Machine Learning Engineer: cos’è e cosa fa

Machine Learning Engineer

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Benvenuto in questo articolo in cui parleremo della figura professionale del Machine Learning Engineer.

Più nello specifico vedremo se questa figura professionale è adatta a quello che vuoi fare tu, oltre a vedere chi è, cosa fa, quali compiti svolge un machine learning engineer, quanto guadagna in italia e quali sono le differenze tra un data scientist e un machine learning engineer.

Prima di iniziare, come sempre, voglio dirti perché sto scrivendo questo articolo.

Il campo dell’Intelligenza Artificiale è da poco tempo immigrato in Italia, infatti, molte delle professioni inerenti a ruoli come il Data Scientist, il Data Engineer, il Machine Learning Engineer o l’AI Developer, stanno crescendo solo adesso.

Il lato negativo della questione è che, essendo queste professioni arrivate da poco in Italia, le aziende come anche le persone stesse, non sono ben capaci di capire cosa differenzia ognuna di queste figure professionali.

Alcune delle domande più frequenti che una società si pone sono: “Servono effettivamente queste figure al mio business?”, “Quali funzioni ricoprono?”.

Ecco perché ad oggi sto scrivendo questo articolo. Voglio aiutare te e le aziende che lo leggeranno a capire cosa svolge questa figura.

Come ogni mio articolo, ti consiglio di leggere fino alla fine per capire bene l’argomento trattato.

Sei pronto per questa fantastica immersione?

Allora partiamo!!

P.S. Per non essere ripetitivo in questo articolo chiamerò il Machine Learning Engineer in diversi modi (ML Engineer o MLE). Enjoy!

Cos’è o meglio chi è un Machine Learning Engineer?

Il MLE è una figura mitologica…no bugia, sto scherzando.

L’ingegnere dell’apprendimento automatico (per così dire in italiano) è una figura professionale, un programmatore esperto che si occupa di progetti di Machine Learning e più in generale di Intelligenza Artificiale.

In altre parole il suo compito è quello di assicurarsi che l’implementazione degli algoritmi ideati da lui e/o dal team, vengano applicati correttamente per il pronto utilizzo nella realtà.

Quindi, un ingegnere del ML costruisce e applica sistemi di Intelligenza Artificiale (AI) che sfruttano enormi set di dati (in gergo: Dataset), ma andiamo più nello specifico.

ML Engineer cosa fa, quali sono le sue responsabilità?

Un Machine Learning Engineer si può occupare di più progetti diversi in base all’azienda in cui lavora. Ma se andiamo a vedere dall’alto (e quindi più in generale) questo tipo di figura, possiamo notare le caratteristiche e le funzioni principali svolte da chi assume questo ruolo.

  • Progettazione, sviluppo e ricerca di modelli di Machine Learning
  • Ricerca e selezione dei dataset appropriati
  • Esecuzione di analisi statistiche e utilizzo dei risultati per migliorare i modelli
  • Rielaborazione dei sistemi e dei modelli di ML in base alle esigenze del business
  • Identificare le differenze nella distribuzione dei dati che potrebbero influire sulle prestazioni del modello in situazioni reali
  • Capire quando i risultati possono essere applicati alle decisioni aziendali
  • Arricchimento dei framework e delle librerie ML esistenti

In via generale questo elenco rappresenta i compiti che svolge un Machine Learning Engineer in un’azienda. Anche se l’elenco ti è sembrato lungo non ti spaventare, di solito questi compiti vengono svolti in periodi specifici del progetto.

Le Hard Skills che compongono un MLE

L’AI è un campo davvero vasto e quando un’azienda decide di assumere o formare un team di Artificial Intelligence, non sa bene a quali figure assegnare una determinata mansione. Purtroppo questo va a discapito della figura che lavora nell’ambito Intelligenza Artificiale perché una volta entrato in azienda si ritrova a coprire più ruoli che non rientrano in quella professione.


Così come il Data Scientist, anche il Machine Learning Engineer ha le sue hard skills richieste:

  • Programmazione in Python e C++
  • Conoscere la matematica e la statistica
  • Conoscenza del Machine Learning e Deep Learning per seguire i diversi progetti
  • Saper utilizzare il linguaggio SQL per manipolare il database
  • Saper utilizzare Flask

Queste sono le capacità più importanti per iniziare (dopo ti consiglierò qualche corso), ma ovviamente non bastano. La persona ideale deve avere anche le cosiddette “soft skills”  ad esempio: saper lavorare in team, la capacità di gestire progetti, sapersi organizzare ecc.

Ok, ma veniamo al sodo e vediamo quanto si guadagna facendo questo lavoro?

Quanto guadagna un Machine Learning Engineer?

