Skoro tak wiele firm inwestuje w machine learning, wydaje się jasne, że kto nie wdroży żadnych funkcji ML, wkrótce zostanie daleko w tyle za konkurencją. Sektor rozwinął się w ostatnich latach tak szybko, że zaawansowaną pracę na danych można dziś wdrożyć niemal w każdej branży. Najczęstsze zastosowania machine learningu to zarządzanie ryzykiem, analiza i raportowanie wyników, trading oraz automatyzacja.
Chcesz pójść śladem gigantów IT i startupowych jednorożców i też zainwestować w ML? Jeśli tak, prędzej czy później zatrudnisz inżynierów machine learningu, którzy zbudują dla Ciebie potrzebne algorytmy.
Ale jak się upewnić, że naprawdę zatrudniasz najlepszych i najlepiej dopasowanych programistów na rynku? Oto przewodnik Ideamotive po zatrudnianiu inżynierów machine learningu.
Czym zajmuje się inżynier machine learningu?
Inżynierowie machine learningu na pierwszy rzut oka pracują podobnie do innych programistów, ale mają nieco inny cel. Ich zadaniem jest budowanie algorytmów, które uczą się i rozwijają same, przy minimalnym udziale człowieka.
Przykład? Oprogramowanie do analityki danych oparte na AI. Inżynier machine learningu ma sprawić, żeby potrafiło nie tylko odczytać dane i je podsumować, ale też dało się je „nauczyć” decydować, które dane są naprawdę warte uwagi, a nawet sięgać po dane z innych dostępnych źródeł.
Inny przykład: narzędzie do rozpoznawania mowy. Inżynier machine learningu może zasilić oprogramowanie AI tysiącami godzin nagrań w wielu językach i sprawić, że rozpozna ono różnice między poszczególnymi językami.
Jeśli planujesz zautomatyzować rutynowe zadania w firmie, najlepiej zatrudnić inżynierów machine learningu, którzy zbudują rozwiązanie oparte na AI.
Najważniejsze umiejętności inżyniera machine learningu
Inżynieria machine learningu to dyscyplina na styku data science i inżynierii oprogramowania. W świecie, który opiera się na danych, to kluczowa rola, dlatego hiring managerowie szukają kandydatów z solidnym zestawem umiejętności.
Jedną z najbardziej poszukiwanych umiejętności inżyniera machine learningu jest biegłość w językach programowania. Solidne podstawy Pythona, R lub Javy to konieczność, bo w tych językach najczęściej implementuje się algorytmy machine learningu i buduje modele.
Niezbędna jest też znajomość bibliotek i frameworków, takich jak Scikit-learn, TensorFlow i PyTorch, bo to one dają narzędzia do tworzenia i wdrażania systemów machine learningu. Umiejętności programistyczne powinny iść w parze z mocnymi podstawami informatyki, struktur danych i algorytmów.
Oprócz umiejętności technicznych inżynier machine learningu powinien mieć również solidne przygotowanie matematyczne.
Bez dobrej znajomości statystyki i algebry liniowej nie da się zrozumieć, jak działają algorytmy machine learningu, ani budować trafnych modeli predykcyjnych.
Dzięki matematyce inżynier rozumie, jak algorytm działa, potrafi go zoptymalizować i poprawnie odczytać jego wyniki.
Cenne jest też doświadczenie z platformami chmurowymi, takimi jak AWS, GCP czy Azure, bo to na nich zarządza się obciążeniami machine learningu i je skaluje. Przydaje się wreszcie znajomość narzędzi do wizualizacji danych: to nimi inżynier tłumaczy złożone dane i wyniki modeli reszcie zespołu.
Wszystkie te umiejętności, razem z nastawieniem na rozwiązywanie problemów i umiejętnością pracy w zespole, sprawiają, że inżynier machine learningu jest bezcenny dla każdej firmy, która działa w cyfrowym świecie.
Co sprawia, że inżynierowie machine learningu są świetnymi członkami zespołu?
Jednym z celów machine learningu jest budowa oprogramowania, dzięki któremu komputery będą pracować efektywniej niż ludzie. Z dobrze zbudowanym algorytmem maszyna wykona konkretne zadanie wielokrotnie szybciej niż człowiek, a jakość efektu końcowego będzie bardzo zbliżona.
Żeby tak było, sami inżynierowie machine learningu muszą pracować niemal jak maszyna: prowadzić projekt tak, żeby problemów było jak najmniej.
Dlatego szukając inżynierów ML, zwracaj uwagę nie tylko na konkretne umiejętności techniczne, ale też na cechy osobowości, takie jak:
- Chęć ciągłego uczenia się nowych rzeczy
W obszarze AI i machine learningu wciąż jest wiele do odkrycia i usprawnienia. Kto śledzi nowinki i trendy, a nawet próbuje je współtworzyć, z rzemieślnika wyrasta na eksperta, który rewolucjonizuje swoją branżę.
