как стать специалистом по машинному обучению

Сколько зарабатывает специалист по машинному обучению: обзор зарплат и вакансий в 2021

Привет, Хабр! Мы продолжаем свою серию аналитических статей о рынке зарплат и вакансий в IT. И сегодня на очереди ML-инженер, или специалист по машинному обучению, тем более, что 23 марта Skillfactory запускает новый поток продвинутого курса Machine Learning и Deep Learning.

Machine Learning Engineer – специальность № 1 в разработке и проектировании сложных систем, которая в декабре 2020 года занимала 38,54 % вакансий отрасли и примерно 9 % всех вакансий на российском рынке IT. Так давайте разберёмся, сколько на самом деле получают специалисты по машинному обучению, как попасть в ML и куда можно развиваться. Поехали!

Ранее в нашем блоге уже выходили подобные материалы про дата-сайентистов и дата-аналитиков, если вы заинтересованы в этих специальностях — рекомендуем ознакомиться.

Кто такой ML-инженер

Machine Learning Engineer – это эксперт в области искусственного интеллекта. Именно он разрабатывает алгоритмы, по которым «думает» компьютер.

Машинное обучение позволяет автоматизировать труд человека. ML нужен для создания нейросетей, которые анализируют всё что угодно: от комбинаций в шахматах до максимальной персонификации рекламы в соцсетях. ML позволяет создавать программы для прогнозов, которые работают гораздо лучше человека.

А ещё специалист по машинному обучению создает ботов, которые общаются с клиентами. Так что именно им нужно говорить спасибо за «Бот, позови оператора». «Алиса», Siri и голосовой помощник Олег, – это, кстати, тоже детище ML-инженеров.

Профессия инженера машинного обучения – это подраздел Data Science. И деятельность ML-инженера больше ориентирована на практические задачи. Он решает бизнес-задачи, используя алгоритмы машинного обучения. Он может использовать существующие наработки или писать каждый раз новые – это не важно. Единственная цель – качественное выполнение задачи с наименьшими затратами ресурсов.

Основные компетенции специалиста ML-Engineer

Что требуют работодатели от ML-Engineer

Пул навыков довольно большой. Мы проанализировали свыше 350 вакансий и заметили, что в большинстве из них чётко разделены компетенции специалиста по Data Science и ML. Но требования к вакансиям всё равно очень схожие.

Дело в том, что специалистов по машинному обучению прицельно ищут крупные компании, которые используют или планируют использовать алгоритмы искусственного интеллекта в своих проектах.

Работодатели в большинстве случаев знают, для чего им нужен специалист по ML и какими компетенциями он должен обладать. Вот те, что попадаются в вакансиях чаще всего:

Высокие математические навыки. Линейная алгебра, теория вероятностей, прикладная статистика – всё это нужно знать на очень высоком уровне. В ML довольно часто используются байесовы сети, марковский процесс принятия решений, скрытые марковские модели, условные вероятности. А ещё нужно хорошо разбираться в дисперсионном анализе и уметь проверять статистические гипотезы.

Базис программирования. Python упоминается в абсолютном большинстве вакансий – примерно 92 % всех, но также работодатели требуют знания R, Java, C++, Scala. Также необходимы навыки использования библиотек вроде pandas, OpenCV, Numpy, Eigen, NLTK, Spacy, scikit-learn или других.

Моделирование данных. Ещё один базовый навык, который необходим в большинстве вакансий. Именно от навыков моделирования данных зависит эффективность машинного обучения. В основном необходимо знать паттерны моделирования, алгоритмы итеративного обучения и стратегии оценки точности моделей.

SQL. В 73 % вакансий требуют знания SQL, но очень много вакансий, в которых необходимы навыки в NoSQL СУБД.

Английский язык. Все без исключения международные команды требуют уровень английского не ниже, чем Intermediate, а лучше – Upper Intermediate. Для проектов на российском рынке это не обязательно, но почти всегда выделяется как дополнительный плюс.

