隨著越來越多的企業(yè)采用人工智能和機器學習技術(shù)，企業(yè)對于機器學習工程師的需求猛增。當前存在許多這樣的工作機會，并且需要經(jīng)過培訓(xùn)或具有豐富工作經(jīng)驗的人員來填補這些職位空缺。

作為機器學習工程師，必須掌握計算機科學、數(shù)學、統(tǒng)計學、數(shù)據(jù)科學、深度學習等專業(yè)知識，還必須精通多種編程語言，并具有處理復(fù)雜數(shù)據(jù)集和算法的耐心。

對于想成為機器學習工程師的人員來說，網(wǎng)上有許多可用知識和資源，但是信息繁雜，難以有效學習和利用。由于各行業(yè)組織為機器學習工程師提供了大量工作機會，因此決定走上哪一條職業(yè)道路也可能是一個挑戰(zhàn)。

以下指南將回答有關(guān)成為機器學習工程師的一些關(guān)鍵的問題，其中包括：

機器學習工程師做什么?機器學習工程師可以獲得哪些職業(yè)機會?需要獲取哪些學位才能成為機器學習工程師?成為機器學習工程師需要什么技能?如何成為機器學習工程師?機器學習工程師的職責

機器學習工程師的職責類似于數(shù)據(jù)科學家的職責。他們需要處理大量信息，執(zhí)行數(shù)據(jù)管理，并對動態(tài)數(shù)據(jù)集進行復(fù)雜的建模。他們還要設(shè)計自運行軟件實現(xiàn)預(yù)測模型的自動化，這些模型使用以前的結(jié)果來提高未來執(zhí)行操作的準確性。

顧名思義，機器學習工程師從事機器學習工作，使用算法來分析數(shù)據(jù)并提高預(yù)測準確性，而無需人工干預(yù)。機器學習還與人工智能和深度學習密切有關(guān)，深度學習涉及使用深度數(shù)據(jù)集“思考”和解決復(fù)雜問題的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

機器學習有許多應(yīng)用程序，其中包括：

圖像和語音識別(例如，自動標記圖像、文本到語音轉(zhuǎn)換)。提供客戶見解(例如，關(guān)注客戶購買的產(chǎn)品并推薦另一款產(chǎn)品)。風險管理和欺詐預(yù)防(例如，財務(wù)預(yù)測和違約風險)。關(guān)于機器學習工程師的職位描述

2020年，機器學習工程師每年的平均薪酬約為147,134美元。從2015年到2018年，機器學習工程師的職位發(fā)布數(shù)量增長了344%。機器學習工程師通常需要擁有計算機科學、軟件工程或相關(guān)領(lǐng)域的碩士或博士學位，才能獲得更好的職業(yè)前景。在涉及人工智能或機器學習的領(lǐng)域中，大多數(shù)招聘廣告都是針對機器學習工程師的。機器學習工程師的職業(yè)發(fā)展機會

機器學習工程師有很多職業(yè)發(fā)展機會，因為不同行業(yè)組織的需求都在增長，其中包括醫(yī)療、教育、零售、制造、供應(yīng)鏈和物流等。人工智能和深度學習在多個行業(yè)的應(yīng)用更加普遍，也導(dǎo)致對機器學習工程師的需求增加。在使用編程語言和獲得該職位其他方面經(jīng)驗和知識時，你將會發(fā)現(xiàn)機器學習工程師新的職業(yè)機會。

機器學習工程師的工作類型：

機器學習工程師：使用機器學習算法和工具來設(shè)計和開發(fā)系統(tǒng)與應(yīng)用程序。數(shù)據(jù)科學家：使用大數(shù)據(jù)、人工智能、機器學習和分析工具來收集、處理、分析和解釋大量數(shù)據(jù)。自然語言處理(NLP)科學家：設(shè)計和開發(fā)機器和應(yīng)用程序，以學習人類的語言模式并翻譯成其他語言。軟件開發(fā)商/工程師：設(shè)計、開發(fā)和安裝機器語言軟件解決方案，創(chuàng)建計算機功能，準備用于可視化的產(chǎn)品文檔和測試代碼，創(chuàng)建技術(shù)規(guī)格并維護系統(tǒng)。以人為本的機器學習設(shè)計師：創(chuàng)建智能系統(tǒng)，以通過信息處理和模式識別來學習個人的偏好和行為模式。成為機器學習工程師需要學習和培訓(xùn)

