Специалист по машинному обучению: средняя зарплата и функционал. Кто это, чем занимается и как им стать?

Специалист по машинному обучению, кто это и в чем суть его работы? Область его деятельности лежит в сфере искусственного интеллекта и является частью Data Science, где человек с помощью данных обучает и постоянно совершенствует сложные системы. Для работы он использует большие массивы информации, помогающие компьютерам и программам самостоятельно принимать решения. Специалист по машинному обучению или Machine Learning Engineer выполняет прикладные задачи, решает конкретные запросы пользователя и автоматизирует работу с помощью нейросетей. Именно ML помогает ботам, навигаторам и умным колонкам понимать и самостоятельно обрабатывать запросы пользователя, учить их реагировать на изменяющиеся обстоятельства внешней среды без участия оператора.

Основной функционал и навыки

Чем занимается специалист по машинному обучению зависит от проекта и конкретной поставленной цели. Но всегда Machine Learning Engineer работает с большими массивами данных и искусственным интеллектом. Условно весь процесс машинного обучения состоит из 2-х этапов:

1. Работа с данными. Искусственный интеллект в чем-то похож на маленького ребенка, который не может самостоятельно отличить одно от другого, пока ему не объяснят разницу. Для обучения нейросетей требуется много информации, которую специалист по МО должен собрать и оформить (разметить). Например, чтобы обучить систему распознавать пол человека по лицу, необходимо загрузить большое количество фотографии мужчин и женщин с соответствующими подписями. Идеально, если фотографии будут сделаны во всех возможных ситуациях: с разным освещением, ракурсом, с разными эмоциями. Чтобы машина смогла «ознакомиться» со всеми вариантами того, как может выглядеть мужское и женское лицо.
2. Разработка обучающих алгоритмов. Именно алгоритмы лежат в основе самостоятельного мышления искусственного интеллекта. Специалист по МО создает модели, позволяющие спрогнозировать изменение, результат и проч. Благодаря таким моделям системы могут сами принимать решения, основываясь на старых и новых данных.

Для этого специалист по МО должен обладать навыками:

• программирования, в основном это язык Python, но также приветствуется знание R, Java, C++, Scala;
• работы с библиотеками и фреймворками;
• прикладной статистики, линейной алгебры, теории вероятностей, дисперсионном анализе;
• построения алгоритмов, анализа больших данных, моделирования;
• английского языка;
• SQL.

Это основной набор требований, встречающийся практически в каждой вакансии.

Какие компании заинтересованы в специалисте по МО?

Искусственный интеллект помогает существенно упростить процессы, автоматизировать работу. Поэтому все больше компаний обращаются к внедрению в производственные процессы нейросетей. Профессия специалиста по машинному обучению востребована в самых разных областях:

• медицинские технологии;
• финансы;
• маркетинг;
• IT-сфера: разработка ПО, приложений, игр;
• торговля, например интернет-магазины.

Средняя зарплата

Средняя зарплата эксперта по ML зависит от его квалификации: Junior, Middle или Senior. Крупные организации готовы платить начинающим сотрудникам от 40 тыс. в среднем по России и от 80 тыс. в Москве. К ним предъявляются минимальные требования и основной функционал заключается в подготовке данных, создании выборки и построении несложных алгоритмов.

Middle специалист по машинному обучению получает зарплату от 70 тыс. по России, от 100 тыс. в столице. Работодатели ожидают от него самостоятельной разработки и оценки работоспособности алгоритмов, умения решить конкретную бизнес-задачу с помощью кода. Мидл должен обладать опытом работы от 2-х лет, глубоко разбираться в статистике и уметь анализировать.

Старший или Senior в среднем получает по России от 100 тыс., а по Москве от 200 тыс. Данный сотрудник должен обладать опытом в сфере от 5 лет, разбираться в работе нейросетей, обладать комплексными знаниями в анализе данных.

Где учат на специалиста по машинному обучению?

Будущие специалисты по машинному обучению выбирают, где учиться в зависимости от имеющегося бэкграунда. Всего есть 3 варианта:

• самостоятельно – подходит для тех, кто долгое время проработал в Data Science или Data Analytics и хочет сам обучиться новой профессии. Технические знания, навыки программирования и хотя бы косвенное знакомство с нейросетями облегчит самостоятельное изучение для перехода в новую область;
• курсы – вариант одинаково подходит людям с опытом в IT и рядовым пользователям компьютера. Курсы в сжатом формате дают необходимые знания, учат основам ML, необходимым навыкам программирования, работе с инструментами анализа и моделирования данных. Подобное обучение значительно короче по времени и дешевле ВУЗовского. Средняя стоимость курсов держится на уровне 100 тыс.;
• ВУЗ помогает получить комплексные и исчерпывающие знания по профессии, к тому же диплом является дополнительным преимуществом при устройстве на работу. ML обучают например в КГУ и АГУ (профиль «Интеллектуальные информационные системы и технологии»), в МТУСИ (программа «Искусственный интеллект и машинное обучение»).

Вход в специальность находится на достаточно высоком уровне и требует от претендента на должность широкого списка навыков. Machine Learning Engineer помогают выстраивать алгоритмы для решения конкретных задач, именно поэтому будущие сотрудники должны обладать зачастую специфичными знаниями о среде. Но все это окупается постоянным ростом зарплат и востребованностью профессии.