Гибкие методологии разработки проектов. Примерно в трети вакансий упоминаются Agile, Scrum, Kanban и другие гибкие методологии. Опыт работы с ними считается плюсом, но не обязателен.

В целом требования в вакансии ML-инженера и дата-сайентиста довольно сильно пересекаются. Компании малого и среднего бизнеса не делают между ними практически никакой разницы и часто ищут сразу «Data Scientist / ML-Engineer».

Софт-скилы предсказуемы. Они с минимальными расхождениями копируют требования из вакансий Data Scientist и Data Analyst:

аналитический склад мышления, логика;

внимательность к деталям.

Но все же есть и любопытные наблюдения. В целом софтскиллы упоминают в два раза меньше компаний, чем, к примеру, в вакансиях Data Analyst. Здесь ключевую роль играют хард-скилы. Личностные навыки и особенности характера вторичны.

Зарплаты и вакансии в России и не только

Подходим к самому интересному. По состоянию на 04.03.2021 и данным с hh.ru, в России имеются 1052 вакансии, которые содержат упоминания ML или машинного обучения.

Но больше половины из них – это пересечение Python-девелопера с навыками в ML и дата-сайентиста, который должен хотя бы в общих чертах понимать, как работает машинное обучение.

Непосредственно к машинному обучению относится чуть больше 500 вакансий. За 2020 год востребованность специальности выросла более чем в 2 раза и продолжает расти.

Большинство вакансий открыто в Москве – 55 %. Примерно 17,5 % размещены для Санкт-Петербурга. Примерно 24,5 % разбросаны по другим крупным городам России с населением выше 500 000 человек. Количество вакансий в населённых пунктах меньше 200 000 жителей не превышает 2 %.

В целом локации и востребованность коррелируют с отраслями Data Science и Data Analyst. Основной работодатель – московские компании и международные бренды, у которых есть офис в Москве.

Основная проблема – 80 % компаний не указывает вилку зарплат или хотя бы примерный уровень, на который может рассчитывать соискатель.

Мы проанализировали 200 вакансий к открытыми предложениями по зарплате. Результаты довольно неплохие. Медиана проходит по точке в 165 000 рублей. Это уровень месячной зарплаты, на который реально может рассчитывать специалист с 1–2-летним опытом в ML.

Junior ML-engineer или специалист, который хочет попасть в машинное обучение из смежных отраслей, может рассчитывать на оплату от 80 тысяч рублей.

Опытный сеньор может зарабатывать от 200 000 рублей. И это далеко не предел. В крупных международных компаниях отделы ML сегодня растут очень быстро, и специалист топового уровня может рассчитывать на зарплату 330 000 рублей.

В регионах ситуация значительно хуже. Примерно половина вакансий вообще смешивает специалистов по ML, DS и DA в одного. А в остальных навыки машинного обучения – это дополнительная компетенция, а не основная.

Даже если компания понимает, зачем ей нужен ML, то с зарплатами в регионах не очень. Есть предложения для джунов от 25 000 рублей, а выше 80 000 уже считается отличной зарплатой для профи.

Зато на международном рынке всё хорошо у специалистов по машинному обучению.

По данным salary.com, годовая зарплата ML-инженера в США составляет 120 000 долларов по медиане. Это 10 000 долларов в месяц или, в переводе на деревянные, 730 000 рублей.

Glassdoor, к примеру, считает профессию специалиста по машинному обучению одной их самых защищённых на сегодня. И прогнозирует в ближайшие несколько лет ещё большее повышение спроса на неё.

С удалёнкой всё не очень радужно. Большинство компаний стремятся взять ML-инженера на фултайм в офис. Даже в условиях пандемии вакансий, которые допускают удалённую работу, это очень немного.

Откуда прийти и куда расти специалисту по машинному обучению

ML-инженер – не очень дружелюбная специальность для новичков. В неё можно попасть «с нуля», но для этого нужна как минимум крепкая математическая база. В идеале – математическое или экономическое высшее образование. И даже в этом случае нужно быть готовым к сложностям – изучать придётся очень много всего.

