深度学习工程师

雇用深度学习工程师

深度学习是一种使用机器学习和人工智能(AI)来协助个人学习的技术。数据科学是深度学习的一个重要组成部分。它讨论了统计学以及预测性建模。负责获取、分析和解释海量数据的深度学习工程师会发现它非常有益;深度学习加速并简化了这一过程。

深度学习工程师是高度熟练的程序员,他们从事研究、设计和建立自我运行的软件,以实现预测模型的自动化。深度学习工程师创建人工智能(AI)系统,使用大量数据集来生成和构建学习和预测算法。为了帮助构建高性能的机器学习模型,机器学习工程师必须检查、评估和组织数据,进行测试,并优化学习过程。

如果你对数据、自动化和算法感兴趣,机器学习可能是适合你的职业。

深度学习工程的发展前景

深度学习工程师的职位在各行业都有很高的需求,这意味着他们提供了职业稳定性和多样化的机会。根据一些预测,从2018年到2027年,全球人工智能和机器学习市场将以持续的速度增长。根据市场研究公司IDC的数据,到2024年,全球人工智能业务的价值将超过5000亿美元。

全世界对人工智能/机器学习技术和应用的需求,推动了人工智能初创公司的数量以及现有企业对该领域的兴趣。2015年至2018年,人工智能初创企业的收购数量几乎翻了两番,自2010年以来几乎翻了三番。人工智能企业的收购与人工智能初创企业的资金同步增加,从2013年的10多亿美元增加到2020年第一季度的85亿美元。

深度学习工程师的职责是什么?

深度学习工程师在团队中的职责包括各种责任,如

  • 将为人工智能驱动的服务创建后端基础设施、数据管道和/或机器学习模型。
  • 正在开发排名模型,以实现自动化和开发建模程序。
  • 协助创建新的功能,解决复杂的数据管理问题。
  • 向终端用户提供并测试机器学习模型。
  • 结合计算机科学原理,如数据结构、算法和机器学习,创造出惊人的ML模型。
  • 该课程包括,除其他外,编程语言,分布式系统和信息检索。
  • 除了这些,深度学习工程师的职责和职能还可能包括其他。

由于这项业务仍处于早期阶段,许多细节尚不清楚,每个组织都有其独特的生产性自动化战术。因此,IT组织的深度学习工程师工作可能包含各种额外的责任,例如:

  • 数据科学家和业务分析师之间的合作。
  • 基础设施自动化。
  • 从机器学习模型中创建API。
  • 在部署人工智能和机器学习模型之前,让它们通过考验。
  • 机器学习正被用来生成最小可行产品。
  • 人工智能为企业提供新鲜的人才。

如何成为一名深度学习工程师?

要从事深度学习工程师的工作,你必须满足一些资格。这个职能部门负责通过评估和组织数据,运行测试和实验,以及普遍监测和改进学习过程,创建高性能的机器学习系统。

作为一名深度学习工程师,你将负责将算法应用于一系列代码库;因此,以前的软件开发专业知识是首选。基本上,数学、统计学和网络编程的正确组合将为你提供必要的基础–一旦你理解了这些想法,你就可以申请深度学习工程的就业。

成为深度学习工程师所需的技能

深度学习工程师工作是一个相对较新且快速增长的领域。因此,成为一名深度学习工程师并不是一个放之四海而皆准的工作。有很多方法可以进入这个行业,这取决于你的教育背景、技术能力和兴趣领域。人工智能和机器学习已经在改变IT、金融科技、医疗保健、教育、交通和其他行业,而且未来还会有更多。各组织正在关注人工智能的优势,超越测试阶段,并尽快推动人工智能/ML的采用。因此,深度学习工程师的工作在不久的将来会有很大的需求。需具备的技能如下:

有关软件工程的专业知识

深度学习工程师依赖于各种计算机科学基础知识,如编写能够搜索、排序和优化的算法;了解数据结构,如堆栈、队列、图、树和多维数组;了解可计算性和复杂性;以及计算机架构知识,如内存、集群、带宽、死锁和缓存。

数据科学知识

深度学习工程师依赖于数据科学基础知识,如Python、SQL和Java等编程语言,假设检验、数据建模、数学、概率和统计学(如Naive Bayes分类器、条件概率、可能性、Bayes规则和Bayes网、隐马尔科夫模型等等),以及为预测模型和算法制定评估策略的能力。

机器学习方面的专业知识

深度学习、动态编程、神经网络设计、自然语言处理、音频和视频处理、强化学习、复杂的信号处理方法和机器学习算法优化都是许多机器学习工程师所具备的技能。

数据安全意识

虽然机器学习模型需要大量的数据准备,但数据访问应该只限于授权人员和应用程序。数据安全是一项基本技能,必须不惜代价学习。

具有项目经验

作为ML工程师的另一个关键方面是了解何时以及如何将你的技术才能应用于实际任务和项目。从头到尾完成一个人工智能/ML开发项目,并将其记录在你的投资组合中,将有助于你向潜在的雇主推销你的才能和经验,让你获得那些你一直渴望的远程ML工程师工作。

沟通技巧

深度学习工程师经常与数据科学家和分析师、软件工程师、研究科学家、营销团队和产品团队合作,因此,向利益相关者准确解释项目目标、时间表和期望的能力至关重要。

解决问题的能力

深度学习工程师,像数据科学家和软件工程师一样,必须能够解决问题。因为机器学习的重点是实时解决问题,所以必须要有批判性和创造性地思考问题和设计解决方案的能力。

专业知识

深度学习工程师必须同时了解公司的需求和他们的设计所要解决的挑战类型,以建立自我运行的软件和优化企业和客户利用的解决方案。如果没有领域的专业知识,机器学习工程师的建议可能是不正确的,他们的工作可能排除了重要的特征,分析一个模型可能很困难。

怎样获得远程深度学习工程师的工作?

深度学习工程师必须努力工作,以跟上行业当前的所有突破,并不断拓宽他们的技能。为了茁壮成长,他们必须成功地、持续地坚持行业内的最佳实践。开发人员在这方面前进的过程中应该考虑两件事。他们可以向更有经验、更善于在实践中传授新技能的人寻求帮助。作为一名机器学习工程师,你还必须磨练自己的分析、计算机编程、人工智能和机器学习技能。

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工作描述

工作职责

  • 为人工智能驱动的产品构建后端基础设施、数据管道和/或深度学习模型
  • 使用基本的编码能力,改进当前的深度学习系统
  • 对深度学习系统进行完全控制
  • 创建功能和大规模推荐系统
  • 确定新鲜的机会,将深度学习应用到产品的各个方面
  • 引入新功能,解决困难的数据管理问题
  • 创建可操作的排名模型,并使建模工作流程自动化


要求

  • 工程、计算机科学或信息技术方面的学士/学位硕士(或同等经验)
  • 需要至少三年的深度学习工程师的经验(极少数高技能的开发人员例外)
  • 人工智能、深度学习和机器学习技术专长
  • 优秀的数学和分析能力
  • 了解和应用数据科学的概念
  • 具备Python、Matlab、Linux和C++的知识
  • 要求英语流利
  • 全职工作(每周40小时),与美国时区有4小时的重叠


优先考虑的技能

  • 前端技术知识和部署
  • 熟悉云计算平台,如AWS、Azure、GCP等
  • 具有用户界面技术的知识,如Django和Flask

常见问题

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