Come hai potuto leggere fino ad ora, il ML Engineer è una figura che come il Data Scientist ha molte responsabilità in un’azienda. Per questo il suo stipendio non è da meno, infatti, questa è una delle figure più pagate nel mondo AI.

Il suo stipendio lordo annuo può variare a seconda della sua esperienza, delle sue capacità, delle mansioni svolte e dell’azienda per cui lavora, ma più in generale ecco delle fasce di prezzo a cui ti puoi attenere.

In America questo professionista del Machine Learning guadagna uno stipendio medio di 140k dollari all’anno, ma può anche arrivare a guadagnare cifre intorno ai 170k dollari all’anno. Nella città di San Francisco addirittura ci sono MLE che guadagnano 200k.

E in Italia?

Beh qui la situazione, come puoi già immaginare, è diversa. Nel Bel Paese, lo stipendio medio di ML Engineer si aggira intorno ai 36mila euro annui con picchi di 70 mila euro annui (fonte).

Ti sembra ridicolo? Lo è, purtroppo.

Se hai letto l’articolo su “Chi è un Data Scientist” saprai benissimo che quest’ultima figura guadagna molto di più, ma vediamo qualche differenza più sostanziale tra i due.

Machine Learning Engineer vs Data Scientist

data scientist -Machine Learning Engineer

Entrambe queste figure sono importanti per le aziende, per questo la presenza di una delle due figure in società, non deve escludere l’altra. Anche se a tratti sono molto simili per via della loro freschezza (sono nate da poco), in realtà non lo sono e ci sono mansioni in particolare che le differenziano.

Quello che differenzia principalmente i due ruoli sono due caratteristiche in particolare:

  • Il Data Scientist (DS) si occupa di quella che è la direzione che deve intraprendere il business. Ovvero, nel caso più specifico è la persona che dopo aver analizzato i dati e sviluppato un algoritmo, adatto al problema e al business, deve comunicare con i dirigenti dell’azienda per indicare la strada più “giusta” secondo le previsioni effettuate. Il Data Scientist deve avere competenze di business.
  • Il Machine Learning Engineer, a differenza del DS, è colui che si occupa dell’implementazione degli algoritmi con i software aziendali e per i clienti. Questa figura deve essere esperta nell’implementazione.

Skills

Entrambi hanno skills in comune, ma anche complementari tra di loro. Ad esempio il DS deve essere particolarmente bravo nell’analisi dei dati, nella matematica e nella statica, ma soprattutto deve avere una conoscenza del business per poter prendere le giuste decisioni aziendali.

Un MLE invece, deve avere competenze utili all’implementazione degli algoritmi, di gestione del database e altre caratteristiche descritte sopra.

Ma come si diventa un Machine Learning Engineer?

Se vuoi costruirti le competenze per diventare un ML Engineer devi lavorare sodo e studiare parecchio.

Ad oggi si crede che per fare questo tipo di professione serva per forza una laurea. Beh amico mio, devi sapere che questa è una cazzata!

Non stiamo parlando mica di fare il dottore.

(attenzione: con questo non voglio screditare una laurea o un percorso universitario informatico, matematico o statistico)

Ad oggi con l’avvento del famosissimo internet ci sono diversi metodi per acquisire tali competenze, dimostrarle e diventare un MLE.

In Italia uno dei metodi migliori che hai per diventare competente nell’ambito è seguire gli esperti del settore. Ad oggi c’è un percorso studiato appositamente per diventare Machine Learning Engineer, del tutto in italiano così da facilitare l’apprendimento.

Il percorso di cui ti sto parlando è quello di Profession.ai. Grazie ad esso e alla community presente in piattaforma, potrai diventare davvero bravo nell’ambito.

Per aiutarti e darti la possibilità di accedere più facilmente ai corsi, potrai usufruire del codice “NEURAGATE” per ottenere uno sconto del 30% sui tuoi acquisti!

Cosa stai aspettando? Non durerà per sempre!

Conclusioni

Iniziare questo percorso non è facile, ma se intendi percorrere questa strada ti consiglio di concentrarti, prenderti del tempo e fare le cose per bene. Inoltre per trovare lavoro nell’ambito ML ci sono tanti posti dove puoi cercare. I più famosi sono Linkedin, Indeed, Glassdoor e Upwork.

Detto questo , spero di averti reso più chiare le idee sulla figura del ML Engineer e che l’articolo ti sia piaciuto, scrivi nei commenti o contattami se vuoi chiedermi ulteriori informazioni.

Alla prossima!

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Antonio Furioso

Antonio Furioso

Fondatore di Neuragate. Credo molto in quello che le immagini possono comunicare, per questo sono fortemente attratto dalla Computer Vision. Mi piace tutto quello che è nuovo. La curiosità è quella che mi spinge oltre le aspettative e a fare sempre di più.

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