У дослідників даних дещо інший вектор діяльності. Вони збирають, аналізують та інтерпретують великі обсяги даних для розробки гіпотез і прогнозів, аналізу трендів для окремих компаній та ринку в цілому. Варто зазначити, що представники обох професій роблять вагомий внесок у розвиток прогресивних інформаційних технологій. Але ML того варте, бо це дуже перспективна галузь. У цій статті детально описано, хто такий Team Lead та які обов’язки він має у компанії. У статті також розглянуто переваги та недоліки роботи тім ліда в IT-індустрії.

• І якщо з’являється якась технологія, що покращує оптимізацію роботи й перформанс, а ви знаєте, як її використати (на кшталт ChatGPT), — це однозначно величезний плюс.
• У результаті вони можуть обробляти великі обсяги інформації за короткий час, показуючи точніші результати, ніж людина-фахівець.
• Переважно їх можна уникнути, якщо мати гарного і досвідченого ментора.

Записатися на курс

Від початку я відповідав переважно за Back-end, DevOps, MLOps-частину, та й за усю архітектуру загалом. З LLM мені доводилося працювати, але тоді, коли ми стартували компанію, моїх знань з ML бракувало і я мав у процесі підтягувати все. Стартапом займався паралельно з навчанням у німецьких вишах. До речі, ми зараз закриваємо перший раунд за участі британських та американських VC, тож незабаром будемо розширювати команду. Часто я не знав, як деякі інструменти та підходи працюють «під капотом» і які є нюанси у їх використанні, які можуть бути негативні ефекти. Чимало часу «вбив» на те, щоби розібратися й виправити все.

Необходимые качества

І якщо з’являється якась технологія, що покращує оптимізацію роботи й перформанс, а ви знаєте, як її використати (на кшталт ChatGPT), — це однозначно величезний плюс. Machine Learning Engineer — це фахівець, який розгортає, тренує та підтримує моделі машинного навчання. Ми щоразу організовуємо запис, однак краще виділіть час, щоб долучитися до онлайн-зустрічі — обговорити питання з одногрупниками та проконсультуватися з куратором.

• В інші дні ви можете активно працювати над інфраструктурою, це вже більш інженерне завдання.
• Інженер машинного навчання, навпаки, зосереджений на створенні та підтримці моделей машинного навчання.
• Ці фахівці керують усіма етапами обробки даних, включаючи їх пошук і підготовку, створення і навчання моделей, а також їх впровадження у бізнес-процеси.
• Простими словами ML-інженери це сполучна ланка між машинами та великими даними.
• Як на мене, ML Engineer насамперед буде важко без ґрунтовних знань з математики, тобто матричних обчислень, а це — лінійна алгебра.
• Річ у тім, що Software Test Automation Engineering для мене не є чимось глибоким, де можна постійно поповнювати знання й рухатися вгору як професіонал.

Будьте в курсі галузевих тенденцій

Виявилося, що більшість зусиль потрібно докласти для збору і підготовки даних, валідації та моніторингу вже готових моделей. Важливим аспектом є розробка та підтримка необхідної інфраструктури, а це передбачає роботу з хмарними платформами та інструментами для оркестрації. Тож потрібно добре знатися не лише на машинному навчанні, а й на інженерії програмного забезпечення.

Кто такой специалист по машинному обучению

Мабуть, я добре показав себе на співбесідах, мав хороші рекомендації від менеджера з минулої роботи й це спрацювало. Я пригадую, що вже почав готуватись до вступу, завантажив підручник з лінійної алгебри, зі статистики, дивився, які концепції треба знати. Але це був рік повномасштабного вторгнення, єдиний рік, коли не було іспитів. У машинному навчанні результат не завжди гарантований, іноді задачу справді важко розв’язати. Після тривалої роботи часто виявляється, управління персоналом що результат не відповідає очікуванням, і потрібно починати спочатку.