- Proaktywność
Inżynierowie machine learningu często pracują w pojedynkę: wokół po prostu nie ma nikogo, kto rozumie pojęcia, z którymi mają do czynienia na co dzień. Muszą więc wykazywać inicjatywę: sami wybierać najlepsze rozwiązania i wychodzić z pomysłami, o które nikt ich nie prosił.
- Dbałość o szczegóły
Tworzenie rozwiązań machine learningu to niezwykle złożony proces, który na każdym etapie wymaga pełnego skupienia. Gdy programiście go brakuje, częściej pojawiają się błędy, które psują oprogramowanie i opóźniają premierę.
- Cierpliwość
Po pierwsze, dobry algorytm machine learningu pisze się długo. Po drugie, minie chwila, zanim komputer nauczy się na tyle, by dać oczekiwane wyniki. W pracy nad machine learningiem dużo się czeka i obserwuje. Zarówno inżynier, jak i nietechniczna część firmy powinni o tym wiedzieć zawczasu.
Wymagania na stanowisko inżyniera machine learningu: zawsze znaj swój cel
Niezależnie od tego, czy prowadzisz firmę robotyczną, zakład produkcyjny, czy startup, którego głównym produktem jest aplikacja mobilna, zawsze znajdzie się proces, który inżynierowie machine learningu mogą usprawnić. Uważaj jednak, kogo dokładnie zatrudniasz na tę rolę. Inżynier machine learningu to nie generalista, lecz programista wyspecjalizowany w konkretnym rodzaju programowania ML.
Gdy więc zaczniesz rekrutację, szukaj inżynierów machine learningu jak najlepiej dopasowanych do Twojej firmy i projektu: takich, którzy pracowali już w Twojej branży i nad funkcjami ML podobnymi do tych, które planujesz. Żeby trafić, dokładnie określ, czym ma być Twój produkt oparty na machine learningu. Jeśli możesz, omów potrzeby i cele z konsultantami ds. oprogramowania lub kierownikami projektów IT, żeby dokładnie wiedzieć, kogo szukać.
Z takim podejściem zatrudnisz inżynierów machine learningu, którzy zbudują potrzebne rozwiązania szybko i na najwyższym poziomie.
Najlepsze pytania rekrutacyjne dla inżyniera machine learningu
Gdy przejrzysz kandydatów i wybierzesz krótką listę tych, których rozważasz, możesz zacząć rozmowy rekrutacyjne. Po części służą one do oceny, czy programista dogada się z Twoim zespołem: co motywuje go do pracy u Ciebie? Jak wpisuje się w kulturę firmy? Na wiele takich pytań nie ma dobrych i złych odpowiedzi. To rekrutujący decyduje, kogo szuka.
Musi się też odbyć rozmowa techniczna. Jeśli nie programujesz i nie znasz teorii stojącej za machine learningiem i sztuczną inteligencją, poproś kogoś o pomoc w tej części rozmowy. Idealnym wyborem będzie inny inżynier machine learningu albo kierownik projektu IT z doświadczeniem w projektach ML. Jeśli nie masz jeszcze takiej osoby w firmie, pomyśl o współpracownikach lub znajomych albo zarezerwuj czas zewnętrznego konsultanta.
Jeśli chcesz, żeby rekrutacja była jeszcze szybsza i skuteczniejsza, odezwij się do nas. Zespół Ideamotive znajdzie Ci najlepszych kandydatów na rynku, dobranych do długofalowych potrzeb Twojej firmy.
Niezależnie od tego, jak to ostatecznie zorganizujesz, oto kilka pytań, które warto zadać inżynierowi machine learningu:
- Czym algorytm k najbliższych sąsiadów różni się od klasteryzacji k-średnich?
- W jakim przypadku regresja grzbietowa (Ridge) jest uznawana za lepszą od regresji Lasso?
- Czym jest binning danych i jakie są różnice między binningiem o stałej szerokości a binningiem adaptacyjnym?
- Czym jest otoczka wypukła (convex hull)?
- Jakiego rodzaju algorytm stosuje się do budowy rekomendacji e-commerce w stylu Amazona? („Klienci, którzy oglądali ten produkt, oglądali także”, „Jakie inne produkty kupują klienci po obejrzeniu tego produktu?” itp.)
- Jakie są metody radzenia sobie z wartościami odstającymi? Wymień i wyjaśnij wszystkie, które znasz.
- Czym jest przekleństwo wymiarowości? Jak sobie z nim radzić?
- Czym jest naiwny klasyfikator Bayesa? Dlaczego nazywa się go „naiwnym”?
Jak w pełni wykorzystać rozwiązanie oparte na machine learningu
Inżynierowie machine learningu są bez wątpienia ekspertami w swojej dziedzinie, ale mniej techniczna strona budowy produktu opartego na machine learningu może już być poza ich kompetencjami. Żeby w pełni wykorzystać rozwiązanie, rozważ zatrudnienie także kierownika projektu, product ownera czy analityka biznesowego.
Najprościej skompletować ich wszystkich przez Ideamotive. Zbudowaliśmy rozległą sieć najlepszych specjalistów IT z całego świata. Programista machine learningu, ekspert AI czy inni specjaliści do Twojego projektu: mamy ludzi, których szukasz.
