Artificial Intelligence/Machine Learning Engineer
Inżynier sztucznej inteligencji /uczenia maszynowego wspiera produkcję skalowalnych i zoptymalizowanych modeli sztucznej inteligencji (AI) /uczenia maszynowego (ML). Koncentruje się na budowaniu algorytmów ekstrakcji, transformacji i ładowania dużych ilości danych nieustrukturyzowanych w czasie rzeczywistym w celu wdrożenia rozwiązań AI/ML z teoretycznych modeli nauki danych. Prowadzi eksperymenty w celu przetestowania wydajności wdrożonych modeli oraz identyfikuje i rozwiązuje błędy, które pojawiają się w tym procesie. Pracuje w otoczeniu zespołowym i jest biegły w zakresie statystyk, skryptów i języków programowania wymaganych przez organizację. Znany również z odpowiednimi platformami oprogramowania, na których modele są wdrażane. Powinien mieć wiedzę na temat wymagań w ramach zarządzania Model AI i ustawie o ochronie danych osobowych (PDPA) w trakcie pracy nad modelami AI/ML. Inżynier AI/ML jest zdeterminowaną osobą, która czuje się komfortowo, pracując z dużymi zestawami danych, cieszy się rozwiązywaniem problemów i eksperymentami oraz cieszy się iteracyjnym procesem rozwoju i rozwiązywania problemów.
Co robi Artificial Intelligence/Machine Learning Engineer?
Kluczowe obowiązki i zadania
Prowadzi badania nad modelami i algorytmami AI/ML
- Bada i wdrażaj algorytmy i narzędzia ML do rozwoju modeli AI/ML
- Identyfikuje odpowiednie algorytmy na podstawie wymagań użytkownika
- Wybiera odpowiednie zestawy danych i metody reprezentacji danych do analizy
- Ocenia modele AI/ML do produkcji
Buduje i ocenia modele AI/ML
- Opracowuje kody, aby pakować modele AI/ML do skalowania
- Opracowuje rurociąg i infrastrukturę rozwoju AI/ML
- Opracowuje skalowalne rurociągi danych do wyodrębnienia, przekształcenia, ładowania i integracji nieustrukturyzowanych danych z różnych źródeł
- Modele AI/ML skali do produkcji
- Wspiera ciągłe doskonalenie rozwiązań AI
Wdraża modele AI/ML w rozwiązaniach
- Testuje działanie i wydajność wdrożonych modeli
- Identyfikuje błędy podczas wdrażania i utwórz poprawki błędów w celu rozwiązania problemów
- Angażuje się w recenzje kodu w celu ulepszenia modeli AI/ML
- Przeprowadza analizę statystyczną i dostrajanie modeli za pomocą wyników testu
- Przygotowuje dokumentację, aby nakreślić źródła danych, modele i algorytmy używane i opracowane
- Bada i wdrażaj algorytmy i narzędzia uczenia maszynowego do rozwoju modeli AI/ML
Czy masz umiejętności do tej roli?
Artificial Intelligence/Machine Learning Engineer wymaga 3 kluczowych kompetencji. Oto, co jest wymagane i na jakim poziomie.
Umiejętności wspierające
Rozwój ludzi
ŚredniozaawansowanyInterakcja z innymi
Myślenie transdyscyplinarne
ŚredniozaawansowanyMyślenie krytyczne
Komunikacja
ŚredniozaawansowanyInterakcja z innymi
Poziomy umiejętności SkillsFuture
3 poziomyPodstawowy
Rozpoznawanie i rozumienie podstawowych koncepcji. Stosowanie umiejętności w rutynowych sytuacjach pod kierunkiem.
Średniozaawansowany
Samodzielne stosowanie umiejętności w różnych sytuacjach. Analizowanie problemów i dostosowywanie podejścia.
Zaawansowany
Prowadzenie i innowacja w złożonych sytuacjach. Ocena strategii, kierowanie zespołami i wprowadzanie usprawnień.
Poziomy kompetencji technicznych (TSC)
6 poziomówWykonywanie
Realizacja rutynowych zadań pod ścisłym nadzorem. Stosowanie ustalonych procedur i wytycznych.
Wspieranie
Wykonywanie zadań z pewną samodzielnością. Pomoc w niestandardowych sytuacjach i stosowanie ustalonych technik.
Stosowanie
Samodzielne stosowanie umiejętności i wiedzy w różnych sytuacjach. Analizowanie problemów i dostosowywanie podejścia.
Analizowanie
Analiza złożonych sytuacji i opracowywanie rozwiązań. Kierowanie i mentorowanie młodszych kolegów.
Strategia
Wyznaczanie kierunku strategicznego i napędzanie innowacji. Ocena kompromisów i podejmowanie decyzji o dużym wpływie.
Transformacja
Prowadzenie transformacji branży. Ustanawianie standardów, kształtowanie polityki i doradztwo eksperckie.
Umiejętności techniczne i kompetencje
Artificial Intelligence/Machine Learning Engineer wymaga 20 umiejętności technicznych na określonych poziomach biegłości.
