Разработчик машинного обучения (ML-инженер) создаёт, обучает и тестирует ML-модели. 5 Его основная задача — создание алгоритмов, которые могут анализировать большие объёмы информации, выявлять скрытые закономерности и прогнозировать результаты. 4

Некоторые задачи, которые выполняет ML-инженер:

• Сбор и подготовка данных. 14 Это могут быть тексты, изображения, числа и другие типы данных. 4 Затем специалист очищает их от ошибок, лишней информации и пропусков. 4
• Выбор модели и признаков. 5 Инженер выбирает модель и определяет признаки, которые лучше всего подойдут для её обучения. 5
• Обучение моделей. 1 На этом этапе модель анализирует тренировочные данные и учится находить закономерности. 4
• Оценка и улучшение моделей. 45 ML-инженер проверяет модель на тестовых данных и оценивает её точность. 4 Если результаты неудовлетворительные, он дорабатывает модель: пересматривает алгоритм, добавляет новые признаки или увеличивает объём данных. 4
• Интеграция и мониторинг. 5 Готовую модель специалист внедряет в существующие бизнес-процессы, продукты или сервисы. 5 Затем ему остаётся поддерживать непрерывную работу алгоритма и время от времени проводить повторное обучение. 5

Задачи ML-инженера часто зависят от уровня специалиста и специфики компании, в которой он работает. 4