Was macht man als Machine Learning Engineer?

Machine Learning Engineers sind die Entwickler von selbst-ausführender Software, mit der Maschinen Modelle automatisieren können, die vorhersehbar sind. Sie arbeiten gemeinsam mit Datenwissenschaftlern zusammen, um Informationen zu sammeln und kuratierte Daten in die Modelle einzuspeisen, die sie sichtbar gemacht oder entdeckt haben. Dafür verwenden sie theoretische Modelle aus dem Bereich der Datenwissenschaft und bauen diese maßstabsgetreu als funktionierende und produktive Einheiten oder Modelle auf, die Terabyte an Echtzeitdaten verarbeiten.

Machine Learning Engineers fungieren auch als Brücke oder als Schnittstelle zwischen der Softwareentwicklung und der Datenwissenschaft. Sie verwenden die verfügbaren Werkzeuge für große Datenmengen, um das Programmiergerüst zu verbessern und Rohdaten aus Pipelines zu sammeln. Sie definieren Rohdaten in datenwissenschaftliche Modelle um, die skalierbar sind. Einige Machine Learning Engineers entwerfen Softwareprogramme, die technologische Werkzeuge steuern können, einschließlich Computer oder Roboter. Sie können Algorithmen entwickeln, mit denen Maschinen als eigenständige Einheiten dazu fähig sind, Trends oder Muster in ihren Programmierdaten zu identifizieren. So kann sich eine Maschine dann selbst beibringen, Befehle zu verstehen oder sogar für sich selbst zu denken. Machine Learning Engineers benötigen zumindest einen Bachelorabschluss in der Informatik oder in ähnlichen Bereichen.