Machine Learning Engineer: chi è e cosa fa

I Machine Learning Engineer sono programmatori esperti, specializzati nella progettazione e nella creazione di progetti di Machine Learning.

Generalmente abbreviato in “ML”, esso è un sottoinsieme dell’Intelligenza Artificiale, utilizzato per indicare sistemi che apprendono o migliorano le performance in base ai dati utilizzati. Inoltre, sfrutta set di dati per la generazione e l’ideazione di algoritmi capaci di apprendere e di fare previsioni.

Cosa fa l’ingegnere Machine Learning

L’ingegnere Machine Learning è responsabile della progettazione di sistemi di apprendimento automatico. Un’attività, questa, che implica la valutazione e l'organizzazione dei dati, l'esecuzione di test ed esperimenti e, in generale, il monitoraggio e l'ottimizzazione dei processi di apprendimento automatico per aiutare a sviluppare sistemi ad alte prestazioni.

Molte aziende che necessitano di questa figura richiedono la conoscenza di linguaggi di programmazione come Python, Java e C/C++.

Il lavoro può variare molto a seconda dell’azienda in cui il professionista viene impiegato, delle sue dimensioni e del campo in cui opera. Tipicamente, però, le mansioni includono:

• sviluppo, ideazione e manutenzione di sistemi di apprendimento automatico;
• esecuzione di analisi statistiche e perfezionamento dei risultati dei test;
• raccolta e modellazione dei dati;
• esecuzione di analisi statistiche e utilizzo dei risultati per migliorare i modelli;
• riqualificazione di sistemi e modelli di Machine Learning, secondo le necessità dell’azienda;
• analisi dei casi d'uso degli algoritmi e classificazione in base alla probabilità di successo;
• applicazione dei risultati alle decisioni aziendali;
• implementazione di algoritmi AI o ML.

Come si diventa Machine Learning Engineer

Il Machine Learning Engineer è a tutti gli effetti un programmatore. È dunque tenuto a conoscere i linguaggi di programmazione più utilizzati (C++, Java, Python) e tutti i linguaggi essenziali per l’apprendimento automatico (R, Lisp, Prolog).

La conoscenza di HTML e JavaScript è invece un requisito non obbligatorio, ma preferenziale.

Tipicamente è un laureato in Informatica, Ingegneria informatica, Matematica o Statistica e ha approfondito la materia con Master o con corsi ad hoc. Per poter programmare sistemi di apprendimento automatico, infatti, è fondamentale conoscere la matematica: la maggior parte degli algoritmi di apprendimento automatico altro non è che un’estensione di procedure di modellazione statistica.

Dotato di conoscenze in ambito Data Science, Software Engineering e Computer Vision Artificial Intelligence, il Machine Learning Engineer ha tra le principali Soft Skills la soluzione creativa dei problemi. I professionisti dell'apprendimento automatico adottano approcci generalizzati per correggere bug sbagliati nei loro modelli di apprendimento automatico, non si scoraggiano davanti ai problemi e sanno trovare soluzioni creative per le criticità che il Machine Learning può comportare.

In Italia, lo stipendio di un Machine Learning Engineer è di circa 34.500 € all’anno.

Machine Learning Engineer vs Data Engineer

Il Data Engineer prepara i dati per usi analitici o operativi, mettendoli a disposizione del Data Scientist affinché possa programmare i suoi algoritmi secondo le necessità aziendali. La professione è quindi molto simile per competenze e percorso di studi a quella appena analizzata del Machine Learning Engineer.

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