Для успешного продвижения и роста нужно понимать, как работает сфера Data Science целиком. Поэтому идеальные стартовые площадки для перехода в ML – это дата-сайентист и дата-аналитик.

Также в машинное обучение могут перейти разработчики на Python. Для этого нужно будет разобраться с основными ML-библиотеками.

Специалист по машинному обучению – довольно узкая специальность и в большинстве случаев является конечным этапом развития специалиста. Но при желании ML-инженер всегда может перейти и в аналитику данных, дата-сайенс или фулстек-разработку. С его опытом и умениями на любую из этих позиций его оторвут с руками и ногами. Старайтесь, учитесь – и у вас получится.

ML-инженер — универсальный специалист, подобный швейцарскому ножу. Для желающих стать таким специалистов, у нас есть специальный продвинутый курс Machine Learning и Deep Learning. А промокод HABR даст скидку 50%.

Узнайте, как прокачаться и в других специальностях или освоить их с нуля:

Источник

Где и как изучать машинное обучение?

Всем привет!

Ни для кого не секрет, что интерес к машинному обучению и искусственному интеллекту растет в лучшем случае по экспоненте. Тем временем мой Яндекс Диск превратился в огромную свалку пейперс, а закладки в Google Chrome превратились в список, длина которого стремится к бесконечности с каждым днем. Таким образом, дабы упростить жизнь себе и вам, решил структурировать информацию и дать множество ссылок на интересные ресурсы, которые изучал я и которые рекомендую изучать вам, если вы только вначале пути (буду пополнять список постоянно).

Путь для развития новичка я вижу примерно так:

Попробуйте для начала начать с малого, если у вас нет за спиной 6 лет специалитета ВМК по методам прогнозирования, не стоит сразу скачивать архив лекций Е. Соколова или К. Воронцова, возможно статьи на Medium будут для вас оптимальнее. Также сложности могут возникнуть с понимаением алгоритмов, если вы плохо ориентируетесь в теории вероятностей, теории оптимизации и статистике, поэтому советую заглянуть на Ozon, в Московский Дом Книги и запастись курсами лекций по математике. Далее, ознакомившись с теорией будет проще применять знания в решении задач. Далее я приведу для вас список интересных ресурсов, которые я сам когда-то изучал. Желаю успехов 🙂

Новичку:

Лайфхак по быстрому выбору моделей от команды Sklearn

Источник

Специалист по машинному обучению: кто такой, чем занимается и сколько получает

Разбираемся, нужно ли творцам искусственного интеллекта знать математику и Python.

Специалист по машинному обучению (ML, machine learning) — это программист, который с помощью специальных наборов данных и алгоритмов обучает искусственный интеллект.

Посмотрим, например, как приложение «Яндекс.Навигатор» выбирает маршрут до пункта назначения. У него есть ваши GPS-координаты и карта, но при этом он знает и о пробках, авариях, дорожном ремонте. Всё это благодаря графу дорог — алгоритм быстро анализирует возможные пути и находит самый быстрый. А программисты следят, чтобы машинный интеллект не ошибался.

Но ситуация на дорогах постоянно меняется: вчера здесь был поворот, а сегодня висит «кирпич» и водители вынуждены объезжать это место. Добавлять на карту все изменения вручную, особенно в реальном времени, слишком трудозатратно и дорого, требуется много людей. Но алгоритму совсем не обязательно знать про запрет — ему достаточно увидеть, что машины стали двигаться по-другому, чтобы перенаправить всех водителей на другие маршруты.

Научить компьютер принимать такие решения — задача специалистов по ML. Без этого мы не смогли бы обработать море информации, которую люди генерируют каждый день, и сделать нашу жизнь комфортнее.

Пишет про digital и машинное обучение для корпоративных блогов. Топ-автор в категории «Искусственный интеллект» на Medium. Kaggle-эксперт.

