器学习工程师与优秀的工

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鉴于全球人才库有限，杰出的机程师有何区别？如果你能招募到这些才华横溢的人，你能做些什么来帮助他们取得成功？ 如何找到最适合该工作的机器学习工程师？ 以下是所有机器学习工程师都具有的最重要的共同特征，以及在雇用这些工程师时应该寻找的特征： 他们精通分布式系统的架构。大数据集、并行数据处理和分布式训练是机器学习任务的基本要求。了解如何有效地使用存储、网络和计算资源可以显着加快流程并降低费用。 他们将机器学习解决方案分解为模块化框架。模块化对于实现机器学习系统至关重要，就像在软件开发中一样。
它允许团队成员在特定部分快速工作，并促进未来 加拿大手机数据库 项目或其他团队的可重用性。 他们了解测试的重要性。从验证输入数据到模型性能再到集成代码，顶级机器学习工程师将在机器学习生产过程的每个级别执行全面的测试。 他们总是关心安全。由于自动化，大量复杂数据在云端进行处理和管理，人工智能和机器学习技术带来了一系列新的安全威胁。机器学习工程师必须以安全的心态进行机器学习开发，确保所有训练数据、工具和通信路径都得到适当的保护和维护。 他们具有出色的沟通能力。由于机器学习工程师处于多个领域的十字路口，因此高效的沟通至关重要。他们必须向各种项目利益相关者（包括数据科学家、开发人员、经理和业务用户）传达从状态到危险再到权衡的所有信息。




他们知道“足够好”意味着什么。在机器学习系统中，许多事情都可以得到改进和自动化，但检测工作何时超过回报至关重要。优秀的机器学习工程师会密切关注项目的目的和目标，并且知道何时结束。通过转向下一个模型，他们通常会获得更好的投资回报，而不是花费必要的时间来完全适应当前模型。 他们清楚地表达自己。同样，当机器学习工程师需要以内部为中心的工具和提高生产力时，他们应该说出来。该公司不断希望尽快推出新功能，但经常缺乏实现这一目标的工具和流程。