Etter år med hype og løfter, har kunstig intelligens (AI) endelig kommet. Organisasjoner av alle typer og størrelser prøver å integrere kunstig intelligens i forretningsprosessene sine for å gjøre driften kraftigere, mer effektiv og mer lønnsom. EN dataforsker og maskinlæringsingeniør er to av de mest spennende og banebrytende yrkene innen teknologi. Selv om begge involverer å realisere løftet om AI i virksomheten, krever valget mellom å bli en maskinlæringsingeniør kontra en dataforsker å forstå hvordan de to rollene er forskjellige, og hvordan de utfyller hverandre.

Maskinlæringsingeniører og dataforskere er medlemmer av teamet bak selskapets maskinlæringsplattform (ML).. Hver stilling oppfyller kritiske oppgaver i utvikling, implementering og vedlikehold av maskinlæringsapplikasjoner. 

Likevel er rollene, ferdighetssettene og ansvaret til en maskinlæringsingeniør kontra dataforsker forskjellige på viktige måter. Å forstå forskjellene og likhetene mellom de to stillingene hjelper deg med å bestemme hvilken rolle som passer best for dine karrieremål.

Rollen til en maskinlæringsingeniør vs. dataforsker

Målet med maskinlæring og andre AI-baserte aktiviteter er å lage programvareapplikasjoner som forbedrer livene våre, enten det er i forretningsmiljøer eller i våre daglige aktiviteter utenfor jobben. Maskinlæringsingeniører og dataforskere er avgjørende for design og bruk av intelligente systemer som naturlig forbedres over tid, med eller uten hjelp fra mennesker.

En måte å skille rollene til maskinlæringsingeniører og dataforskere i intelligent systemdesign er ved å se dataforskere som arkitektene til en struktur og maskinlæringsingeniører som byggherrene som konverterer tegninger og modeller til et fungerende system. 

Disse er blant primæroppgaver til dataforskere i etableringen av intelligente systemer:

• Bestem hvilke forretningsproblemer som er egnet for ML-løsninger
• Visualiser de mange stadiene av ML livssyklus (datainnsamling, dataforberedelse, datakrangel, dataanalyse, modelleringstrening, modelltesting, distribusjon)
• Design tilpassede algoritmer og datamodeller
• Identifiser komplementære datasett og generer syntetiske data som dyplæringsmodeller (DL) krever
• Bestem systemets krav til datakommentarer
• Opprettholde løpende kommunikasjon med alle interessenter
• Lag tilpassede verktøy for å optimalisere arbeidsflyten for modellering

Derimot legger rollen til maskinlæringsingeniører vekt på distribusjon og drift av ML- og DL-modeller:

• Distribuer og optimaliser ML- og DL-modeller i produksjonsinnstillinger
• Overvåk modellenes ytelse for å adressere ventetid, minne, gjennomstrømning og andre operasjonelle parametere
• Utfør slutningstesting på CPUer, GPUer, edge-enheter og annen maskinvare
• Vedlikehold og feilsøk ML- og DL-modellene
• Administrer versjonskontroll for modeller, metadata og eksperimenter
• Optimaliser modellarbeidsflyter ved å bruke tilpassede verktøy

Dataforskere er direkte involvert i analyse og tolkning av innsiktene hentet fra ML- og DL-modeller ved å bruke statistiske og matematiske teknikker for å identifisere mønstre, trender og sammenhenger i dataene. 

Maskinlæringsingeniører stoler mer på sin bakgrunn innen programmering og ingeniørfag for å transformere datavitenskapelige konsepter til funksjonelle systemer som er fleksible, skalerbare og transparente.

Maskinlæringsingeniør vs. dataforsker: ferdigheter, utdanning og ansvar

Det er en betydelig mengde overlapping i kvalifikasjonene som trengs for karrierer innen maskinlæringsteknikk og datavitenskap. For eksempel krever begge feltene teknisk skarpsindighet, analytisk tenkning og problemløsningsevner. De er også avhengige av programmeringserfaring som vanligvis inkluderer Python- og R-programmering, skysystemer (AWS, Microsoft Azure og Google Cloud Platform, eller GPC), og metadatalagring og optimalisering.

Enda viktigere enn likhetene i utdanningen og ferdighetene til maskinlæringsingeniører og dataforskere er forskjellene i deres tekniske og pedagogiske bakgrunn:

• Dataforskere må være dyktige på statistikk, dataanalyse, datavisualisering, skriftlig og verbal kommunikasjon og presentasjoner.
• Maskinlæringsingeniører må ha inngående kunnskap om datastrukturer, datamodellering, programvareteknikk og konseptene som ligger til grunn for ML- og DL-modeller.

Dataforskere har en tendens til å ha et bredere sett med harde ferdigheter enn maskinlæringsingeniører, inkludert erfaring med statistisk og matematisk programvare, spørringsspråk, datavisualiseringsverktøy, databaseadministrasjon, Microsoft Excel og datakrangel. 

De viktigste kriteriene for maskinlæringsingeniører inkluderer kunnskap om ML rammer og ML biblioteker, datastrukturer, datamodelleringsteknikker og programvarearkitekturer. 

