Job Bestand: machine learning engineer, welke vaardigheden heb je nodig?

Machine learning-ingenieurs zijn de architecten van de AI-revolutie. In het hart van de gegevens ontwerpen, ontwikkelen en implementeren ze modellen die ruwe informatie omzetten in beslissingen. Neem een kijkje achter de schermen van dit fascinerende beroep: de dagelijkse taken, vaardigheden en salarisvooruitzichten die het definiëren.

Wat is een machine learning engineer?

Hij is een expert in kunstmatige intelligentie. Ze creëren en trainen complexe leermodellen. Ze ontwikkelen AI-oplossingen om bedrijfsproblemen op te lossen.

Praktisch gezien zetten machine learning (ML) engineers een probleem om in een AI-oplossing die werkt. Ze houden zich niet alleen bezig met theorie: ze coderen, testen en implementeren modellen die een echte impact hebben.

Met de opkomst van data en AI is het beroep van ML-ingenieur op zijn retour. Het is een veelbelovende carrièrekeuze, die de mogelijkheid biedt om te werken aan complexe, innovatieve en spannende onderwerpen in een breed scala aan sectoren (gezondheidszorg, financiën, industrie, techniek, enz.).

Laten we een paar voorbeelden nemen.

Met een e-commercegigant (zoals Amazon of Cdiscount)

• De uitdaging: Verhoog de verkoop door de juiste producten aan de juiste klanten aan te bieden.
• Het werk van de ingenieur : het ontwerpt en traint een aanbevelingssysteem. Dit model analyseert de winkel- en surfgeschiedenis van miljoenen klanten om te voorspellen wat ze leuk zouden kunnen vinden.
• Het eindresultaat: Als je de sectie "Voor jou aanbevolen producten" of "Klanten die dit artikel kochten, kochten ook..." ziet, is dit het resultaat van zijn werk. Elke gepersonaliseerde suggestie wordt gegenereerd door zijn model.

---

In de auto-industrie (Renault of Tesla)

• De uitdaging: een auto veiliger maken door hem in staat te stellen zijn omgeving te "zien" en te begrijpen.
• Het werk van de ingenieur : het ontwikkelt een computervisiemodel. Hij traint het met miljoenen beelden en video's van wegen, zodat het in realtime voetgangers, andere auto's, snelheidsbeperkingen en wegbelijning leert herkennen.
• Het eindresultaat: de automatisch noodremsysteem die zichzelf activeert wanneer hij een voetganger detecteert. Of de rijstrookassistent, die het traject corrigeert. Het model analyseert de camerabeelden en neemt de beslissing in enkele milliseconden.

---

Bij een bank (zoals BNP Paribas of Société Générale)

• De uitdaging: fraude bestrijden door verdachte bankkaarttransacties te detecteren tussen miljoenen dagelijkse transacties.
• Het werk van de ingenieur : hij bouwt een model voor anomaliedetectie. Het model leert de 'normale' bestedingsgewoonten van elke klant (locaties, bedragen, tijdstippen).
• Het eindresultaat: ontvangt u een SMS van uw bank die een ongebruikelijke betaling in het buitenland blokkeerde. Het was het model van de ML-ingenieur dat deze transactie als abnormaal identificeerde en het beveiligingsalarm activeerde.

---

Voor een streamingplatform (zoals Netflix of Spotify)

De uitdaging: Zorg dat gebruikers geabonneerd blijven door ze voortdurend inhoud aan te bieden waar ze van zullen houden, zodat ze niet zoeken en niets vinden.

Het werk van de ingenieur : het creëert de de catalogus aanpassen. Het model analyseert wat je hebt bekeken of beluisterd, op welk tijdstip, en vergelijkt dit met de profielen van miljoenen andere gebruikers.

Het eindresultaat: jouw afspeellijst "Ontdekkingen van de week op Spotify, die je uit het hoofd lijkt te kennen. Of de categorie "Omdat je keek naar..." op Netflix. Het is het model dat deze inhoud speciaal voor jou kiest en bestelt.

Taken van de machine learning engineer

Wat zijn de dagelijkse taken? Die variëren natuurlijk per bedrijf en per sector, maar de taken blijven hetzelfde.

