随着每个组织将其业务数字化并利用数据科学工具，人工智能和机器学习，对该领域专业人员的需求一直很高。随着机器学习成为所有自动化工具的重要方面，对机器学习工程师的要求越来越高。 ForresterResearch高级分析师Brandon Purell表示：“任何公司的未来成功都取决于100％采用机器学习。对于要在客户时代取得成功的公司而言，它必须预测客户的需求，而机器学习对此绝对至关重要。人们需要了解为什么对机器学习工程师的需求比以往任何时候都要大。机器学习的角色机器学习工程师是两个重要角色的组合：数据科学家和软件工程师。数据科学家的主要工作是处理大数据，而软件工程师则负责程序的编码。数据科学家的工作是分析性的。他们结合使用数学，统计，分析技能和机器学习工具来处理和分析大量数据，以获取业务见解。但是，软件工程师是为程序编写可伸缩代码并为公司设计复杂软件系统的专家。它们的作用不需要使用机器学习工具。数据科学家创建的应用程序使软件工程师难以理解，因为它们很复杂且没有设计模式。这就是为什么公司正在寻找可以同时使用这两种技能的机器学习工程师的原因。在当今时代，优秀的机器学习工程师应该了解数据科学家的代码，并使其更易于访问。机器学习工程师的工作机器学习工程师的工作类似于数据科学家的角色，两者均处理海量数据集。因此，机器学习工程师应具有出色的数据管理技能。他们的工作职责要求他们将数据科学规则与编程相结合，以帮助公司使用人工智能和机器学习技术来利用其业务。机器学习工程师的基本技能•软技能–这些非技术技能可帮助工程师紧跟机器学习的动态本质。工程师必须了解有效的时间管理并具有快速思考的业务知识。技术技能-公司在招募时要寻找的基本技能，例如中级Python，C ++++和基本数学概念（例如线性代数，微积分和统计）。机器学习和神经网络-机器学习和神经网络是找到业务问题的准确解决方案的重要技能。随着机器学习的发展超越了神经网络，对算法和其他非神经网络概念的理解也将获得更多收获。机器学习工程师做什么？机器学习工程师与数据科学家紧密合作。数据科学家从几个GB的数据集中提取出有意义的见解，并将这些见解传达给利益相关者。机器学习科学家确保数据科学家使用的模型可以实时分析大量数据以获得准确的结果。当这些学科一起工作时，它们为曾经被认为不切实际和不可能的公司创造技术。机器学习工程师通过允许多个行业利用颠覆性技术来为技术世界的未来铺平道路。编辑：hfy