在 Robert Half 的 2019 年工作未来报告中，Forrester Research 高级分析师 Brandon Purell 表示： 

“任何公司未来的成功百分百取决于机器学习的采用。公司要想在客户时代取得成功，就需要预测客户的需求，而机器学习对此绝对至关重要。”

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随着越来越多的组织探索和利用数据科学工具（人工智能和机器学习），这些领域对熟练专业人员的需求正在上升。机器学习工程师的角色是业界需求量最大的数据科学角色之一。 

今天，我们将深入挖掘机器学习工程师的角色，并了解其核心职责和要求。 

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机器学习的兴起

从本质上讲，机器学习工程师的角色是行业中两个关键角色（数据科学家和软件工程师）之间的结合。

数据科学家的核心重点是试验大数据，而软件工程师主要关注编程（编写代码）。这两个角色本质上是不同的。数据科学家的工作更具分析性——这些分析专家结合使用数学、统计、分析技能和机器学习工具来收集、处理和分析大量数据集以获得见解。

相反，软件工程师是专家编码员/程序员，他们为公司编写可扩展的程序并设计软件系统。对他们来说，机器学习的整个概念似乎很遥远。数据科学家创建的模型对于软件工程师来说大多难以理解——它们很复杂，没有清晰的设计模式，而且不干净（一切都与软件工程师所学的相反！）

这正是公司感到需要机器学习工程师的原因——一个能够将两全其美的专家带到桌面上的专业人士。组织希望有人能够揭开数据科学家代码的神秘面纱，并使其变得更加有用和易于访问。机器学习工程师将数据科学世界的法律和规则与编程相结合，帮助组织充分利用 AI/ML 技术的优势，同时遵守标准编程实践和协议。 

机器学习工程师做什么的？

机器学习工程师的工作与数据科学家的工作非常相似，因为这两个角色都涉及处理大量数据。因此，机器学习工程师和数据科学家都必须具备出色的数据管理技能。然而，这就是这两个角色的所有相似之处。 

数据科学家主要关注通过面向数据的决策生成有价值的见解以推动业务增长。相比之下，机器学习工程师专注于设计用于预测模型自动化的自运行软件。

在此类模型中，每次软件执行某项功能时，它都会使用该操作的结果来更准确地执行未来的操作。这构成了软件的“学习”过程。推荐引擎 Netflix 和 Amazon 是此类智能软件的最佳例子。 

通常，机器学习工程师与数据科学家密切合作。虽然数据科学家从大型数据集中提取有意义的见解并将信息传达给业务利益相关者，但机器学习工程师确保数据科学家使用的模型可以摄取大量实时数据以生成更准确的结果。 

机器学习工程师的职责

  • 研究和转换数据科学原型。 
  • 设计和开发机器学习系统和方案。 
  • 使用测试结果执行统计分析和微调模型。
  • 在线查找用于培训目的的可用数据集。 
  • 必要时训练和重新训练机器学习系统和模型。 
  • 扩展和丰富现有的机器学习框架和库。
  • 根据客户/客户的要求开发机器学习应用程序。
  • 研究、实验和实施合适的机器学习算法和工具。
  • 分析机器学习算法的问题解决能力和用例，并按成功概率对它们进行排名。
  • 探索和可视化数据，以便更好地理解和识别在实际场景中部署模型时可能影响模型性能的数据分布差异。

成为机器学习工程师所需的技能

  • 计算机科学/数学/统计学或相关学科的高级学位。
  • 高级数学和统计技能（线性代数、微积分、贝叶斯统计、平均值、中位数、方差等）
  • 强大的数据建模和数据架构技能。
  • 有Python、R、Java、C++等编程经验
  • 了解 Hadoop、Spark、Pig、Hive、Flume 等大数据框架。
  • 拥有使用 TensorFlow 和 Keras 等 ML 框架的经验。
  • 拥有使用各种 ML 库和软件包（如 Scikit learn、Theano、Tensorflow、Matplotlib、Caffe 等）的经验。
  • 强有力的书面和口头沟通
  • 优秀的人际交往和协作能力。 

机器学习工程师的薪水

根据 2019 年 Indeed 报告——美国和印度最佳工作——机器学习工程师以平均工资 146,085 美元位居榜首。更有趣的是，自 2015 年以来，机器学习工程师的角色增长了 344%！ 

Glassdoor 认为，印度机器学习工程师的平均年薪为卢比。 7,95,677。尽管机器学习工程师的薪水高于全国平均水平，但就像任何其他工作一样，它取决于公司规模和声誉、位置、技能、教育背景，当然还有专业经验。 

以下是一些业内领先公司的机器学习工程师的薪资图表：

  • 微软 – 卢比。 14,62,000 – 22,44,000 LPA
  • 埃森哲 – 卢比。 10,11,000 – 15,28,000 LPA
  • Quantiphi – 卢比。 8,50,481 LPA
  • 塔塔咨询服务 – 卢比。 4,12,706 LPA
  • 印孚瑟斯 – 卢比。 3,77,000 – 6,69,000 LPA

为什么对机器学习工程师的需求不断增加？

 在过去的十年中，对机器学习工程师的需求甚至超过了对数据科学家的需求。在 2017 年 LinkedIn 美国就业报告中，机器学习工程师位居榜首，五年内（2012-17 年）增长了 9.8 倍。 

 至于全球机器学习市场，预计到 2025 年将超过 399.867 亿美元，2017 年至 2025 年复合年增长率为 49.7%。这些统计数据清楚地表明，机器学习市场正在以前所未有的速度扩张。鉴于竞争日益激烈，公司将不得不聘请才华横溢的机器学习工程师以及其他数据科学专业人士，以在市场上站稳脚跟。 

 随着机器学习在现代工业中迅速获得关注，其应用程序和用例正变得像大数据本身一样多样化。 

 企业和组织正在利用机器学习进行垃圾邮件检测和欺诈检测；用于图像和语音识别系统；创建智能个人助理（Siri、Alexa）和自动驾驶汽车；实现智能家居并为物联网提供动力；生成准确的交通预测；个性化社交媒体服务和在线购物/观看服务；优化搜索引擎结果等等。 

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结论

很快，机器学习将带来更多此类令人震惊的突破，而机器学习工程师将继续成为所有此类机器学习操作中不可或缺的一部分。

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