Cosa fa uno stagista di machine learning? (Stipendio 2023)

L’apprendimento automatico è un campo dell’informatica che si occupa della creazione di algoritmi in grado di apprendere dai dati e prendere decisioni in base a ciò che hanno imparato. L’apprendimento automatico è utilizzato in molti settori diversi, ma è particolarmente diffuso nel settore tecnologico dove viene utilizzato per alimentare qualsiasi cosa, dai motori di ricerca alle auto a guida autonoma.

Gli stagisti di machine learning hanno spesso il compito di aiutare la propria azienda a sviluppare nuovi algoritmi di machine learning o a migliorare quelli esistenti. Ciò può comportare l’analisi di grandi quantità di dati per determinare quali caratteristiche sono più importanti per fare previsioni accurate. Potrebbe anche includere la costruzione di prototipi e il loro test rispetto a risultati noti per vedere quanto bene funzionano.

Mansioni lavorative del tirocinante nel settore dell’apprendimento automatico

Gli stagisti del machine learning hanno una vasta gamma di responsabilità, che possono includere:

• Stabilire le migliori pratiche per la raccolta, la preparazione e l’analisi dei dati
• Progettazione e implementazione di esperimenti per testare ipotesi e migliorare i modelli
• Progettazione e implementazione di algoritmi utilizzando pacchetti software esistenti come R o Python
• Progettare, implementare e mantenere modelli utilizzando software statistici come SPSS, SAS o R
• Interpretare i risultati e fornire raccomandazioni basate sui risultati
• Revisione dei set di dati esistenti per identificare potenziali problemi con l’accuratezza o la completezza dei dati
• Identificare nuove fonti di dati o nuovi modi per utilizzare i dati esistenti per migliorare i risultati
• Sviluppare nuovi modelli o migliorare modelli esistenti utilizzando tecniche statistiche come l’analisi di regressione o algoritmi di clustering
• Sviluppare nuovi algoritmi o migliorare algoritmi esistenti utilizzando linguaggi di programmazione come C++ o Java

Stipendio e prospettive del tirocinante nel machine learning

Lo stipendio di uno stagista di machine learning può variare in base a una serie di fattori, tra cui il livello di istruzione, gli anni di esperienza e il tipo di azienda per cui lavorano.

• Stipendio annuale medio: $ 125.000 ($ 60,1/ora)
• Stipendio annuo del 10% più ricco: $ 225.000 ($ 108,17/ora)

Si prevede che l’impiego di specialisti di machine learning crescerà molto più rapidamente della media nel prossimo decennio.

Si prevede che la domanda di questi lavoratori aumenterà poiché le aziende cercano di automatizzare i processi e migliorare la produttività. L’apprendimento automatico può aiutare le aziende analizzando grandi quantità di dati e riconoscendo modelli che gli analisti umani potrebbero non notare.

Requisiti di lavoro per stagista di machine learning

Per essere uno stagista di machine learning, probabilmente avrai bisogno di quanto segue:

Formazione scolastica: I datori di lavoro in genere richiedono che i tirocinanti del machine learning abbiano una laurea in informatica, matematica, statistica o un campo correlato. Alcuni stagisti possono avere un master in informatica o matematica.

Formazione ed esperienza: La maggior parte delle aziende fornirà formazione sul posto di lavoro ai tirocinanti. Questa formazione aiuterà il tirocinante ad apprendere gli strumenti e i processi specifici utilizzati dall’azienda per completare le attività di machine learning. Aiuterà inoltre il tirocinante ad apprendere i requisiti e le procedure specifici utilizzati dall’azienda per completare le attività.

Certificazioni e licenze: Le certificazioni di solito non sono un requisito per diventare uno stagista di machine learning, ma possono renderti un candidato più competitivo.

Competenze del tirocinante nel machine learning

Gli stagisti di machine learning hanno bisogno delle seguenti competenze per avere successo:

Linguaggi di programmazione: L’apprendimento automatico è una branca dell’intelligenza artificiale, il che significa che la conoscenza dei linguaggi di programmazione è essenziale per uno stagista di apprendimento automatico. I datori di lavoro si aspettano che i tirocinanti abbiano una conoscenza di base di almeno un linguaggio di programmazione, come Python o R, e siano in grado di applicare tale conoscenza al loro lavoro.

Algoritmi: Gli algoritmi sono il fondamento dell’apprendimento automatico e comprendere come funzionano è essenziale per un data scientist. Sapere come creare algoritmi e come implementarli in un programma per computer è una competenza preziosa per uno stagista di machine learning.

Analisi dei dati: L’analisi dei dati è il processo di esame di grandi quantità di dati per trovare modelli e trarre conclusioni. L’apprendimento automatico richiede l’analisi dei dati per determinare quali dati raccogliere, come raccoglierli e come interpretare i risultati.

Conoscenza statistica: La conoscenza statistica è la capacità di interpretare e applicare formule e modelli matematici. L’apprendimento automatico richiede una conoscenza di base della statistica per interpretare i dati e sviluppare algoritmi. È importante sapere come utilizzare software statistici come R, SPSS e Stata per analizzare dati e sviluppare modelli.

Comunicazione: L’apprendimento automatico implica la collaborazione tra molti dipartimenti e individui diversi. Capacità di comunicazione efficaci possono aiutarti a collaborare con gli altri e condividere le tue idee. Puoi anche utilizzare le abilità comunicative per spiegare concetti complessi agli altri.