Dette er blant ferdighetene som er nødvendige for en karriere som maskinlæringsingeniør:

• Linux/Unix operativsystemer
• Programmeringsspråkene Java, C og C++
• GPU-arkitekturer og CUDA-programmering
• Datamodellering og evaluering
• Nevrale nettverksarkitekturer
• Naturlig språkbehandling (NLP)
• Distribuert databehandling
• Forsterkningslæring
• Gnist og Hadoop programmering

De kompetansesett av dataforskere omfatter disse områdene:

• SQL og Python-koding
• Databasedesign og programmering, inkludert NoSQL og skydatabaser
• Datainnsamlings- og renseverktøy, inkludert verktøy for business intelligence (BI).
• Statistiske analyseverktøy som SPSS, Matlab og SAS
• Beskrivende, diagnostiske, prediktive og foreskrivende statistiske analyser
• Lineær algebra og kalkulus
• ML modellbygg
• Verktøy for modellvalidering og distribusjon (SAS, Neptune, Kubeflow og Google AI)
• API-utviklingsverktøy som Amazon AWS (Amazon API Gateway) og IBM Cloud (IBM API Connect)

US Bureau of Labor Statistics (BLS) påpeker at de fleste dataforskere ha en mastergrad eller doktorgrad i matematikk, statistikk, informatikk, business eller engineering. (BLS-gruppene maskinlæringsingeniører under kategorien dataforskere.) Programmerings språk som anses som essensielle for dataforskere er Python, R, SQL, Git og GitHub. 

Maskinlæringsingeniører forventes å være det dyktig i Java, R, Python og C++, i tillegg til å bruke ML-biblioteker som Microsofts CNTK, Apache Sparks MLlib og Googles TensorFlow. De forventes også å ha en sterk forståelse av web-APIer og dynamiske og statiske API-biblioteker.

Utsiktene for maskinlæringsingeniører og dataforskere

BLS anslår at antall jobber tilgjengelig for dataforskere vil øke med 36% mellom 2021 og 2031, som er mye raskere enn gjennomsnittlig vekst i alle yrker. 

Verdens økonomiske forums "The Future of Jobs-rapport 2023” plasserer AI- og maskinlæringsspesialister blant de raskest voksende jobbene, med en gjennomsnittlig årlig vekst på 30 % fram til 2027. Rapporten påpeker at 42 % av de spurte selskapene har til hensikt å prioritere opplæring av arbeidere til å bruke AI og big data i neste omgang fem år.

Lønnsestimater for dataforskere inkluderer BLS-rapportering en gjennomsnittlig årslønn på $ 100,910 fra mai 2021, og PayScales undersøkelse som indikerer dataforskeres gjennomsnittlig grunnlønn på $99,344 XNUMX i 2023, innenfor et område på $71,000 138,000 og $XNUMX XNUMX per år. 

Derimot setter PayScale gjennomsnittlig grunnlønn for maskinlæringsingeniører til $115,243 i et område fra rundt $80,000 til $157,000 per år.

I følge PayScale er ferdighetene som har størst innvirkning på lønningene til maskinlæringsingeniører bildebehandling (26 % høyere enn gjennomsnittet), forsterkende læring (22 % høyere), DevOps (22 % høyere) og Scala (20 %). høyere). 

Lønn til dataforskere økes ved å ha ferdigheter i C++-programmering (42 % høyere enn gjennomsnittet), cybersikkerhet (39 % høyere), forskningsanalyse (26 % høyere), PyTorch-programvarebibliotek (24 % høyere) og prognoser (22 % høyere). ).

Et spirende felt for dataforskere er kvanteberegning – spesifikt kvanteinformasjonsvitenskap – som krever kunnskap om kvantemekanikk og bruk av kvantealgoritmer i problemløsningsapplikasjoner. 

På samme måte kan maskinlæringsingeniører forvente et løft i jobbutsiktene de neste årene som et resultat av fremveksten av generativ AI, som forventes å legge til så mye som 4.4 billioner dollar i økonomisk verdi ved å øke den totale produktiviteten, ifølge McKinseys "Technology Trends Outlook 2023"-rapport.

Maskinlæringsingeniør og dataforsker: On the Crest of the Next Tech Wave

AI-teknologier vil ha en enorm innvirkning på økonomier og arbeidsmarkeder over hele verden i de kommende årene, men som med alle nye teknologier, vil det være vinnere og tapere. Center for Economic Policy Research (CEPR) anslår at AI vil øke den globale veksten med 4 % til 6 % hvert år, sammenlignet med et gjennomsnitt på en årlig økning på 4 % de siste tiårene. 

Effekten av AI på sysselsettingen er mindre sikker, men World Economic Forum anslår at selv om AI vil erstatte 85 millioner jobber rundt om i verden mellom 2020 og 2025, vil det også opprett 97 millioner jobber, først og fremst innen områder som big data, maskinlæring og digital markedsføring. Som disse tallene indikerer, vil etterspørselen etter maskinlæringsingeniører og dataforskere sannsynligvis forbli sterk i mange år fremover.

Bilde brukt under lisens fra Shutterstock

• SEO-drevet innhold og PR-distribusjon. Bli forsterket i dag.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrk deg selv. Tilgang her.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Kunnskap forsterket. Tilgang her.
• PlatoESG. Karbon, CleanTech, Energi, Miljø, Solenergi, Avfallshåndtering. Tilgang her.
• PlatoHelse. Bioteknologisk og klinisk etterretning. Tilgang her.
• kilde: https://www.dataversity.net/machine-learning-engineer-vs-data-scientist/