Nell’era digitale in cui viviamo, il machine learning è diventato una parte fondamentale della nostra vita quotidiana. Dietro molte delle applicazioni e dei servizi che utilizziamo quotidianamente si nasconde un professionista chiave: il machine learning engineer.
Un machine learning engineer è un professionista altamente specializzato nel campo dell’intelligenza artificiale (IA) e del machine learning. Questa figura professionale combina competenze di programmazione, matematica, statistica e conoscenza specifica delle tecniche di machine learning per sviluppare e implementare soluzioni basate su algoritmi di apprendimento automatico.
Il machine learning engineer è, dunque, un professionista che svolge un ruolo cruciale nella rivoluzione che l’intelligenza artificiale ha portato in molti settori, inclusi quelli legati al lavoro e alla carriera. Data la sua crescente importanza, approfondiamo nei prossimi paragrafi:
- machine learning engineer cosa fa
- quali sono le principali competenze di un machine learning engineer
- come diventare machine learning engineer
- machine learning engineer stipendio
Machine learning engineer cosa fa
Partiamo dal machine learning engineer cosa fa. Quali sono le principali attività svolte da questa figura?
1) Raccolta e preparazione dei dati
I machine learning engineer hanno il compito di raccogliere, pulire e preparare i dati su cui baseranno i loro modelli di machine learning. Questo è un passaggio cruciale per garantire l’accuratezza delle previsioni.
2) Scegliere e implementare algoritmi
Il machine learning engineer deve poi scegliere gli algoritmi di machine learning appropriati per un determinato problema e implementarli in un ambiente di sviluppo.
3) Addestrare e ottimizzare modelli
Un’altra delle attività di competenza di un machine learning engineer è quella di addestrare e ottimizzare modelli. Questa attività consiste nell’addestramento dei modelli utilizzando i dati disponibili e nell’ottimizzazione delle prestazioni dei modelli attraverso tecniche come la regolazione degli iperparametri.
4) Valutare le prestazioni
Il machine learning engineer valuta l’efficacia dei modelli utilizzando metriche appropriate e apporta miglioramenti o aggiornamenti in base ai risultati.
5) Implementare i modelli
Una volta che un modello è pronto, il machine learning engineer deve implementarlo in un’applicazione o in un sistema per farlo funzionare in un ambiente di produzione.
6) Monitoraggio e manutenzione
Il machine learning engineer deve monitorare costantemente i modelli in produzione per garantire che mantengano le loro prestazioni e fare eventuali aggiornamenti o correzioni se necessario.
Tra le principali responsabilità di questa figura rientrano anche:
7) Sviluppo di soluzioni di Intelligenza Artificiale
Il machine learning engineer crea soluzioni basate su intelligenza artificiale per risolvere problemi aziendali e industriali.
8) Collaborazione con gli esperti del dominio
Il machine learning engineer deve lavorare a stretto contatto con professionisti in settori specifici per comprendere le esigenze e le sfide e tradurle in soluzioni di machine learning.
9) Aggiornamento continuo
E’, inoltre, importante che questa figura, per rimanere sempre competitiva sul mercato del lavoro, si tenga costantemente aggiornata sulle ultime tendenze, sulle tecniche e sugli strumenti nel campo del machine learning.
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Quali sono le principali competenze di un machine learning engineer
Dopo aver visto il machine learning engineer cosa fa, approfondiamo le principali competenze che questa figura professionale deve possedere:
1) Conoscenza della programmazione
Un machine learning engineer ha una solida conoscenza di almeno uno o più linguaggi di programmazione, come Python, R, Java o C++: la programmazione è, infatti, fondamentale per l’implementazione di algoritmi di machine learning e l’elaborazione dei dati.
2) Comprensione del machine learning
Un machine learning engineer deve avere una comprensione approfondita dei principi e degli algoritmi di machine learning, tra cui regressione, classificazione, clustering, reti neurali, alberi decisionali, support vector machines, e altro ancora.
3) Matematica e statistica
Tra le conoscenze di un machine learning engineer rientra anche una solida base in matematica e statistica, base che è essenziale per comprendere gli algoritmi di machine learning e per essere in grado di adattarli alle esigenze specifiche.
