Работа инженера машинного обучения (ML-инженера) и дата-сайентиста отличается набором задач и подходом к работе с данными. 24

ML-инженер разрабатывает алгоритмы и на их основе создаёт модели, способные к обучению. 1 Он выявляет сложные закономерности в базах данных, которые помогают моделям максимально точно прогнозировать результаты каких-либо процессов и принимать решения. 1 В его обязанности также входит подготовка данных, очистка, преобразование и структурирование, тестирование моделей, их интеграция в системы, сайты и приложения, а также поддержка работы алгоритмов. 1

Дата-сайентист находит закономерности в больших массивах информации и прогнозирует будущие значения. 1 Он работает с необработанными данными, фокусируясь на изучении, очистке и трансформации информации, чтобы получить инсайты и подготовить её для построения моделей. 2

Таким образом, ML-инженер работает с предварительно обработанными данными, в то время как дата-сайентист — с необработанными, фокусируясь на их изучении, очистке и подготовке для построения моделей. 2