机器学习工程师学习路线_职业路线图：机器学习工程师
机器学习工程师学习路线
机器学习，是人工智能（AI）的子集，涉及
对系统用于依靠模式和推理来执行任务的算法和统计模型的研究，是当今技术工作市场上需求最高的技能之一。
因此，就职业前景而言，有理由认为机器学习工程师处于有利地位。 根据在线教育平台Study.com的说法，这些专业人员都是经验丰富的程序员，他们开发的机器和系统可以在没有特定指导的情况下学习和应用知识。
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Study.com指出，机器学习工程师的重点不仅限于对机器进行编程以执行特定任务。 他们创建的程序使机器可以执行操作，而无需专门指导他们执行任务。
例如，这样的工程师可能会致力于自动驾驶汽车或程序服务的开发，以便他们可以尝试确定特定个人的利益。 Study.com说：“从定制的新闻源到定制的Web搜索，机器学习工程师正在为许多人的日常生活以及他们如何使用技术做出贡献。”
机器学习工程师的工作技能
机器学习工程师需要具备的工作技能包括计算机编程（可能包括诸如C ++或Java的特定语言的知识），数学，数据分析，数据挖掘，云应用程序的知识以及良好的沟通能力。
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专业社交网站LinkedIn在其2019年最有希望的工作清单中将机器学习工程师排名第15位。该排名基于诸如高薪，大量职位空缺以及同比增长等因素。 为了确定最佳的职业机会，LinkedIn结合了数百万会员资料，职位空缺和薪水的数据。
求职网站确实报告说，机器学习工程师在其AI十大工作列表中。 在2018年至2019年之间，该网站的分析团队确定了职位描述比例最高的10个职位，其中包括关键字“人工智能”或“机器学习”。
机器学习工程师在2018年名列第三之后，确实在2019年的确确实实是收入最高的工作。
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那么，成为一名机器学习工程师又需要什么呢？ 为了找到答案，我们与个性化软件和服务提供商Sailthru的首席机器学习工程师Kyle Hamlin进行了交谈。
教育/早年
Hamlin于2010年在科罗拉多州立大学获得认知心理学的理学学士学位，并在巴鲁克学院（Baruch College）获得了统计学理学硕士学位。
在大学学习并规划自己的未来时，他无意从事IT职业。 “我最初的职业愿望是成为一名顾问/治疗师，”哈姆林说。
这并不是说他对机器或技术工作原理背后的机械缺乏兴趣。 “我想我一直对修补事物感兴趣，无论是机械的还是数字的，” Hamlin说。 “所以对我来说，即使我最初没有意识到，接触技术也总是很合适。”
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工作经历
Hamlin的最初工作经验之一是在数据分析和数据仓库提供商Teradata担任数据建模实习生。
他说：“这是一次实习，因此必须结束，但这是我至今所拥有和使用的某些数据工程知识的基础，”
在实习之后，Hamlin担任儿童和家庭服务提供商Sheltering Arms的劳动力分析员。 他负责监督所有基于指标的计划，并推动有效的招聘，培训和管理。 其他职责包括准备月度数据报告，分析指标以在内部和外部识别最佳绩效人员，执行退休金分析以及评估营业额以减少人员流失率。
哈姆林说：“这项工作是我第一次能够在组织上释放我不断增长的分析能力。” “作为非营利组织，他们没有多少钱可以投资于软件或什至没有任何东西可以帮助做出有关其劳动力的更高级决策。”
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Hamlin设计了基于ADP数据的报告系统，以将报告分发给数百名远程经理，以帮助他们深入了解自己的团队。 他说：“这可能是迄今为止该组织最大的分析工作之一，并且完全由我的旧戴尔台式机运行。” “完成这样的项目使我能够将自己卖给与自己的职业理想更相近的公司。”
接下来，Hamlin加入媒体和营销服务公司Mindshare，担任数字洞察分析师。 他的成就之一是将许多不同的数据源整合在一起，以自动生成数百个联合利华品牌的报告。 他说：“该项目帮助我将自己的分析能力卖给了感兴趣的公司。”
汉姆林（Hamlin）不久就利用了他在市场和广告公司Rocket Fuel担任研究分析师的机会。 他说：“我相信这家公司是我事业真正发展的地方。” “对于一个人来说，这是一家真正的技术公司，所以我接触了许多志同道合的人。”
