Некоторые основные различия между работой ML-инженера и дата-сайентиста:

Направленность деятельности: ML-инженер занимается разработкой и внедрением моделей машинного обучения (Machine Learning), а дата-сайентист — исследованием данных (Data Science). 13

Работа с данными:

• ML-инженер работает с предварительно обработанными данными, уделяя больше внимания оптимизации входных и выходных данных модели для производства. 4
• Дата-сайентист работает с необработанными данными, уделяя особое внимание изучению, очистке и преобразованию данных для получения информации и подготовки её к построению модели. 4

Подходы к образованию: дата-сайентист может сосредоточиться на получении знаний в статистике, математике или актуарной науке, в то время как ML-инженер уделяет основное внимание изучению аспектов разработки программного обеспечения. 2

Основные задачи:

• Дата-сайентист собирает большие объёмы данных из разных источников, анализирует их, визуализирует, строит модели прогнозирования и тестирует их. 1
• ML-инженер разрабатывает алгоритмы и на их основе создаёт модели, способные к обучению. 1 Специалист выявляет сложные закономерности в базах данных, которые помогают моделям максимально точно прогнозировать результаты каких-либо процессов и принимать решения. 1