Специалист по машинному обучению: обзор, зарплата и обучение профессии 👨‍🏫🤖

Специалистом по Machine Learning называют программиста, род деятельности которого подразумевает разработку и управление искусственным интеллектом. Его основная задача – обучение программы осуществлять анализ поступающих извне сигналов, а после выдавать логические выводы.

Сначала можно подумать, что данная работа достаточно простая и нуждается только в навыках по разработке алгоритмов, на основании которых и будет работать машина. Но это мнение в корне неправильно, поскольку специалист по машинному обучению отвечает за более обширные задачи. При этом в своей работе он должен использовать креативные подходы. Он не только разрабатывает конкретные инструкции, но и заставляет ИИ обучаться и самосовершенствоваться. Это дает возможность ему решать сложные задания, например, узнавать голоса и лица, водить транспортное средство, ставить точные диагнозы только на основании симптоматики и т.д. Вполне резонно у вас появится вопрос: как стать таким специалистом?

Мы рекомендуем обратить свое внимание на список лучших онлайн-курсов по машинному обучению.

🧠 Что обязан уметь специалист по машинному обучению?

Чтобы выполнять задачи по данному направлению, специалист должен:

1. Знать наизусть алгоритмы Machine Learning.
2. Свободно работать с информацией, знать язык SQL, чтобы уметь разрабатывать запросы.
3. Изучить дискретную математику и статистику.
4. Уметь работать с инструментами SPSS/SAS или Matlab.
5. Уметь выполнять визуализацию информации посредством Matplotlib.
6. Проводить анализ и модуляцию информации посредством известных языков программирования, например, R или Python.

Большим преимуществом для специалиста, кроме технической составляющей, будет понимание предметной области, в которой он хочет работать. К примеру, собравшись трудиться в сфере инженерии, специалист должен вникать в нюансы работы инженеров, чтобы делать свою работу гораздо результативнее.

🤓 Какие черты характера присущи специалисту по машинному обучению?

Работа в области машинного программирования отлично подходит для людей, имеющих развитый аналитический ум, а также для тех, которые готовы к обучению, самосовершенствованию и развитию до конца жизни. Отличной помощью в освоении данной высокооплачиваемой профессии является занятие информатикой и нейрофизиологией.

Разработкой проектов с машинным обучением занимаются профессионалы с различных областей, поэтому для этого требуются весьма специфичные знания и умения.

💼 Основные перспективы специальности

Профессия Machine Learning актуальна для любой сферы жизни и деятельности человека. Многие пользователи глобальной сети даже не задумываются о том, что регулярно видят разработки специалистов данного профиля в обыденной жизни. Многие этого даже не осознают.

В качестве доказательства мы приведем вам несколько ярких примеров:

1. Facebook использует Machine Learning в различных направлениях работы своей социальной сети. Больше всего «умные» возможности заметны при использовании таргетированной рекламы или чат-ботов. Они запускаются любым разработчиком на базе ФБ, поэтому после обращения пользователя с вопросом система начинает диалог с ним. При этом общение может выглядеть настолько естественно, что будет сложно поверить, что с вами говорит не настоящий человек, а всего лишь очень умная машина.
2. Pinterest. Данный сайт имеет встроенную систему, способную подбирать и рекомендовать узконаправленный контент. Среди сотен тысяч картинок он подберет и покажет только те, которые хочет увидеть конкретный пользователь. Чем чаще он взаимодействует с этим сайтом, тем более точными и узконаправленными будут рекомендации. С каждым запросом система больше понимает веб-пользователя и выдает тот результат, который ему нужен.
3. Twitter использует машинное обучение для разработки собственной новостной ленты. Он определяет личные предпочтения пользователя и предоставляет самые интересные именно для него твиты.

И таких примеров действительно очень много. Machine Learning активно используют различные компании с мировым именем. Кстати, тенденция использовать машинное обучение только становится популярной, поэтому специалист в этом направлении точно не будет безработным. На сегодня в постоянном поиске профессиональных сотрудников по этому направлению многие отечественные компании.

Существуют также различные смежные с этим профилем профессии, а также более широкого профиля:

• Analyst — анализ информации и заключение выводов;
• Big Analyst — анализ крупных объемов информации;
• Deep Learning Engineer — создание нейросетей;
• Web-аналитик — анализ без использования программирования;
• Engineer — сбор, очистка и структуризация информации.

💵 Уровень зарплат по направлению Machine Learning в РФ

Зарплата специалиста зависит от 2 условий: опыта и места работы. Как показала практика, зарабатывают намного больше те специалисты, которые проживают в крупных населенных пунктах РФ. По уровню опыта программисты данного направления подразделяются на следующие группы:

1. Junior (младший) – опыт до года, или же вовсе без него, чаще всего работает стажером.
2. Middle (средний) – программист, который отвечает за свои действия и может принимать решения без подсказок. Опыт – минимум 3 года.
3. Senior (старший) – профессионал, за плечами которого успешные проекты. Работает в крупных командах над серьезными проектами. Опыт – не менее 5 лет.
4. Team Lead – управляющий подразделением с максимальными знаниями и навыками. Может самостоятельно вытянуть проект.

💵 Уровень зарплат в регионах

Для уровня Junior в регионах чаще всего встречаются объявления со ставкой от 40 тысяч рублей. В столице новичок будет зарабатывать минимум в 2,5-3 раза больше, если его опыт работы превысит 1 год. Различные компании предлагают должности разработчика со ставкой 100-120 тысяч рублей. Зарплата опытных машинных разработчиков существенно выше – 200 000 и больше.

💵 Уровень зарплат профессионалов области Machine Learning в Штатах

Средний показатель зарплаты в США равняется 144 тысячи долларов за год, что при подсчете за месяц получается 12 тысяч долларов (770 000 рублей). Средний заработок в Америке в любой другой специальности – около 3000 долларов, что при переводе на рубли будет 200 000. Это наглядно демонстрирует тот факт, что работа с нейронными сетями в Штатах ценится намного выше.

Европа не может похвастаться таким уровнем зарплат, как США. Но все же ставки намного выше, чем в РФ. Мы рекомендуем выучить английский язык, а после пройти регистрацию на различных фриланс-сайтах зарубежья, чтобы начать сотрудничество с американскими и европейскими компаниями.

🎓 Где пройти обучение?

В направлении Machine Learning самоучкам места нет. Хороший специалист имеет знания сразу в нескольких областях, поэтому мы рекомендуем окончить комплексный курс. Остановите выбор на подходящей онлайн-школе из каталога, чтобы проходить обучение без отрыва от основной работы, трудиться над настоящими проектами и пополнять портфолио.

Посмотрите подборку лучших курсов по машинному обучению по ссылке. Поделитесь в комментариях своим мнением на тему: может ли искусственный интеллект поменять мир?