Дизайнер машинного обучения
Дизайнер машинного обучения занимается: созданием алгоритма работы компьютерной программы, с помощью которого техническое устройство обретает способность к самообучению; в отдельных случаях — аналитикой и выделением признаков, которыми обладает определенная информация (формирование вектора признаков для каждого объекта, который нужно проанализировать). то специалист, отвечающий за процесс написания всевозможных алгоритмов, с целью их всестороннего анализа компьютером. Этот специалист должен быть очень подкованным и владеть разными видами машинного обучения такими как: рекомендации — это «классическое» машинное обучение (его используют в Amazon), оно позволяет анализировать действия пользователя, понимать его предпочтения, предлагать что-то, в соответствии с его интересами. Прогнозы — это машинное обучение, позволяющее «обучить» программу на известной выборке данных, для дальнейшего предсказания результатов, но уже по новым. (его часто используют в банковской сфере). Анализ взаимосвязей — это машинное обучение, благодаря которому программа смотрит на данные и замечает закономерности, которые человек не может увидеть самостоятельно.
Основные обязанности:
- Этот специалист должен не только заниматься разработкой и имплементацией аналитических моделей, но и принимать активное участие в разработке серверной части продуктов компании;
- повышать качество продуктов с использованием машинного обучения ;
- Дизайнер машинного обучения должен принимать активное участие в постановке задач совместно с продуктовой командой ;
- В его обязанности входит разработка и поддержание базы знаний по машинному обучению (для внутреннего пользования);
- консультирование сотрудников по возникающим вопросам;
- периодическое проведение учебных сессий по машинному обучению для разработчиков.
Требования к индивидуальным особенностям специалиста
- Аналитическое мышление;
- способность к обучению в течение жизни;
- ориентированность на результат ;
- Умение находить общий язык с техническим персоналом;
- Критическое мышление;
- Структурное мышление;
- Хорошая память;
- Внимание к мелочам;
- Обязательность и исполнительность;
- Самостоятельность;
- Инициативность;
- Многозадачность;
- Коммуникабельность;
Требования к профессиональной подготовке
- Один из вариантов: Высшее образование в области ИТ;
- Высшее инженерное образование;
- Высшее математическое образование ;
- Стаж работы ;
- Актуальные знания в одной из этих областей: Machine Learning, Data Mining, Information Retrieval, Natural Language Processing;
- Опыт разработки на Python (Tensorflow, OpenCV, NumPy, scikit-learn, etc.) а также знание других языков программирования;
- Умение разрабатывать эффективные алгоритмы обработки данных;
- Знание современных графовых алгоритмов;
- Знание английского языка.
