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Die umfassende Entwicklung der künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens (ML) zwang den Arbeitsmarkt zur Anpassung. Die Ära der KI- und ML-Generalisten ist vorbei und wir sind in die Ära der Spezialisten eingetreten.
Selbst für Erfahrenere kann es schwierig sein, sich darin zurechtzufinden, ganz zu schweigen von Anfängern.
Aus diesem Grund habe ich diesen kleinen Leitfaden zum Verständnis verschiedener KI- und ML-Jobs erstellt.
Was sind KI und ML?
KI ist ein Bereich der Informatik, dessen Ziel die Entwicklung von Computersystemen mit menschenähnlicher Intelligenz ist.
ML ist ein Teilgebiet der KI, das Algorithmen zum Erstellen und Bereitstellen von Modellen verwendet, die aus Daten lernen und Entscheidungen treffen können, ohne dass explizite Anweisungen programmiert werden müssen.
Jobs im Bereich KI & ML
Aufgrund der Komplexität von KI und ML und ihrer unterschiedlichen Einsatzzwecke werden sie in verschiedenen Berufen unterschiedlich eingesetzt.
Hier sind die zehn Jobs, über die ich sprechen werde.
Obwohl sie alle KI und ML erfordern und sich die Fähigkeiten und Werkzeuge manchmal überschneiden, erfordert jeder Job einen bestimmten Aspekt der KI- und ML-Experience.
Hier ist ein Überblick über diese Unterschiede.
1. KI-Ingenieur
Diese Rolle ist auf die Entwicklung, Implementierung, Prüfung und Wartung von KI-Systemen spezialisiert.
Technische Fähigkeiten
Die Kernkompetenzen eines KI-Ingenieurs drehen sich um die Erstellung von KI-Modellen, daher sind Programmiersprachen und ML-Techniken von wesentlicher Bedeutung.
Werkzeuge
Die wichtigsten verwendeten Instruments sind Python-Bibliotheken, Instruments für Huge Knowledge und Datenbanken.
- TensorFlow, PyTorch – Erstellen neuronaler Netze und ML-Anwendungen mit dynamische Graphen Und statische Graphenberechnungen
- Hadoop, Funke – Verarbeitung und Analyse Große Daten
- scikit-lernen, Keras – Umsetzung betreut Und unüberwachte ML-Algorithmen und Baumodelle, einschließlich DL-Modelle
- SQL (z. B. PostgreSQL, MySQL, SQL Server, Orakel), NoSQL-Datenbanken wie MongoDB (für dokumentenorientierte Datenbeispielsweise JSON-ähnliche Dokumente) und Kassandra (Spaltenfamilien-Datenmodell hervorragend für Zeitreihendaten) – Speichern und Verwalten strukturierter und unstrukturierter Daten
Projekte
Die KI-Ingenieure arbeiten an Automatisierungsprojekten und KI-Systemen wie:
- Autonome Fahrzeuge
- Virtuelle Assistenten
- Roboter für das Gesundheitswesen
- Produktionslinienroboter
- Good-House-Systeme
Arten von Interviewfragen
Die Fragen im Vorstellungsgespräch spiegeln die erforderlichen Fähigkeiten wider. Erwarten Sie daher die folgenden Themen:
2. ML-Ingenieur
ML-Ingenieure entwickeln, implementieren und warten ML-Modelle. Ihr Schwerpunkt liegt Bereitstellen Und Tuningmodelle in der Produktion.
Technische Fähigkeiten
Die Hauptfähigkeiten von ML-Ingenieuren liegen, abgesehen von den üblichen Fähigkeiten im Bereich maschinelles Lernen, in Softwareentwicklung und höherer Mathematik.
Werkzeuge
Die Instruments der ML-Ingenieure ähneln denen der KI-Ingenieure.
Projekte
In diesen Projekten kommt das Wissen der ML-Ingenieure zum Einsatz:
Arten von Interviewfragen
ML ist der Kernaspekt jedes ML-Ingenieurjobs und steht daher auch im Mittelpunkt ihrer Vorstellungsgespräche.
