В ІТ тільки й розмов про ML Engineering, але профільної освіти в Україні поки що бракує. Де ж отримати знання з цієї галузі? DOU поспілкувався про це з українськими ML Engineers. А ще про те, які в них труднощі виникали на початку кар’єри і що вони радять тим, хто хоче увійти у професію сьогодні.
ML Engineer — це спеціаліст, який розбирається в алгоритмах машинного та глибокого навчання і здатен натренувати ці моделі для вирішення бізнес-задач. Ми підготували список запитань для співбесіди на цю позицію. Він не є вичерпним, але, сподіваємося, допоможе виявити прогалини у знаннях і підготуватися до інтерв’ю.
Компанія Databricks повідомила, що купує АІ-компанію MosaicML — стартап із відкритим вихідним кодом, який має досвід роботи з нейронними мережами, а також створює платформи для навчання великих мовних моделей та розгортання генеративних інструментів.
Корпорація Google повідомила, що запускає новий онлайн-курс Machine Learning Bootcamp для девелоперів. Навчання триватиме з 6 липня по 6 вересня. Реєстрація — до 3 липня.
DOU поцікавився у людей, які мають великий досвід у сегменті Machine Learning, про те, чим займається спеціаліст на такій позиції, які знання потрібні, які є переваги й недоліки професії та як стати інженером з машинного навчання.
Анатолій Шара — аналітик Big Data, Machine Learning інженер. А ще — фахівець з аналізу російської пропаганди, яку поширюють за допомогою ферм тролів та ботів. Лише уявіть: під статтями у європейських медіа, які стосуються ключових для Росії питань, понад 60% коментарів можуть становити вигідні для Кремля наративи. Анатолій розповів нам про свій проєкт, методи та результати досліджень, їхню технічну складову, головних замовників і міжнародне визнання.
У 2021 році в розділі «Технічні статті» було опубліковано понад 300 авторських матеріалів. У них ІТ-фахівці описували технічні рішення, кейси, приклади з різних напрямів розробки. У цьому огляді ми зібрали для вас найкращі технічні статті року. Критерії відбору: кількість переглядів, активність комʼюніті в коментарях і субʼєктивні враження редакції.
Статті
· .NET,
Blockchain,
C++,
cloud,
Data Science,
frontend,
Go,
Java,
JavaScript,
ML,
Python,
UI,
автоматизація,
безпека,
підсумки
Наш герой пробовал изучать Java, Python, Machine Learning, но так и не стал разработчиком. Понял, что это не его истинное желание, не хватает мотивации разбираться в этом. Сейчас начинает заниматься бизнес-анализом. Он рассказал нам анонимно свою историю, выводы об ошибках и о том, как поменял отношение к работе и ІТ в целом.
Максим Андрющенко выбрал для себя путь, связанный с наукой и аспирантурой. Сейчас он стажируется в Adobe и получает степень PhD в Федеральной политехнической школе Лозанны (EPFL), а до этого окончил магистратуру по компьютерным наукам в Германии. Он рассказал DOU о специфике исследований по машинному обучению, целесообразности ученой степени в ІТ-сфере, а также о разнице в зарплатах между академией и индустрией в Швейцарии.
Три експерти зі сфер ML, AI та Data Science — Дмитро Сподарець, Михайло Константінов і Володимир Кириченко — про сучасні проблеми машинного навчання, тенденції розвитку й навіть вигоряння. А ще — поради початківцям та досвідченим спеціалістам.
Подход, помогающий создавать новые технологии в ML, от Алексея Чаплыгина из Reface. Спойлер: чтобы стать ML-исследователем, бессмысленно зубрить пейперы, молиться на мнения экспертов и коллекционировать «бест практисес».
В этой статье — 9 историй от ІТ-специалистов об интересном «железе», которое они сами собирали или улучшали. Кейсы самые разные — от сборки домашнего ПК, станции для машинного обучения до установок для тестирования устройств и embedded AI-системы.
Александр Гончар, ML Director в Neurons Lab, делится книгами, которые он прочел и приобрел в бумажном варианте. Это как критерий «настольности» книги — к ним всегда можно обратиться за советом. В подборке издания о предпринимальстве и менеджменте, машинном обучении и финансовой математике, а также о мотивации и дисциплине.
Машинне навчання — штука поширена, доступ до Coursera є в будь-кого, і всі, хто мав бажання піти в Data Scientist’и, вже в них пішли. Про це вже навіть мемів немає: ML давно увійшов у наше життя. Але якщо вважаєте, що вам ML ні на що не здався, ви помиляєтесь, і розробник Андрій Лящук намагається це довести.
Ярослава Лочман, випускниця магістерської програми Data Science Українського католицького університету (УКУ), після закінчення навчання стажувалася у Facebook Reality Labs в Pittsburgh. Під час інтернатури провела власне дослідження з автоматичного калібрування камер з wide-angle та fisheye-об’єктивами. В інтерв’ю ДОУ Ярослава розповіла, як проходило стажування, як вона продовжує академічні дослідження з комп’ютерного бачення та чому обирає науку на користь інженерії.
Вероніка Демедецька, Tech Expert & Senior Software Engineer в AMC Bridge, кандидат технічних наук, покроково і з власного досвіду розповідає, як розробити симулятор промислових роботів. Тому, якщо ви працюєте або хотіли б працювати у цій галузі, стаття стане вам у пригоді.
Ян Бутельський, фахівець із NLP, ділиться досвідом розробки діалогових систем, який буде корисний усім, хто вже займається обробкою природної мови або хоче спробувати себе в цій галузі.
Борис Кабаков 7 лет своей жизни посвятил медицине с участием в международных клинических исследованиях и серьезной анестезиологической практикой. Однако после 30 лет, осознав карьерную и финансовую бесперспективность работы, он решил круто изменить свою профессию. Сегодня Борис — Senior Machine Learning Specialist в SoftServe. С читателями DOU он делится трудностями вхождения в отрасль, применением медицинского бэкграунда и размышлениями о будущем украинской медицины.
Александр Гончар — сооснователь и Chief AI Officer консалтинговой компании Neurons Lab. Его команда разрабатывает решения в области искусственного интеллекта, в основном для финтех- и медицинских компаний. Александр выступает на технических конференциях по всей Европе, преподает на кафедре Data Science в Веронском университете и ведет популярный блог на Medium. Также он автор нескольких статей и AI & ML дайджестов на DOU.
Михаил Константинов, Senior Deep Learning Research Engineer в SQUAD, отвечает на вопросы, с чего начать обучение нейронных сетей. В статье вы найдете ссылки на книги, курсы и многое другое.
Коментарі