Analiza potrzeb biznesowych
Poziom 4Zarządzanie biznesem i projektami
Zbadaj istniejące procesy biznesowe, oceń wymagania i zdefiniuj zakres dla zalecanych rozwiązań i programów
Technologia wizji komputerowej
Poziom 4Rozwój i wdrażanie
Skonfiguruj i wdrażanie algorytmów analizy wideo oraz przeprowadzanie oceny wydajności systemu
Projektowanie danych
Poziom 4Projektowanie i architektura
Projektuj modele danych oraz schematy i mechanizmy przepływu danych w celu optymalizacji przepływu, konserwacji, przechowywania i wyszukiwania danych
Zarządzanie danymi
Poziom 4Zarządzanie i zgodność
Wdrożenie wytycznych, przepisów, ustaw i przepisów dotyczących odpowiedniego obsługi danych na różnych etapach w ich cyklu życia oraz monitoruj zgodność z zasadami danych
Strategia danych
Poziom 4Planowanie i wdrażanie strategii
Opracuj struktury zarządzania danymi i polecam zasady, procesy i narzędzia do skutecznego przechowywania, obsługi i wykorzystania danych
Pojawiająca się synteza technologii
Poziom 4Zarządzanie biznesem i projektami
Oceń nowe i rozwijające się technologie i trendy w stosunku do potrzeb organizacyjnych i procesów
Inteligentne rozumowanie
Poziom 4Rozwój i wdrażanie
Buduj inteligentne aplikacje oparte na wiedzy za pomocą technik rozumowania maszynowego i programowania komputerowego
Systemy rozpoznawania wzorów
Poziom 4Rozwój i wdrażanie
Przeanalizuj dane, uzyskując przydatne ukryte wzorce w danych, wybierz i zastosuj najbardziej odpowiednie techniki rozpoznawania wzorców, aby rozwiązywać problemy i opracować systemy rozpoznawania wzorców
Zarządzanie projektem
Poziom 4Zarządzanie biznesem i projektami
Planuj i napędzaj projekty lub programy średniej skali, w tym przydzielanie zasobów na różne części oraz angażowanie interesariuszy w postępach i wynikach projektu
Systemy samo-uczenia się
Poziom 4Rozwój i wdrażanie
Zaplanuj kompleksowy proces projektowania, budowy i wdrażania adaptacyjnych robotów oprogramowania w sprzęcie i urządzeniach, sprawdzanie poprawności i optymalizacji robotów oprogramowania w różnych obszarach aplikacji
Zarządzanie interesariuszami
Poziom 4Zarządzanie interesariuszami i umowami
Opracuj plan zaangażowania interesariuszy i negocjuj z zainteresowanymi stronami w celu osiągnięcia wzajemnie uległych ustaleń
Analityka tekstu i przetwarzanie
Poziom 4Rozwój i wdrażanie
Przeanalizuj dane tekstowe, aby odkryć tematy, wzorce i trendy w celu poprawy procesów biznesowych i podejmowania decyzji
Chmura obliczeniowa
Poziom 3Rozwój i wdrażanie
Wdrażaj rozwiązania w chmurze i rozwiąż problemy z integracją w chmurze
Modelowanie obliczeniowe
Poziom 3Rozwój i wdrażanie
Zidentyfikuj i wykorzystaj odpowiednie algorytmy statystyczne i modele danych do testowania hipotez i uzyskiwania wzorców lub rozwiązań
Śledzenie konfiguracji
Poziom 3Rozwój i wdrażanie
Opracuj i aktualizuj plan zarządzania konfiguracją, określanie systemów i technik śledzenia zmian i poprawek
Inżynieria danych
Poziom 3Rozwój i wdrażanie
Wdrożenie procesów i systemów zarządzania danymi w celu mapowania źródeł danych, procesów i relacji oraz przekształcania i przetwarzania wielu strumieni danych
Administracja bazy danych
Poziom 3Obsługa i wsparcie użytkowników
Monitoruj i utrzymuj bazy danych oraz rozwiąż problemy z bazami danych, a także zapewnij odpowiednie poziomy dostępu użytkownika do baz danych
Architektura bezpieczeństwa
Poziom 3Projektowanie i architektura
Zaprojektuj bezpieczne systemy i zdefiniuj specyfikacje bezpieczeństwa komponentów, integrując odpowiednie kontrole bezpieczeństwa
Integracja systemu
Poziom 3Rozwój i wdrażanie
Wykonaj podstawowe oceny kompatybilności i zintegruj wybrane komponenty systemowe zgodnie z planem
Planowanie testu
Poziom 3Rozwój i wdrażanie
Określ wymagania i opracuj plan testu fazowego, identyfikując optymalne harmonogramy i środki do wykonywania skryptów testowych
Europejskie ramy umiejętności
ESCOUmiejętności i obszary wiedzy wymagane dla tego zawodu na podstawie europejskiej klasyfikacji.
Niezbędne
Opcjonalne
Ścieżki kariery od Artificial Intelligence/Machine Learning Engineer
Odkryj powiązane role w sektorze Technologie Informacyjne, które wymagają podobnych umiejętności.
Czy AI Zagrozi Twojej Pracy?
77Najbardziej zagrożone
Najbardziej odporne
Informacje w skrócie
Czy Artificial Intelligence/Machine Learning Engineer jest dla Ciebie?
Zrób darmowy, 10-minutowy Portret Kariery i sprawdź, jaki kierunek kariery pasuje do Twoich motywacji i mocnych stron.
Więcej w Technologie Informacyjne
Odkryj wszystkie ścieżki kariery w sektorze Technologie Informacyjne.
Zobacz wszystkie role w Technologie Informacyjne