随着越来越多的企业采用人工智能和机器学习技术，企业对于机器学习工程师的需求猛增。当前存在许多这样的工作机会，并且需要经过培训或具有丰富工作经验的人员来填补这些职位空缺。

作为机器学习工程师，必须掌握计算机科学、数学、统计学、数据科学、深度学习等专业知识，还必须精通多种编程语言，并具有处理复杂数据集和算法的耐心。

对于想成为机器学习工程师的人员来说，网上有许多可用知识和资源，但是信息繁杂，难以有效学习和利用。由于各行业组织为机器学习工程师提供了大量工作机会，因此决定走上哪一条职业道路也可能是一个挑战。

以下指南将回答有关成为机器学习工程师的一些关键的问题，其中包括：

• 机器学习工程师做什么?
• 机器学习工程师可以获得哪些职业机会?
• 需要获取哪些学位才能成为机器学习工程师?
• 成为机器学习工程师需要什么技能?
• 如何成为机器学习工程师?

机器学习工程师的职责

机器学习工程师的职责类似于数据科学家的职责。他们需要处理大量信息，执行数据管理，并对动态数据集进行复杂的建模。他们还要设计自运行软件实现预测模型的自动化，这些模型使用以前的结果来提高未来执行操作的准确性。

顾名思义，机器学习工程师从事机器学习工作，使用算法来分析数据并提高预测准确性，而无需人工干预。机器学习还与人工智能和深度学习密切有关，深度学习涉及使用深度数据集“思考”和解决复杂问题的人工神经网络。

机器学习有许多应用程序，其中包括：

• 图像和语音识别(例如，自动标记图像、文本到语音转换)。
• 提供客户见解(例如，关注客户购买的产品并推荐另一款产品)。
• 风险管理和欺诈预防(例如，财务预测和违约风险)。

关于机器学习工程师的职位描述

• 2020年，机器学习工程师每年的平均薪酬约为147,134美元。
• 从2015年到2018年，机器学习工程师的职位发布数量增长了344%。
• 机器学习工程师通常需要拥有计算机科学、软件工程或相关领域的硕士或博士学位，才能获得更好的职业前景。
• 在涉及人工智能或机器学习的领域中，大多数招聘广告都是针对机器学习工程师的。

机器学习工程师的职业发展机会

机器学习工程师有很多职业发展机会，因为不同行业组织的需求都在增长，其中包括医疗、教育、零售、制造、供应链和物流等。人工智能和深度学习在多个行业的应用更加普遍，也导致对机器学习工程师的需求增加。在使用编程语言和获得该职位其他方面经验和知识时，你将会发现机器学习工程师新的职业机会。

机器学习工程师的工作类型：

• 机器学习工程师：使用机器学习算法和工具来设计和开发系统与应用程序。
• 数据科学家：使用大数据、人工智能、机器学习和分析工具来收集、处理、分析和解释大量数据。
• 自然语言处理(NLP)科学家：设计和开发机器和应用程序，以学习人类的语言模式并翻译成其他语言。
• 软件开发商/工程师：设计、开发和安装机器语言软件解决方案，创建计算机功能，准备用于可视化的产品文档和测试代码，创建技术规格并维护系统。
• 以人为本的机器学习设计师：创建智能系统，以通过信息处理和模式识别来学习个人的偏好和行为模式。

成为机器学习工程师需要学习和培训

大多数企业在招聘机器学习工程师时，通常要求应聘者拥有计算机科学、数学、统计学或相关领域硕士学位。而拥有硕士学位需要具备编程知识(如Python、R、Java)，了解机器学习框架(如TensorFlow、Keras)和高等数学技能(如线性代数、贝叶斯统计)。

拥有亚马逊、微软公司等业界认可的专业认证也将帮助应聘者在这一领域脱颖而出。

成为机器学习工程师所需的技能

要想成为一个机器学习工程师，需要学习一种或多种编程语言，例如Python、Java、R、C++、C、JavaScript、Scala和Julia。还需要通过培训和工作经验相结合来开发技能。

• 计算机科学基础和编程：构建数据结构(如堆栈、队列、多维数组)，应用算法(如搜索、排序、优化)，了解可计算性和复杂性(如P问题、NP问题、NP完全问题、近似算法)，并开发计算机架构(如内存、缓存、带宽)。
• 概率和统计：采用概率学(例如，贝叶斯网络、马尔可夫决策过程、隐马尔可夫模型)，计算统计度量和分布(例如，均匀、正态、二项式)，并应用分析方法(例如方差分析、假设检验)来观测数据建立和验证模型。
• 数据建模和评估：估计给定数据集的底层结构，找到有用的模式(如相关性和聚类)，预测未知实例的属性(如分类、回归)，选择适当的精度/误差度量(如对数-分类损失、回归误差平方和)，评估策略(例如，训练测试拆分、顺序交叉与随机交叉验证)。
• 机器学习算法和库：找到合适的模型来应用库、数据包和API(例如，Spark MLlib、TensorFlow)，创建适合数据的学习过程(例如，线性回归、梯度下降、遗传算法)，并了解不同方法的优缺点(例如，偏差和方差、缺失数据、数据泄漏)。
• 软件工程和系统设计：了解元素如何协同工作、与系统通信(例如，调用数据库、数据库查询)以及构建接口。

如何成为机器学习工程师

应聘者在申请机器学习工程师的职位之前，最好先制定明确策略，确定希望进入的行业以及希望成为什么类型的机器学习工程师。

拥有相关本科学位的应聘者可以申请机器学习工程师的职位，也可以担任软件工程师、程序员或开发人员、数据科学家或计算机工程师。为了更好地从事这些职业，应聘者最好拥有计算机科学或软件工程的硕士或博士学位。

应聘者还需确保掌握最新的算法、编程语言和机器学习库，并参加继续教育课程，更新专业证书。

此外，还可以通过LinkedIn上与其他的机器学习工程师联系，建立人际网络以了解更多有关职位的信息，这将使应聘者了解职位空缺状况和行业期望，并征求关于机器学习工程师职业生涯的建议。

获得机器学习工程师职位的提示

• 在申请机器学习职位之前，需要在简历中描述具有的专业知识、技能、认证证书，并列出以往的工作经历。
• 撰写求职信，阐述希望获得的理想职位，描述应聘的理由以及可以胜任的工作。
• 参考相关的文章和资料，但首先要征得作者的许可，并确保他们的联系信息正确。
• 搜索发布机器学习工程师职位的信息。

开始机器学习工程师的旅程

机器学习技术提供了许多工作机会，而机器学习工程师待遇优厚，并拥有良好的职业发展前景。因此现在是从事机器学习工程师职业的好时机。

应聘者为了胜任机器学习工程师的职位，需要具备相应的技能和经验，学习更多的知识和技能来分析数据，并制定计划以开始其机器学习工程师的生涯。

原文标题：How to become a machine learning engineer，作者：David Gargaro