• Bedrijfsbehoeften begrijpen. De ingenieur werkt samen met de projectmanagers. Zij identificeren de problemen die moeten worden opgelost. Vervolgens definieert hij hoe AI daarop kan reageren.
• Gegevens verzamelen en voorbereiden. De benodigde gegevens worden verzameld en opgeschoond. Dit is een cruciale fase voor de kwaliteit van het model.
• Modellen ontwerpen. Het kiest de juiste algoritmen voor elk probleem. Ze kunnen bestaande modellen gebruiken of modellen op maat maken.
• Training en experimenten. Het traint de modellen op grote hoeveelheden gegevens. Het past parameters aan om de prestaties te verbeteren.
• Beoordelen en valideren. Het meet de prestaties van het model met behulp van nauwkeurige meetmethoden. Het zorgt ervoor dat het model robuust en betrouwbaar is.
• In productie gaan (MLOps). Het optimaliseert het model voor implementatie. Het werkt samen met DevOps-teams om het in applicaties te integreren. Automatisering is de norm geworden.
• Bewaken en onderhouden. Zodra het model is ingezet, wordt het gecontroleerd. Elke prestatiedaling moet worden gedetecteerd. Het model kan opnieuw worden getraind met nieuwe gegevens.
• Technologie in de gaten houden. AI is een snel veranderend vakgebied. Je moet op de hoogte blijven van de nieuwste innovaties en onderzoeken.
• Documenteren en delen. Hij documenteert zijn werk en communiceert zijn resultaten. Hij deelt zijn kennis met de rest van het team.

We denken vaak dat we onze tijd besteden aan het maken van revolutionaire algoritmen. De waarheid is dat 80 % van het werk bestaat uit het opschonen en voorbereiden van de gegevens.
Zonder goede gegevens is zelfs het beste model nutteloos.

Léa, ingenieur in een grote groep

Vereiste training en profiel

A 5 jaar hoger onderwijs wordt over het algemeen verwacht. Profielen komen van technische scholen of universiteiten. Ze specialiseren zich in informatica, toegepaste wiskunde of data science. Een doctoraat (of PhD) is een pluspunt voor R&D, maar niet altijd verplicht.

Naast hun diploma gaan ML-ingenieurs vaak verder met ervaring in data science of softwareontwikkeling. Jonge afgestudeerden zullen er goed aan doen om AI-projecten te verzamelen (Kaggle-wedstrijden, stages in laboratoria of AI-start-ups, enz. Professionele kwalificaties in machine learning of de cloud (bijv. op het gebied van AI) zullen hen helpen zich te onderscheiden van de massa. Google cloud ML ingenieurcertificering AWS in ML) kan een profiel ook versterken.

Eindelijk, een uitstekend niveau van technisch Engels is essentieel.

Technische vaardigheden (knowhow)

Om uit te blinken moeten machine learning-ingenieurs een solide theoretische achtergrond combineren met de beheersing van geavanceerde technologische hulpmiddelen. Onder de technische vaardigheden sleutels tot verwerven :

• Wiskunde en statistiek. Lineaire algebra en waarschijnlijkheid zijn fundamenteel. Ze helpen te begrijpen hoe algoritmen werken.
• Diep leren & algoritmen. Kennis van neurale netwerken (CNN, RNN, Transformers) is vereist. Kennis van klassieke algoritmen is ook vereist.
• Kaders en bibliotheken. Controle PyTorch of TensorFlow is essentieel. Hulpmiddelen zoals Scikit-learn en Knuffelend Gezicht worden ook veel gebruikt.
• Programmeren en software engineering. Uitstekende vaardigheden in Python zijn de norm. Je moet weten hoe je schone, geoptimaliseerde en code met versiebeheer schrijft met Git.
• Gegevensbeheer. Taal beheersen SQL is cruciaal. Kennis van big data (Vonk) en NoSQL-databases zijn een pluspunt.
• MLOps en Cloud. Modellen inzetten is een belangrijke vaardigheid. Je moet het volgende weten Docker en Kubernetes. Beheersing van een cloud (AWS, Azure, GCP) is vaak vereist.

"De echte uitdaging vandaag de dag is niet alleen om een nauwkeurig model te maken. Het gaat erom het op een betrouwbare en schaalbare manier in productie te nemen.
MLOps is de pees van de oorlog geworden.