大多數(shù)企業(yè)在招聘機器學習工程師時，通常要求應(yīng)聘者擁有計算機科學、數(shù)學、統(tǒng)計學或相關(guān)領(lǐng)域碩士學位。而擁有碩士學位需要具備編程知識(如Python、R、Java)，了解機器學習框架(如TensorFlow、Keras)和高等數(shù)學技能(如線性代數(shù)、貝葉斯統(tǒng)計)。

擁有亞馬遜、微軟公司等業(yè)界認可的專業(yè)認證也將幫助應(yīng)聘者在這一領(lǐng)域脫穎而出。

成為機器學習工程師所需的技能

要想成為一個機器學習工程師，需要學習一種或多種編程語言，例如Python、Java、R、C++、C、JavaScript、Scala和Julia。還需要通過培訓(xùn)和工作經(jīng)驗相結(jié)合來開發(fā)技能。

計算機科學基礎(chǔ)和編程：構(gòu)建數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)(如堆棧、隊列、多維數(shù)組)，應(yīng)用算法(如搜索、排序、優(yōu)化)，了解可計算性和復(fù)雜性(如P問題、NP問題、NP完全問題、近似算法)，并開發(fā)計算機架構(gòu)(如內(nèi)存、緩存、帶寬)。概率和統(tǒng)計：采用概率學(例如，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、馬爾可夫決策過程、隱馬爾可夫模型)，計算統(tǒng)計度量和分布(例如，均勻、正態(tài)、二項式)，并應(yīng)用分析方法(例如方差分析、假設(shè)檢驗)來觀測數(shù)據(jù)建立和驗證模型。數(shù)據(jù)建模和評估：估計給定數(shù)據(jù)集的底層結(jié)構(gòu)，找到有用的模式(如相關(guān)性和聚類)，預(yù)測未知實例的屬性(如分類、回歸)，選擇適當?shù)木?誤差度量(如對數(shù)-分類損失、回歸誤差平方和)，評估策略(例如，訓(xùn)練測試拆分、順序交叉與隨機交叉驗證)。機器學習算法和庫：找到合適的模型來應(yīng)用庫、數(shù)據(jù)包和API(例如，Spark MLlib、TensorFlow)，創(chuàng)建適合數(shù)據(jù)的學習過程(例如，線性回歸、梯度下降、遺傳算法)，并了解不同方法的優(yōu)缺點(例如，偏差和方差、缺失數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)泄漏)。軟件工程和系統(tǒng)設(shè)計：了解元素如何協(xié)同工作、與系統(tǒng)通信(例如，調(diào)用數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)庫查詢)以及構(gòu)建接口。如何成為機器學習工程師

應(yīng)聘者在申請機器學習工程師的職位之前，最好先制定明確策略，確定希望進入的行業(yè)以及希望成為什么類型的機器學習工程師。

擁有相關(guān)本科學位的應(yīng)聘者可以申請機器學習工程師的職位，也可以擔任軟件工程師、程序員或開發(fā)人員、數(shù)據(jù)科學家或計算機工程師。為了更好地從事這些職業(yè)，應(yīng)聘者最好擁有計算機科學或軟件工程的碩士或博士學位。

應(yīng)聘者還需確保掌握最新的算法、編程語言和機器學習庫，并參加繼續(xù)教育課程，更新專業(yè)證書。

此外，還可以通過LinkedIn上與其他的機器學習工程師聯(lián)系，建立人際網(wǎng)絡(luò)以了解更多有關(guān)職位的信息，這將使應(yīng)聘者了解職位空缺狀況和行業(yè)期望，并征求關(guān)于機器學習工程師職業(yè)生涯的建議。

獲得機器學習工程師職位的提示

在申請機器學習職位之前，需要在簡歷中描述具有的專業(yè)知識、技能、認證證書，并列出以往的工作經(jīng)歷。撰寫求職信，闡述希望獲得的理想職位，描述應(yīng)聘的理由以及可以勝任的工作。參考相關(guān)的文章和資料，但首先要征得作者的許可，并確保他們的聯(lián)系信息正確。搜索發(fā)布機器學習工程師職位的信息。開始機器學習工程師的旅程

機器學習技術(shù)提供了許多工作機會，而機器學習工程師待遇優(yōu)厚，并擁有良好的職業(yè)發(fā)展前景。因此現(xiàn)在是從事機器學習工程師職業(yè)的好時機。

應(yīng)聘者為了勝任機器學習工程師的職位，需要具備相應(yīng)的技能和經(jīng)驗，學習更多的知識和技能來分析數(shù)據(jù)，并制定計劃以開始其機器學習工程師的生涯。