Чем занимается специалист по машинному обучению

Задачи специалиста по МL отличаются в разных компаниях и проектах, но чаще всего он делает вот что:

Собирать данные вручную сложно: если это, например. изображения, требуются сотни тысяч фото с разных ракурсов и разными условиями освещённости. «ВКонтакте» недавно запустил новую функцию — сеть показывает фото пользователей их друзьям и спрашивает: «Это Вася Иванов?» Чтобы отметить друга на фото, требуется меньше секунды. Не поленитесь и сделайте это. Так вы поможете нейросети научиться распознавать лица, а заодно почувствуете себя специалистом по ML — хоть немножко 🙂

Алгоритмы для построения модели программируют под конкретные задачи. Иногда они довольно простые — например, алгоритм для предсказания предпочтений туристов из разных городов занимает всего 20 строчек кода.

Но бывают и очень сложные — такие как гигантская нейросеть DeepCoder. Она копирует и миксует готовые фрагменты кода, создавая на выходе новые программы. Эта технология называется программным синтезом.

Получается, что сама нейросеть, состоящая из миллионов строк кода, может заимствовать его из множества других программ. Алгоритм порождает другие алгоритмы — чем не цифровая жизнь?

Кому подойдёт профессия специалиста по ML

Стать специалистом по машинному обучению за три дня не получится. Но вы можете попробовать профессию и попытаться предсказать курс доллара с помощью машинного обучения на бесплатном марафоне «Напишите первую модель машинного обучения за 3 дня».

Какие навыки нужны специалистам по МL

Предположим, нам нужно построить автоматическую систему рекомендаций для соцсети. Что должно лежать в основе рекомендаций? Хороший вариант — посмотреть, что лайкают друзья: людей часто объединяют интересы. Но чтобы система работала ещё лучше, придётся учитывать время года или суток, события в стране и в мире. Например, «ВКонтакте» утром чаще рекомендует новости, а вечером — мемасики про котиков и другой развлекательный контент. Чтобы всё это продумать и учесть сотни различных факторов, нужно быть готовым к кропотливой и даже монотонной работе.

Как определить, хороший контент в соцсети или плохой? Можно посадить сотни модераторов и разработать сложную систему правил, а можно просто добавить кнопку эмоциональной реакции — например, лайк. Если у поста много лайков, значит, людям он нравится, следовательно, материал хороший и нейросеть будет показывать его как можно большему количеству людей. Возможно, эта система не идеальна, но она позволяет решить проблему относительно эффективно и с минимальной затратой ресурсов.

Перспективы развития профессии

Сегодня МL помогает людям практически в любой области — от выбора сериалов на Netflix до заботы о здоровье. Востребованность специалистов по ML с каждым годом растёт. Например, hh.ru отмечает, что с 2015 по 2019 год количество вакансий в сфере машинного обучения выросло в семь раз.

Больше всего таких специалистов требуется в сфере информационных технологий, разработке программного обеспечения, финансовом секторе, бизнес-среде, маркетинге и розничной торговле.

На какую зарплату могут рассчитывать Junior, Middle и Senior

Яндекс, «Тинькофф» и другие компании нуждаются в крутых профессионалах в области ML. По наличию опыта такие специалисты делятся на три группы: Junior, Middle и Senior.

Junior (младший)

Нужно уметь работать с библиотеками для обработки данных — Pandas, NumPy, Matplotlib, и понимать системы управления базами данных — MySQL/PostgreSQL.

В регионах такой специалист может рассчитывать на зарплату от 40 тысяч рублей. В Москве джуны получают значительно больше — от 80 тысяч.

Middle (средний)

Уверенный специалист с опытом от 2 до 5 лет. Он способен перевести задачи бизнеса на язык математики, реализовать с нуля и оценить производительность модели машинного обучения, проанализировать и проверить данные — соответствуют ли они заданным критериям.

Среди требований к мидлу — навыки работы с современными аналитическими пакетами на R/Python и промышленными хранилищами данных (Teradata, DB2), а также понимание BigData. Приветствуется владение статистическими инструментами — SPSS, MATLAB, SAS Data Miner.

В регионах средняя зарплата — 60–80 тысяч, в Москве — не меньше 100 тысяч рублей.