Marc, AI-architect

Gedragsvaardigheden (zachte vaardigheden)

Naast technische knowhow hebben sommige persoonlijke kwaliteiten zijn essentieel voor succes in dit veeleisende beroep:

• Nieuwsgierigheid en creativiteit. Je moet willen innoveren en ontdekken. Voortdurend leren is de sleutel tot succes in dit vakgebied.
• Grondigheid en probleemoplossing. De diagnose stellen bij een defect model vereist geduld. Een analytische en methodische geest is essentieel.
• Aanpassingsvermogen. Technologieën en projecten veranderen voortdurend. Je moet flexibel zijn en bereid om nieuwe dingen te leren.
• Communicatie en samenwerking. ML-ingenieurs werken in teamverband. Ze moeten complexe concepten kunnen uitleggen aan niet-specialisten.
• Autonomie en organisatie. Ze beheren vaak meerdere experimenten tegelijkertijd. Ze moeten georganiseerd zijn en initiatief kunnen nemen.

Welk salaris?

Het salaris is zeer aantrekkelijk. Het hangt af van ervaring, locatie en bedrijf.

• Junior (0-2 jaar) : over 45 000 € bruto per jaar.
• Gevorderd (3-5 jaar) : tussen 55 000 en € 65 000 bruto per jaar.
• Senior (+5 jaar) : 75.000 en meer90.000 voor experts.

De salarissen liggen hoger in Parijs. Grote concerns en technische bedrijven bieden vaak de beste salarissen.

Tot slot kan het zijn dat je met zeer gezochte vaardigheden (bv. expertise in 3D vision, meertalige NLP of ervaring in het beheren van grootschalige MLOps-projecten) aan de bovenkant van het gamma kunt onderhandelen.

Hoe het ook zij, ML-engineers behoren tot de best betaalde banen in de digitale sector vanaf junior niveau en de vooruitzichten voor salarisverhoging zijn aanzienlijk naarmate je hoger op de vaardigheidsladder komt.

Vooruitzichten voor ontwikkeling

De carrièrevooruitzichten voor een machine learning engineer zijn gevarieerd, gezien de grote vraag naar deze vaardigheid. Na een paar jaar kunnen ze zich richten op meer gespecialiseerde of meer strategische functies, bijvoorbeeld :

• Senior AI-expert of datawetenschapper. Je specialiseren in een specifiek vakgebied (visie, NLP).
• AI-architect. De algemene architectuur van de AI-systemen van het bedrijf ontwerpen.
• Projectmanager of manager. Een team leiden en de strategie van AI-projecten beheren.
• Ondernemerschap. Om zijn eigen AI start-up te lanceren.

De voor- en nadelen van de baan

Net als elk ander beroep brengt het beroep van ML-ingenieur een aantal uitdagingen met zich mee. zeer lonende aspecten en anderen meer uitdaging op dagelijkse basis.

Hoogtepunten :

• Innovatieve en stimulerende baan. Je loopt voorop in de technologie.
• Directe impact. Je modellen hebben een zichtbare en meetbare impact.
• Veelgevraagd en uitstekend salaris. Inzetbaarheid is gegarandeerd.
• Diversiteit van projecten. De missies zijn gevarieerd en nooit eentonig.

Zwakke punten:

• Druk om te leveren. AI wordt soms gezien als een wonderoplossing.
• Constante technologische bewaking. Je moet voortdurend bijleren om bij te blijven.
• Hoge technische complexiteit. De baan is intellectueel veeleisend.
• De werkdruk kan zwaar zijn. Deadlines kunnen krap zijn.

"Het is een ongelooflijke baan, maar je moet mislukkingen accepteren. Voor elk model dat werkt, zijn er tien die eerder mislukt zijn. Doorzettingsvermogen maakt het verschil.

Sarah, ML teamleider

Nuttige opleiding voor dit beroep

Voor degenen die op dit gebied willen beginnen of hun vaardigheden willen verbeteren, zijn er tal van trainingen in data wetenschap en IA. ORSYS training kan u met name helpen bij het verwerven of versterken van belangrijkste vaardighedenDe technische en gedragsaspecten worden beschreven in deze functiebeschrijving.

Ga voor meer informatie naar onze website op al onze trainingen in kunstmatige intelligentie gegroepeerd binnen onze IA Academie. Gewapend met deze kennis heb je alles wat je nodig hebt om een volleerd machine learning engineer te worden, klaar om de AI-oplossingen van morgen te ontwerpen!