Carrera i sou d’un enginyer d’aprenentatge automàtic als EUA

A mesura que avança la ciència de dades i les tecnologies relacionades, també ho fa la necessitat d’enginyers d’aprenentatge automàtic qualificats. Cada cop són més les empreses que decideixen contractar experts en aprenentatge automàtic per millorar els seus productes i serveis. És fonamental col·laborar amb la tecnologia per ampliar i oferir un servei únic. A causa de la naturalesa exclusiva d’aquest camp, els enginyers d’aprenentatge automàtic gaudeixen d’un sou elevat. També hi ha una bona explicació. Demana un alt nivell d’educació especialitzada, un conjunt d’habilitats ben desenvolupats i una aptitud natural en l’àmbit científic.

Qui són els enginyers d’aprenentatge automàtic i quina és la seva funció?

El camp de la ciència de dades abasta molt més que una àrea. Fa ús de la programació, però posa més èmfasi en un mètode analític d’aproximació a les dades. Com a tal, la feina d’un científic de dades implica examinar la informació per trobar coneixements que es poden aplicar a les operacions d’una empresa. Un equip de ciència de dades pot incloure un enginyer o especialista en aprenentatge automàtic. El modelatge és el cor de l’ML, i els models creats es poden utilitzar per a qualsevol ús al llarg de la línia, inclosa, entre d’altres, la millora del producte.

Els enginyers experts en aprenentatge automàtic poden dissenyar un sistema de reconeixement d’imatges que pugui distingir entre diferents tipus d’escombraries a partir d’imatges, estimar les necessitats energètiques futures, anticipar les vendes de productes en funció de les tendències passades i, fins i tot, preveure la propagació d’una epidèmia.

L’enginyer ML és un expert en matemàtiques i informàtica que també té un coneixement ferm dels fonaments de la programació, la probabilitat i les estadístiques. Com a tal, no tothom tindrà la capacitat d’aprendre i utilitzar-los.

Quant guanya un enginyer d’aprenentatge automàtic?

El sou d’un enginyer d’aprenentatge automàtic es pot veure afectat per factors com l’empresa, la posició i la ubicació. Tanmateix, el factor més important són els anys de pràctica. El nombre de zeros en el sou es defineix per l’experiència i l’experiència en ciència de dades. Això es deu al fet que el valor d’un empleat per a l’organització es correlaciona directament amb el seu nivell de coneixement. Se’ls compensa segons el valor que creen.

Segons la investigació realitzada per Payscale, els enginyers d’aprenentatge automàtic, de mitjana, guanyen 112.452 dòlars anuals.

  • Nivell inicial: un enginyer d’aprenentatge automàtic amb menys d’un any d’experiència guanya un sou mitjà de 93.867 dòlars (això no inclou bonificacions ni altres formes de compensació).
  • Nivell de carrera inicial: el sou típic d’un enginyer d’aprenentatge automàtic amb 1-4 anys d’experiència és de 111.870 dòlars.
  • Nivell mitjà de carrera: amb 5-7 anys d’experiència, un enginyer d’aprenentatge automàtic guanya un sou mitjà de 141.720 dòlars o més.

Trajectoria de la carrera

La popularitat de l’aprenentatge automàtic prové del fet que permet als ordinadors aprendre de manera independent, la qual cosa redueix la implicació humana i augmenta la seva eficiència. Com a resultat, Machine Learning ofereix una gran varietat de carreres lucratives i demandades, com ara enginyer d’aprenentatge automàtic, científic de dades, científic de processament del llenguatge natural (NLP), etc.

Molts enginyers d’aprenentatge automàtic passen popularment d’enginyers d’aprenentatge automàtic a científics de dades, ja que ofereixen a una persona més oportunitats de carrera en el futur. Després d’aconseguir una bona experiència de 5-8 anys, els enginyers d’aprenentatge automàtic també poden treballar com a enginyers sèniors d’aprenentatge automàtic o científics de dades en funció dels seus interessos. Després de treballar com a científic de dades i obtenir una bona experiència laboral, una persona comença a treballar com a científic de dades sènior, gestor de ciències de dades i director de ciència de dades segons el nivell d’experiència creixent. Altres oportunitats professionals són PNL Scientist (on NLP significa National Language Programming), Business Intelligence Developer i Human-Centred Machine Learning Designer.

Quines són les habilitats necessàries per a la funció d’enginyer d’aprenentatge automàtic?

Els professionals amb experiència en aprenentatge automàtic, processament del llenguatge natural (PNL) i aprenentatge profund guanyen més que els seus companys. La concentració d’una empresa o d’un enginyer en una indústria determinada pot dictar les habilitats requerides. El que més importa, però, és què en fas i com estàs obert al canvi i a la millora. Les habilitats més populars per als enginyers d’aprenentatge automàtic són l’anàlisi de dades, el modelatge de dades, l’aprenentatge profund, el processament del llenguatge natural (NLP), el llenguatge de programació R, Python, Scala, la intel·ligència artificial (IA), l’aprenentatge de reforç i el processament d’imatges.

Les ciutats i les empreses són les que més paguen

Els enginyers especialitzats en aprenentatge automàtic a San Francisco, Califòrnia, guanyen diners més importants que els seus homòlegs d’altres llocs dels Estats Units. Els nivells salarials en aquests camps estan per sobre de la mitjana nacional a la ciutat de Nova York i San Francisco, Califòrnia. Ciutats com Santa Clara, Dallas, Austin, Bellevue i Coldwater també paguen els sous més alts en comparació amb altres ciutats.

Les principals empreses que paguen sous excel·lents als enginyers d’aprenentatge automàtic als Estats Units són Bayer, IBM, Ford Motor Company, eBay, Capital One, Tapjoy, Snap, General Assembly, Twitter, Airbnb, DoorDash i DispatchHealth.

A mesura que les empreses s’esforcen més per investigar i crear productes d’avantguarda, els experts en aprenentatge automàtic podrien veure un augment de la demanda en els propers anys. A més, invertir en IA i altres formes de tecnologia que ajudin a avançar és una gran estratègia per expandir el negoci i la carrera professional.

Please Don't Forget To Join Our ML Subreddit

Referències:

  • https://www.payscale.com/research/US/Job=Machine_Learning_Engineer/Salary
  • https://builtin.com/salaries/dev-engineer/machine-learning-engineer
  • https://www.indeed.com/career/machine-learning-engineer/salaries
  • https://www.payscale.com/research/US/Job=Machine_Learning_Engineer/Salary
  • https://www.geeksforgeeks.org/top-career-paths-in-machine-learning/


Dhanshree Shenwai és un escriptor de continguts de consultoria a MarktechPost. És enginyera en informàtica i treballa com a gestora de lliurament al banc líder mundial. Té una bona experiència en empreses FinTech que cobreixen el domini financer, de targetes i pagaments i banca amb un gran interès en les aplicacions d’IA. Està entusiasmada amb l’exploració de noves tecnologies i els avenços en l’evolució del món actual.


Leave a Comment

Your email address will not be published. Required fields are marked *