Senior (старший)

Опытный специалист. Работодатели ожидают, что у сеньора за плечами 5–7 лет работы над проектами в сфере data mining, data analysis, машинного обучения или математического моделирования. В списке компетенций: уверенный Python, SQL/CQL, глубокое понимание архитектуры нейросетей, знание Spark Streaming (используется с Apache Spark), Cassandra (система управления базами данных), фреймворков TensorFlow, CV, PyTorch или других — в зависимости от стека компании.

Иногда выделяют ML Team Lead (тимлид, лидер команды). Тимлидами становятся сеньоры, возглавляющие подразделения Machine Learning. Здесь важны лидерские качества, тайм-менеджмент и умение работать в команде.

Сеньоры и тимлиды в регионах зарабатывают 100–120 тысяч, в Москве — от 200 и до 400–500 тысяч. Это хороший стимул освоить профессию. А учитывая, что потребность в машинном обучении с годами будет только расти, зарплаты опытных специалистов по ML точно не станут ниже.

Где учиться

Изучать машинное обучение можно в университете, на курсах или самостоятельно.

Университет даёт студентам хорошую базу, особенно в математике и статистике. Вы получите диплом государственного образца — это может быть плюсом при трудоустройстве. Но поступить на специальность Data Science обычно непросто и дорого. Например, двухлетняя магистратура по наукам о данных в «Высшей школе экономики» обойдётся в 1 155 000 рублей.

Курсы позволяют получить структурированную информацию в сжатые сроки. Такой вариант образования гораздо дешевле университетской программы. Кроме того, на курсах готовят выпускников к практической деятельности, дают поработать над реальными проектами. Стоимость стартует от 50 тысяч рублей и доходит до 150 тысяч.

Самостоятельное обучение подходит тем, у кого уже есть технический бэкграунд. В интернете много бесплатных книг и курсов, и некоторые из них весьма хороши. Но есть сложность: придётся самостоятельно планировать обучение и развитие, получать знания и навыки, которые понадобятся на работе. Без старшего товарища ориентироваться в океане информации и проверять рецепты из интернета непросто.

Вывод

Специалисты по машинному обучению работают над сложными, увлекательными проектами, которые хорошо оплачиваются. Созданные ими решения делают нашу жизнь проще, интереснее и безопаснее. Так что если вам хочется быть на переднем крае технологий и заниматься самыми современными проектами, без которых немыслимо не только будущее, а уже и настоящее, — возможно, это идеальная карьера для вас.

Самому освоить профессию специалиста по машинному обучению трудно. Но можно записаться на курс «Профессия Data Scientist: машинное обучение», где опытные специалисты по ML собрали сбалансированную программу, учли типичные ошибки новичков и делятся лучшими практиками. За год с небольшим вы научитесь разбираться в программировании и моделях МL и поработаете с реальными проектами в машинном обучении.

Источник

Как стать специалистом по машинному обучению

Возможности искусственного интеллекта продолжают расширяться, избавляя людей от рутинных задач, будь то выбор контента в соцсети или забота о здоровье. Совершенствованием цифровых технологий занимается специалист по машинному обучению. За последние несколько лет существенно выросло количество вакансий для ML-инженеров, а их заработная плата стала одной из самых высоких в IT.

Data Warehouse Analyst

Machine Learning. Basic

Специализация Machine Learning

Machine Learning. Advanced

NoSQL

Machine Learning. Professional

Microservice Architecture

MS SQL Server Developer

Data Engineer

Математика для Data Science

Базы данных

Reverse-Engineering

Кто такой специалист по машинному обучению

Специалист по машинному обучению (ML, machine learning) – это эксперт в области цифровых технологий, который составляет алгоритмы, чтобы искусственный интеллект мог проводить анализ различных массивов данных. Он создает нейросети для анализа и решения любых задач: от подбора комбинаций в шахматах до постановки диагноза человеку на основе имеющихся симптомов.

Спрос на специалистов по машинному обучению постоянно растет. В их услугах нуждаются компании в сфере IT, фирмы по разработке робототехники, разработчики продуктов для сферы развлечений, профильные коммерческие организации.