Ambiente di lavoro per stagista di machine learning

Gli stagisti del machine learning lavorano in un ambiente frenetico con scadenze ravvicinate. Ci si aspetta che siano in grado di lavorare in modo indipendente e siano proattivi nel loro lavoro. Gli stagisti di machine learning dovrebbero essere in grado di programmare in almeno un linguaggio di programmazione e avere familiarità con gli algoritmi di machine learning. Dovranno inoltre essere in grado di lavorare con set di dati di grandi dimensioni.

Tendenze degli stagisti nel settore del machine learning

Ecco tre tendenze che influenzano il modo in cui lavorano gli stagisti di machine learning. Gli stagisti del machine learning dovranno rimanere aggiornati su questi sviluppi per mantenere le proprie competenze rilevanti e mantenere un vantaggio competitivo sul posto di lavoro.

La necessità di più data scientist

Man mano che le aziende fanno sempre più affidamento sui dati, la necessità di professionisti del machine learning continuerà a crescere. Questo perché l’apprendimento automatico può essere utilizzato per estrarre informazioni preziose da grandi quantità di dati che altrimenti sarebbero difficili da analizzare.

Gli stagisti del machine learning possono trarre vantaggio da questa tendenza diventando esperti nelle tecniche di machine learning e nel modo in cui possono essere applicate a diversi tipi di dati. Possono anche lavorare per sviluppare rapporti con potenziali datori di lavoro e costruire il loro curriculum prima di laurearsi.

La crescita dei progetti Open Source

I progetti open source stanno diventando sempre più popolari sia tra gli sviluppatori che tra le aziende. Ciò è dovuto al fatto che i progetti open source consentono agli sviluppatori di collaborare su progetti senza dover lavorare per la stessa azienda.

Man mano che i progetti open source diventano più popolari, gli stagisti che si occupano di machine learning dovranno imparare come lavorare in questi ambienti. Ciò include la comprensione di come contribuire con il codice a un progetto e di come gestire progetti open source.

Maggiore attenzione alla sicurezza

Man mano che l’apprendimento automatico diventa sempre più diffuso nel mondo degli affari, ci sarà una maggiore attenzione alla sicurezza. Questo perché i sistemi di apprendimento automatico si basano sui dati per prendere decisioni, il che significa che sono vulnerabili agli attacchi che mirano a rubare o corrompere i dati.

Per proteggersi da questi attacchi, i tirocinanti nel settore del machine learning dovranno conoscere la sicurezza dei dati e come proteggere le informazioni sensibili. Dovranno inoltre avere familiarità con i metodi di attacco più comuni e come difendersi da essi.

Come diventare uno stagista di machine learning

Uno stagista di machine learning può aspettarsi di lavorare su una varietà di progetti, dallo sviluppo di nuovi algoritmi al test e all’implementazione di modelli. Potrebbe anche essere chiesto loro di aiutare con la preparazione e la pulizia dei dati, nonché di creare visualizzazioni che aiutino a spiegare i risultati delle loro analisi.

È importante che gli stagisti del machine learning abbiano una conoscenza approfondita sia della matematica che della programmazione. Dovrebbero anche essere in grado di pensare in modo creativo su come applicare le tecniche di apprendimento automatico ai problemi del mondo reale.

Prospettive di avanzamento

Dopo aver completato uno stage, i tirocinanti del machine learning potrebbero essere in grado di trovare posizioni entry-level come assistenti di ricerca o data scientist. Con l’esperienza, possono avanzare fino a diventare ricercatori, analisti di dati o ingegneri del software.

Esempio di descrizione del lavoro di stagista di machine learning

A [CompanyX], stiamo sfruttando la potenza del machine learning per cambiare il modo in cui le persone vivono e lavorano. Cerchiamo uno stagista che si unisca al nostro team e ci aiuti a sviluppare e testare nuovi modelli di machine learning. Il candidato ideale avrà esperienza con Python e TensorFlow. Lui o lei sarà in grado di lavorare in modo indipendente e di sentirsi a proprio agio con l’ambiguità. Il tirocinante lavorerà a stretto contatto con il team di ingegneri per sviluppare e testare nuovi modelli di machine learning.

doveri e responsabilità

• Comprendere le basi degli algoritmi e dei modelli di machine learning
• Sviluppare una comprensione di come preelaborare i dati per l’apprendimento automatico
• Comprendere le basi dell’ingegneria delle funzionalità
• Addestra, testa e convalida semplici modelli di machine learning
• Implementare modelli di machine learning in un ambiente di produzione
• Monitorare le prestazioni del modello e identificare i modi per migliorarlo
• Collabora con i membri del team per progettare e implementare modelli di machine learning più complessi
• Aiutaci a sviluppare nuove funzionalità e prodotti che utilizzano l’apprendimento automatico
• Scrivi codice pulito, ben documentato e di facile manutenzione
• Esegui ricerche per rimanere al passo con gli ultimi progressi nel campo dell’apprendimento automatico
• Presentare risultati e raccomandazioni al team
• Assistere con altri compiti secondo necessità

Competenze e qualifiche richieste

• Lavorare per conseguire una laurea in informatica, matematica o campi correlati
• Esperienza con linguaggi di programmazione come Python, Java, C++, ecc.
• Esperienza con librerie di machine learning come TensorFlow, Keras, PyTorch, ecc.
• Capacità di lavorare in modo indipendente e di prendere iniziativa
• Eccellenti capacità di problem solving
• Forti capacità di comunicazione scritta e verbale

Competenze e qualifiche preferite

• Precedente stage o esperienza lavorativa in un settore correlato
• Esperienza con piattaforme di big data come Hadoop, Spark, ecc.
• Esperienza con l’elaborazione del linguaggio naturale
• Esperienza con l’apprendimento profondo