- ML-Konzepte – ML-Grundlagen, z. B. Arten des maschinellen Lernens, ÜberanpassungUnd Unteranpassung
- ML-Algorithmen
- Kodierungsfragen
- Datenhandhabung – Grundlagen der Datenaufbereitung für die Modellierung
- Modellbewertung – Techniken und Metriken zur Modellbewertungeinschließlich Genauigkeit, Präzision, Rückruf, F1-Rating und ROC-Kurve
- Fragen zur Problemlösung
3. Datenwissenschaftler
Datenwissenschaftler sammeln und bereinigen Daten und führen eine explorative Datenanalyse (EDA) durch, um sie besser zu verstehen. Sie erstellen statistische Modelle, ML-Algorithmenund Visualisierungen, um Muster in Daten zu verstehen und Vorhersagen zu treffen.
Im Gegensatz zu ML-Ingenieuren sind Datenwissenschaftler stärker in die Anfangsphasen des ML-Modells eingebunden. Sie konzentrieren sich auf das Entdecken von Datenmustern und das Ableiten von Erkenntnissen daraus.
Technische Fähigkeiten
Die Fähigkeiten, die Datenwissenschaftler einsetzen, sind darauf ausgerichtet, umsetzbare Erkenntnisse zu liefern.
Werkzeuge
- Tableau, Energy BI – Datenvisualisierung
- TensorFlow, scikit-lernen, Keras, PyTorch – Entwicklung, Schulung und Einsatz von ML- und DL-Modellen
- Jupyter-Notebooks – interaktives Coding, Datenvisualisierung, Dokumentation
- SQL- und NoSQL-Datenbanken – dasselbe wie ML-Ingenieur
- Hadoop, Funke – dasselbe wie ML-Ingenieur
- Pandas, NumPy, SciPy – Datenmanipulation und numerische Berechnung
Projekte
Datenwissenschaftler arbeiten an denselben Projekten wie ML-Ingenieure, allerdings in den Phasen vor der Bereitstellung.
Arten von Interviewfragen
4. Dateningenieur
Sie entwickeln und warten Datenverarbeitungssysteme und bauen Datenpipelines, um die Datenverfügbarkeit sicherzustellen. Maschinelles Lernen ist nicht ihre Hauptarbeit. Sie arbeiten jedoch mit ML-Ingenieuren und Datenwissenschaftlern zusammen, um die Datenverfügbarkeit für ML-Modelle sicherzustellen. Daher müssen sie die ML-Grundlagen verstehen. Außerdem integrieren sie manchmal ML-Algorithmen in Datenpipelines, z. B. zur Datenklassifizierung oder Anomalieerkennung.
Technische Fähigkeiten
- Programmiersprachen (Python, Scala, Java, Schlag) – Datenmanipulation, Huge Knowledge-Verarbeitung, Scripting, Automatisierung, Aufbau DatenpipelinesVerwaltung von Systemprozessen und Dateien
- Datenlagerung – integrierter Datenspeicher
- ETL-Prozesse (Extrahieren, Transformieren, Laden) – Aufbau von ETL-Pipelines
- Huge Knowledge-Technologien – Verteilter Speicher, Datenstreamingerweiterte Analytik
- Datenbankmanagement – Datenspeicherung, Sicherheit und Verfügbarkeit
- ML – für ML-gesteuerte Datenpipelines
Werkzeuge
Projekte
Dateningenieure arbeiten an Projekten, die Daten für andere Rollen verfügbar machen.
- Erstellen von ETL-Pipelines
- Erstellen von Systemen für Datenstreaming
- Unterstützung bei der Bereitstellung von ML-Modellen
Arten von Interviewfragen
Dateningenieure müssen Kenntnisse der Datenarchitektur und -infrastruktur nachweisen.
5. KI-Forscher
Diese Wissenschaftler betreiben Forschung, deren Schwerpunkt auf der Entwicklung neuer Algorithmen und KI-Prinzipien liegt.
