свою работу более эффективно.

Сколько зарабатывает специалист по Machine Learning в России

Заработок зависит от двух моментов:

• опыта;
• географического месторасположения.

По наличию опыта IT-специалисты делятся на следующие группы:

1. Junior (младший) – без опыта работы или с опытом до 1 года.
2. Middle (средний) – уверенный специалист, способный самостоятельно принимать решения без подсказок. Обычно, чтобы стать Middle нужно от 1 до 3 лет.
3. Senior (старший) – профессионал, способный похвастать работой в сильных командах и завершивший не один успешный проект.
4. Team Lead – опытный специалист, возглавляющий подразделение по Machine Learning.

Что касается географии, то здесь в выигрыше те, кто проживает в крупных городах.

Типичное объявления о поиске Junior в регионах выглядят обычно так:

В Москве новичок будет получать примерно в 1,5-2 раза больше, а если накопит немного опыта, то уже сможет откликаться на такие вакансии:

Зарплата профессионалов значительно выше – примерно от 200 тыс. рублей и выше:

Сколько зарабатывают специалисты по Machine Learning в США

Заработная плата специалиста по Machine Learning в США составляет $144 тыс. в год, что в пересчете на месяц составляет $12 тыс или 770 000 рублей. Для сравнения – средняя зарплата, вообще, по рынку труда США равна 2,9 тыс. (190 000 рублей), т. е. работа с нейронными сетями в Америке оценивается очень высоко.

В Европе зарплаты меньше, чем в США, но в разы выше, чем в России. Поэтому имеет смысл подучить английский и зарегистрироваться на зарубежных биржах фриланса, чтобы рассматривать вакансии от европейских и американских компаний.

Как стать специалистом по Machine Learning

Machine Learning – не то направление, где приветствуют самоучек. Квалифицированный специалист должен обладать должным уровнем знаний в разных направлениях, поэтому лучше всего пройти комплексные курсы по машинному обучению. Выбирая, где это сделать, целесообразнее остановить выбор на одной из онлайн-школ, т. к. это позволяет обучаться в комфортном для себя режиме, работать над реальными проектами и по мере впитывания новых знаний наполнять свое портфолио.

Вот подборка топовых курсов по Data Scaience и Machine Learning:

ТОП курсов из этой статьи