К наиболее известным результатам работы ML-инженеров относится система рекомендации контента Pinterest, таргетированная реклама Facebook, продуманная новостная лента Twitter. Услугами machine learning engineer активно пользуются Google, Яндекс, Сбербанк, один из крупнейших производителей и поставщиков аппаратного и программного обеспечения IBM, китайская компания Baidu с одноименной поисковой сетью и другие.

Чем занимается специалист по машинному обучению

ML-инженер использует специальные алгоритмы для решения практических задач с целью автоматизировать труд человека. У него есть две главные задачи – подготовка данных и построение модели для их обработки.

К обязанностям специалиста по машинному обучению относится:

Что должен знать специалист по машинному обучению

Для выполнения поставленных задач ML-менеджеру нужно на высоком уровне знать Python и популярные библиотеки, в том числе Matpotlib, которая нужна для визуализации данных двумерной графикой. Прохождение онлайн курса по Python позволит в кратчайшие сроки освоить этот язык программирования.

Помимо hard («жестких»), нужны soft («мягкие») навыки. К ним относятся универсальные компетенции, включая аналитический склад мышления, внимательность к деталям, хорошая память, аккуратность, желание обучаться новому.

Чтобы оставаться востребованным специалистом, нужно выбрать предметную область, постоянно её изучать и быть в курсе последних изменений. Например, если планируете работать в области медицины, постарайтесь вникнуть в задачи медицинских работников, узнать, как автоматизировать их труд.

Сколько зарабатывает специалист по машинному обучению

Учитывая темпы роста цифровых технологий, количество необходимых знаний и навыков, профессия ML-инженер по праву является одной из самых высокооплачиваемых в IT. Средняя зарплата специалиста по машинному обучению в России составляет 165 000 рублей, в Украине – 40 000 гривен.

Если брать классические уровни квалификации в сфере информационных технологий, то в России Junior зарабатывают от 70 000 до 120 000 рублей, Middle – от 120 000 до 200 000, а Senior – от 200 000 до 300 000 руб. в месяц. В крупных международных компаниях профессионал может рассчитывать на ежемесячный оклад в размере 350 000 рублей.

В Украине зарплата machine learning engineer на позиции Junior составляет от 25 000 до 40 000 гривен, Middle – от 40 000 до 80 000, а Senior – от 80 000 до 100 000 грн в месяц. Американские компании часто предлагают работу по удаленке со средним окладом в 3 000 долларов (83 000 гривен) в месяц.

Как освоить профессию специалист по машинному обучению

Для построения успешной карьеры нужны системные фундаментальные знания в направлениях науки и техники, крепкая математическая база. Войти в эту специальность гораздо легче дата-аналитикам и дата-сайентистам. Она приветствует разработчиков на Python, только придется уделить время тщательному изучению основных ML-библиотек.

Если хотите получить высшее образование, нужно выбирать технический университет. В России востребованы студенты из МТУСИ (Московского технического университета связи и информатики) и МФТИ (Московского физико-технического института). В Украине востребованы студенты из ХНУРЕ (Харьковского национального университета радиоэлектроники) и ОНПУ (Одесского национального политехнического университета).

Если нет денежных средств, времени или желания получать высшее техническое образование, обратите внимание на онлайн обучение machine learning. Такие программы дают возможность получить структурированную информацию в среднем за 6-12 месяцев. Преподаватели дают необходимую теоретическую базу, после чего студенты выполняют практические задания.

Самостоятельное обучение подходит для людей с техническим бэкграундом. На специализированных площадках есть бесплатные книги, видео и статьи. Но придется самостоятельно искать материалы и структурировать информацию. Такой способ больше подходит для получения знаний в каждом конкретном случае: нужно решить проблему, ищите материалы, углубляетесь в изучение темы и получаете ответ на вопрос.

Если хотите пройти программу обучения machine learning от известных онлайн университетов, рекомендуем рассмотреть лучшие курсы по машинному обучению:

Источник