Hamlin还能够使用各种专有的机器学习和大数据系统。 他说：“最后，火箭燃料对我来说最大的卖点是我接触并使用过的所有最先进的系统。”
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Hamlin于2016年3月加入信息，数据和测量公司Nielsen，担任机器学习工程师。 他说：“来自Rocket Fuel并具有世界一流的大数据经验，我能够带头扩展用于管理在线学习系统的Web应用程序的扩展。”
该系统对于数据科学家了解和评估其模型至关重要。 “这是一个巨大的卖点，因为我有构建分析系统的经验，现在我学会了如何将其扩展到生产环境，” Hamlin说。
Hamlin于2019年加入现任雇主Sailthru，他的工作重点与数据工程领域保持一致。 他说：“我花了很多时间使现有的机器学习系统现代化，同时也为利用统一数据湖和最新深度学习的新平台建立了核心基础。”
难忘的时刻
到目前为止，哈姆林职业生涯中最难忘的时刻是一切的开始。 他说：“完成本科学位后，我开始在全国各地申请研究生院-主要是博士学位辅导心理学课程。” “当我等待学校的回应时，我得出的结论是，我实际上不想在接下来的七年里在学校攻读博士学位。”
Hamlin认为，拥有硕士学位后拥有5年工作经验比拥有博士学位后获得零工作经验更有价值。 因此，他决定去纽约市巴鲁克学院攻读工业/组织心理学硕士学位。
“在Baruch的第一学期，有两次经历完全改变了我的职业生涯，” Hamlin说。 “最初的经历是试图创建一个我和我最好的朋友所拥有的想法：一个共享和混合我们创作的音乐片段的平台。 老实说，这更是我们保持联系的原因。 但是，尽管我们俩都放弃了Ruby on Rails应用程序，但我意识到，我宁愿花很多时间调试和修改代码（即使是漫无目的的），而不是学习心理学课程。
第二个经验是他在心理学课程的第一学期享受的一门课，即“商业决策的应用统计分析”。 在那堂课中，学生必须使用良好的实验设计原则来设计实验，以收集有关某种假设的数据，然后使用IBM SPSS统计软件对其进行分析。
“这门课很辛苦，但是让我感到很熟悉，因为我在本科期间所做的很多事情都是研究实验设计并分析我在SPSS中收集的数据，” Hamlin说。 “在学期末，我很喜欢软件，而且我擅长分析，这对我很明显，所以我做出了我一生中做出的最好的决定：我转到了Baruch的MS Statistic计划。”
在接下来的两年中，Hamlin的任务是学习各种语言的编程。 当时，数据科学领域正在Swift发展，他知道，如果他精通统计分析并且还具有良好的编程基础，那么他将是主要的工作候选人。
哈姆林说：“这种记忆对我非常喜欢，因为它显然是我的生活和职业的关键变化，而且变得更好。” “但是当时，我为自己是否具备完成统计学硕士学位的数学能力而苦恼。 最后，尽管这很艰难，但我还是遵循自己的兴趣做出了正确的决定。”
技能和认证
哈林说，学习Python不一定是必需的，“但是我非常想成为一名优秀的程序员来补充我在统计学方面的知识。” “学习Python编程为我打开了许多门。 在我开始建立任何分析，统计或机器学习项目之前，它教会了我如何像软件工程师那样思考，我认为这是无价的。”
最终，Hamlin致力于学习软件工程的时间获得了回报，因为这有助于他擅长为雇主提供更强大的解决方案。 “作为一名机器学习工程师，其主要技能是知道如何将机器学习系统扩展到生产软件环境，如果没有先学习Python，我将无法实现这一目标。”
短期和长期目标
哈姆林说，他对网络安全领域越来越感兴趣。 他说：“我认为，随着我们的社会继续数字化，人工智能将变得越来越普遍，这一领域将变得越来越重要。” “此外，几乎九年后，我和我最好的朋友仍然在一起共同构建软件。
当然，在过去的九年中我们并不总是在构建，但是我们最近创建了一个产品，以帮助向构建网站的团队提供快速的视觉反馈。 这就是Volley，这是我未来的目标之一：建立自己的可持续业务。”
给其他寻求类似道路的人的建议
“自动化一切，” Hamlin说。 “我在编程中获得的许多实际经验是通过尝试将我必须执行多次的任何任务编程掉。 我发现，即使是艰巨的任务，也需要将许多子任务缝合在一起并使用多个系统。”
这些自动化的努力使HamlinSwift意识到代码会很快变得混乱，并且他需要更多地了解良好的组织和设计模式。
翻译自: https://www.idginsiderpro.com/article/3535372/career-roadmap-machine-learning-engineer.html
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