Technische Fähigkeiten
- Programmiersprachen (Python, R) – Datenanalyse, Prototyping und Bereitstellung von KI-Modellen
- Forschungsmethodik – VersuchsaufbauHypothesenformulierung und -prüfung, Ergebnisanalyse
- Superior ML – Algorithmen entwickeln und perfektionieren
- NLP – Verbesserung der Fähigkeiten von NLP-Systemen
- DL – Verbesserung der Fähigkeiten von DL-Systemen
Werkzeuge
- TensorFlow, PyTorch – Entwickeln, Trainieren und Bereitstellen von ML- und DL-Modellen
- Jupyter-Notebooks – interaktives Kodieren, Datenvisualisierung und Dokumentation von Forschungsabläufen
- Latex – wissenschaftliches Schreiben
Projekte
Sie arbeiten an der Erstellung und Weiterentwicklung von Algorithmen für folgende Bereiche:
Arten von Interviewfragen
Die KI-Forscher müssen praktische Und sehr fundierte theoretische KI- und ML-Kenntnisse.
- Theoretische Grundlagen von KI & ML
- Praktische Anwendung von KI
- ML-Algorithmen – Theorie und Anwendung verschiedener ML-Algorithmen
- Methodische Grundlagen
6. Enterprise Intelligence-Analyst
BI-Analysten analysieren Daten, liefern umsetzbare Erkenntnisse und präsentieren sie den Stakeholdern über Datenvisualisierungen, Berichte und Dashboards. KI in der Enterprise Intelligence wird am häufigsten verwendet, um die Datenverarbeitung zu automatisieren, Tendencies und Muster in Daten zu erkennen und prädiktive Analysen durchzuführen.
Technische Fähigkeiten
- Programmiersprachen (Python) – Datenabfrage, -verarbeitung, -analyse, -berichterstattung, -visualisierung
- Datenanalyse – Bereitstellung umsetzbarer Erkenntnisse für die Entscheidungsfindung
- Geschäftsanalysen – Chancen erkennen und Geschäftsprozesse optimieren
- Datenvisualisierung – Erkenntnisse visuell darstellen
- Maschinelles Lernen – prädiktive Analytik, Anomalieerkennung, verbesserte Dateneinblicke
Werkzeuge
Projekte
Die Projekte, an denen sie arbeiten, konzentrieren sich auf Analyse und Berichterstattung:
- Abwanderungsanalyse
- Verkaufsanalyse
- Kostenanalyse
- Kundensegmentierung
- Prozessoptimierung, z.B. Bestandsmanagement
Arten von Interviewfragen
Die Fragen im Vorstellungsgespräch für BI-Analysten konzentrieren sich auf Codierungs- und Datenanalysefähigkeiten.
- Kodierungsfragen
- Daten- und Datenbankgrundlagen
- Grundlagen der Datenanalyse
- Fragen zur Problemlösung
Abschluss
KI und ML sind umfangreiche und sich ständig weiterentwickelnde Felder. Im Zuge ihrer Entwicklung entwickeln sich auch die Arbeitsplätze weiter, die KI- und ML-Kenntnisse erfordern. Quick täglich gibt es neue Stellenbeschreibungen und Spezialisierungen, was den wachsenden Bedarf der Unternehmen widerspiegelt, die Möglichkeiten von KI und ML zu nutzen.
Ich habe sechs Jobs besprochen, die meiner Einschätzung nach am interessantesten für Sie sein werden. Dies sind jedoch nicht die einzigen KI- und ML-Jobs. Es gibt noch viele weitere, und es werden immer mehr dazukommen, additionally versuchen Sie, auf dem Laufenden zu bleiben.
Nate Rosidi ist Datenwissenschaftler und arbeitet in der Produktstrategie. Er ist außerdem außerordentlicher Professor für Analytik und Gründer von StrataScratch, einer Plattform, die Datenwissenschaftlern mit echten Interviewfragen von Prime-Unternehmen bei der Vorbereitung auf ihre Vorstellungsgespräche hilft. Nate schreibt über die neuesten Tendencies auf dem Arbeitsmarkt, gibt Interviewtipps, teilt Datenwissenschaftsprojekte und deckt alles ab, was mit SQL zu tun hat.