Некоторые компетенции, необходимые начинающему ML-инженеру для успешной карьеры:

• Программирование и разработка. 1 Уверенные знания в языках программирования, таких как Python, R или Java, использование библиотек и фреймворков для разработки моделей. 1 Умение писать чистый и эффективный код. 1
• Математическое мышление. 1 Знание статистики, теории вероятностей и линейной алгебры помогает в разработке и оптимизации алгоритмов. 1 Способность к математическому анализу и решению проблем крайне важна. 1
• Анализ и работа с данными. 1 Специалист должен уметь собирать, анализировать и интерпретировать большие наборы данных. 1 Навыки предобработки данных и работа с базами данных позволяют извлекать полезную информацию из сырых данных. 1
• Понимание алгоритмов. 1 Знание алгоритмов машинного обучения, таких как логистическая регрессия, деревья решений и нейронные сети, даёт возможность выбирать оптимальные методы для решения задач. 1
• Софт-скиллы. 1 Умение эффективно коммуницировать и работать в команде важно для координации процессов разработки и внедрения технологий машинного обучения. 1 Навыки презентации результатов исследования также востребованы. 1
• Инициативность. 3 Машинное обучение активно развивается — специалист должен не только разбираться в основах, но и быть готовым постоянно учиться, актуализировать навыки и следить за новостями в отрасли. 3