4) Elaborazione dei dati
Un machine learning engineer deve essere in grado di raccogliere, pulire, preparare e analizzare dati, spesso provenienti da fonti disparate, per l’addestramento e la validazione dei modelli di machine learning.
5) Apprendimento automatico profondo (Deep Learning)
Questa figura professionale deve, inoltre, avere conoscenze avanzate nel “deep learning” che include l’uso di reti neurali profonde, convolutional neural networks (CNN), e recurrent neural networks (RNN) per problemi complessi come il riconoscimento di immagini e il processing del linguaggio naturale.
5) Strumenti e framework
Il machine learning engineer deve avere una buona familiarità con librerie e framework di machine learning come TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, ecc.
6) Conoscenza dei database
Tra le competenze di un machine learning engineer c’è anche un’ottima comprensione dell’utilizzo dei database e degli strumenti di gestione dei dati per archiviarli e recuperarli in modo efficiente e rapido.
7) Competenze in ingegneria del software
E’ utile per un machine learning engineer di successo anche avere una buona comprensione dell’ingegneria del software per sviluppare soluzioni robuste, testabili e manutenibili.
8) Buona capacità di comunicazione
Infine, questa figura professionale deve possedere una spiccata capacità di comunicazione per comunicare efficacemente i risultati delle analisi e lavorare in squadra con altri professionisti, compresi esperti di dominio e ingegneri software.
Come diventare machine learning engineer
Dopo aver visto il machine learning engineer cosa fa e quali sono le principali skills che deve possedere, approfondiamo come diventare machine learning engineer e quali sono quindi i principali percorsi di studio da seguire per ricoprire questo ruolo:
1) Laurea in informatica o ingegneria informatica
Si tratta di una delle più comuni e diffuse scelte per chi vuole diventare un machine learning engineer. Questi programmi di studio forniscono, infatti, una solida base in informatica, programmazione, matematica e statistica, che sono competenze chiave per lavorare nel campo del machine learning.
2) Laurea in matematica
Una laurea in matematica è un’ulteriore alternativa da considerare per diventare machine learning engineer. Questo percorso di studio offre una solida base per comprendere gli aspetti matematici e statistici dei modelli di machine learning. Molte delle teorie alla base degli algoritmi di machine learning sono proprio basate sulla matematica.
3) Laurea in statistica
La statistica è una disciplina fondamentale per comprendere come trattare i dati e valutare i modelli di machine learning. Una laurea in questa disciplina può rappresentare un’ottima scelta per diventare un machine learning engineer di successo.
4) Laurea in ingegneria elettrica o elettronica
Le lauree in ingegneria elettrica o elettronica forniscono una solida base in elettronica, segnali e sistemi, che sono competenze importanti per comprendere le reti neurali e altre tecnologie utilizzate nell’apprendimento automatico.
5) Laurea in scienze cognitive o psicologia (con una forte componente informatica)
Se sei interessato alla comprensione del comportamento umano e all’elaborazione del linguaggio naturale, una laurea in scienze cognitive o psicologia con una buona dose di informatica può essere una scelta adeguata.
6) Laurea in fisica
La laurea in fisica fornisce una solida formazione matematica e analitica, che può essere applicata con successo nel machine learning.
Machine learning engineer stipendio
Dopo aver esplorato il machine learning engineer cosa fa, quali sono le sue skills più importanti e come diventare machine learning engineer, vediamo qual è il machine learning engineer stipendio medio in Italia.
La retribuzione media varia, innanzitutto in base al livello di esperienza della figura in questione. Un machine learning engineer con meno di 2 anni di esperienza guadagna tra 30.000 e i 40.000 euro lordi l’anno. Man mano che si va avanti, nel momento in cui si raggiunge un’esperienza intermedia tra i 3 e i 5 anni, lo stipendio medio di un machine learning engineer oscilla tra i 50.000 e i 70.000 euro lordi l’anno. Superata l’esperienza intermedia, la retribuzione annua di questa figura può andare oltre i 70.000 euro.
E’ bene, ovviamente, tenere anche in considerazione che quelli riportati sopra sono dati approssimativi che possono variare anche in base alle dimensioni dell’azienda e alla città in cui si lavora.
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