Профессия Machine Learning Engineer (ОСНОВНОЙ)

Профессия будущего — искусственный интеллект

Специалисты в области машинного обучения, Data Scientist и ML-инженеры занимаются анализом огромных массивов данных, разработкой моделей машинного обучения, нейросетей и масштабных языковых систем, подобных GPT. Востребованность таких экспертов не ограничивается одной сферой — их услуги нужны в бизнесе, здравоохранении, промышленности и многих других областях.

Ключевые умения

• Свободное владение Python и SQL для обработки и анализа данных
• Извлечение информации из разнообразных источников — баз данных, API, файловых систем
• Проведение разведочного анализа данных (EDA) и визуализация полученных результатов
• Очистка, нормализация и подготовка данных к обучению и аналитике
• Формирование и отбор признаков (feature engineering и feature generation) для повышения эффективности моделей
• Применение классических алгоритмов машинного обучения с адаптацией под конкретные задачи
• Использование временных рядов для построения точных прогнозов
• Создание рекомендательных систем для персонализации сервисов
• Работа с технологиями обработки больших данных (Big Data)
• Обучение и донастройка нейросетевых моделей, включая трансформеры
• Внедрение разработанных моделей в реальную бизнес-среду
• Проектирование пайплайнов для сбора, обработки и обучения моделей, а также оценки их эффективности
• Оценка качества алгоритмов с помощью метрик и проведение комплексного тестирования
• Решение задач обработки естественного языка (NLP) и компьютерного зрения (CV) с использованием методов классического ML и глубокого обучения

Перспективы трудоустройства после курса

• Специалист по машинному обучению — разработка и обучение классических ML-алгоритмов, создание сервисов для прогнозирования финансовых рынков, оптимизации логистических процессов и построения рекомендательных систем в развлекательной индустрии.
• Эксперт по компьютерному зрению — разработка систем контроля безопасности на производстве, мониторинга состояния водителей и выявления дефектов оборудования, участие в проектах беспилотного транспорта и автоматизации промышленных процессов.
• Специалист по обработке естественного языка (NLP) — совершенствование масштабных языковых моделей типа LLaMA, работа с GPT-подобными системами, автоматизация извлечения информации из текстов, анализ пользовательских отзывов в соцсетях, создание поисковых механизмов и виртуальных ассистентов для бизнеса.