Les 6 millors feines d’aprenentatge automàtic que tindran demanda el 2022

L’aprenentatge automàtic (ML) ha estat sota el punt de mira en els últims anys al món de la tecnologia. Té aplicacions en gairebé tots els camps. A més, com que té una àmplia gamma d’aplicacions, els treballs d’aprenentatge automàtic han sorgit en nombroses indústries. Així, amb més empreses que utilitzen el model d’aprenentatge automàtic, hi ha una demanda creixent de professionals de MI.

Aquí hi ha una llista dels 6 millors treballs d’aprenentatge automàtic que val la pena perseguir el 2022.

1.Científic de dades

Els científics de dades aporten valor a una organització recopilant, processant i analitzant dades. Gairebé totes les organitzacions han de gestionar grans volums de dades de manera coherent. De la mateixa manera, no seria humanament possible recopilar i analitzar aquests volums sense l’ajuda de la tecnologia. És per això que les empreses utilitzen tècniques de modelatge d’aprenentatge automàtic per fer prediccions precises que poden impulsar models de negoci.

Habilitats requerides

Els científics de dades han d’estar especialitzats en almenys un llenguatge de programació, com R o Python. També han de ser hàbils

  • Extracció i manipulació de dades amb SQL.
  • Construcció d’algoritmes d’aprenentatge automàtic.
  • Anàlisi de conjunts de dades mitjançant tècniques estadístiques.

2. Enginyer MLOps

Els enginyers de MLOps han de convertir el codi de ciència de dades en un producte final funcional. També han de crear models de negoci i incorporar-los al web de l’empresa. A més, han de desenvolupar sistemes que dirigeixen els clients potencials a pàgines que compleixin els seus requisits. Els enginyers de MLOps també han de comprovar diverses mètriques i registres per assegurar-se que el negoci va pel bon camí. Han d’implementar múltiples mecanismes de control d’accés, també verificar que la infraestructura s’ajusta a les polítiques de compliment.

Habilitats requerides

Els enginyers de MLOP han de treballar amb biblioteques d’aprenentatge automàtic com PyTorch i TensorFlow. Tenir aquestes habilitats al cinturó d’eines és un avantatge definitiu. També han de tenir una bona idea sobre els fonaments dels algorismes ML. Han de ser hàbils

  • Refactorització dels codis dels científics de dades i mantenir-los preparats per a la producció.
  • Tenir una bona comprensió dels conceptes de desenvolupament de programari i MLOps com ara pipelines CI/CD.

3.Enginyer d’aprenentatge automàtic

La feina d’un enginyer d’aprenentatge automàtic és dissenyar productes d’IA escalables per als usuaris finals. Els enginyers d’aprenentatge automàtic també han de crear canalitzacions d’aprenentatge automàtic i formar empleats. També han de controlar constantment el rendiment del model i reeducar els gestors quan sigui necessari.

Habilitats requerides

Els enginyers d’aprenentatge automàtic se situen entre la ciència de dades i l’enginyeria del programari. Però, han d’entendre el funcionament d’ambdós dominis. Els enginyers d’aprenentatge automàtic han de:

  • Apreneu les estadístiques, la probabilitat i els fonaments del modelatge ML.
  • Han d’entendre principis d’enginyeria de programari com l’abstracció, la modularitat i el control de versions.
  • Tenir coneixements de MLOps.
  • Ha de ser conscient de les millors pràctiques associades a la incorporació de models de ciència de dades a la producció.

4.Consultor en Ciència de Dades

Els consultors de ciència de dades ofereixen solucions d’aprenentatge automàtic i IA per als seus clients. A més, la majoria dels consultors treballen en múltiples projectes amb clients de diferents indústries. Els consultors d’estratègia d’aprenentatge automàtic ofereixen estratègies basades en IA per resoldre problemes, però no les implementen.

Habilitats requerides

Els consultors de ciència de dades ofereixen i implementen productes ML totalment funcionals per als seus clients.

  • Els consultors de ciències de dades han de conèixer el procés de creació dels algorismes d’aprenentatge automàtic. Han d’analitzar grans quantitats de dades i oferir solucions valuoses.
  • Han de saber traduir les dades en coneixements accionables que les persones no tècniques puguin entendre.

5. Científic de recerca en aprenentatge automàtic

Un científic d’aprenentatge automàtic generalment troba oportunitats en entorns acadèmics on la recerca d’ML és una prioritat. S’espera un alt nivell de precisió dels científics investigadors de ML. També gestionen els fluxos de treball del projecte d’extrem a extrem.

Habilitats requerides

La majoria dels investigadors s’especialitzen en una sola àrea de camp de ML i continuen explorant noves oportunitats en aquest nínxol específic.

  • Els investigadors d’aprenentatge automàtic han de tenir habilitats per escriure treballs de recerca.
  • Han de tenir un bon coneixement d’almenys un llenguatge de programació.
  • Les habilitats de ML en un camp específic (anàlisi d’optimització/regressió) poden ser un avantatge afegit.

6.Enginyer de visió per ordinador

Els enginyers de visió per ordinador desenvolupen models de detecció d’objectes, reconeixement facial i estimació de poses per a diverses organitzacions. Per tant, la feina de l’enginyer de visió per computador és altament especialitzada, ja que el seu enfocament es limita a un domini diferent.

Habilitats requerides

Els enginyers de visió per ordinador han d’aconseguir solucions innovadores o fer millores a les existents.

  • Els enginyers han de tenir fortes habilitats de programació i principis d’enginyeria de programari.
  • Han de ser experts en resoldre DSA o estructures i algorismes de dades
  • Han de tenir bons coneixements de càlcul, estadística, optimització matemàtica i àlgebra lineal.

Conclusió

Les habilitats d’aprenentatge automàtic poden donar lloc a carreres satisfactòries. De la mateixa manera, les oportunitats són infinites si teniu habilitats en una àrea específica com el reconeixement de la parla o la visió per ordinador. A més, totes les funcions d’aprenentatge automàtic inclouen sous atractius. També ofereixen espai per al progrés i la millora contínua. Per tant, heu de buscar oportunitats de treball de ML que coincideixin amb els vostres interessos i capacitats de decisió.

Leave a Comment

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