Ingénieur en apprentissage profond emplois

Trouvez des emplois en apprentissage profond

Un ingénieur en recherche sur l'apprentissage profond est un spécialiste de l'IT qui développe et forme des réseaux neuronaux artificiels qui imitent la structure et la fonction du cerveau humain. Les résultats du travail de l'ingénieur de l'apprentissage en profondeur: assistants vocaux, traducteurs automatiques, pilotes automatiques, détecteurs de vision par ordinateur, programmes de reconnaissance vocale, etc. sont utilisés à la fois dans l'industrie et les affaires, ainsi que dans la vie quotidienne. L'emploi en apprentissage profond est l'une des spécialisations d'un Data Scientist et convient aux personnes ayant développé des compétences analytiques.

Caractéristiques de la profession

Les spécialistes des emplois d'ingénieur en apprentissage profond travaillent avec d'énormes quantités d'informations (par exemple, développer des voitures autonomes nécessite des millions d'images et des milliers d'heures de vidéo) et avec une puissance de calcul significative, ce qui permet de réduire le temps de formation d'un réseau neuronal. En ce sens, son travail est similaire aux tâches d'un spécialiste en apprentissage automatique (ML). Mais il y a une différence entre ces deux spécialités :

• Un spécialiste de l'apprentissage automatique développe des algorithmes et des modèles pour traiter les données à l'aide de systèmes informatiques. Il peut travailler sur diverses tâches telles que la classification, le regroupement, la régression ou la prédiction.
• Un ingénieur en apprentissage profond se spécialise dans la création de réseaux neuronaux complexes qui peuvent traiter de grandes quantités de données et extraire indépendamment des modèles subtils, guidés par leurs propres critères de classification. Il peut également optimiser le fonctionnement des réseaux neuronaux et améliorer leurs performances.

Nous pouvons dire qu'un ingénieur en apprentissage profond est un ingénieur ML très qualifié. Le travail des ingénieurs DL est plus complexe et intéressant, mais ils sont également payés davantage. Ils peuvent travailler à la fois en CDD et en télétravail.

Avantages et inconvénients de la profession

Tout le monde impliqué dans les technologies d'apprentissage profond n'a pas à se soucier des perspectives de la profession: ce segment IT grandit de 40% chaque année. En plus de ses perspectives, la profession a d'autres avantages :

1. Une opportunité de faire rapidement carrière alors que la concurrence n'est pas trop élevée.
2. Des salaires élevés. Même un ingénieur débutant en apprentissage profond peut compter sur un salaire décent.
3. Une variété d'options d'emploi: vous pouvez trouver une application pour vos connaissances et compétences dans une variété de domaines - de la médecine et de la finance à l'exploration géologique et à la sécurité de l'État, tout en restant un spécialiste IT.

Il y a beaucoup de postes vacants pour des emplois à distance en apprentissage profond.

Le poste d'ingénieur en apprentissage profond convient aux introvertis "hardcore": les compétences en communication ne sont pas très importantes dans le travail, cependant, il faut toujours être capable de travailler en équipe: l'ingénieur DL travaille généralement en conjonction avec les analystes de données et les ingénieurs de données.

Les inconvénients :

1. Un travail sédentaire avec toutes les conséquences qui en découlent. Avec le temps, la vision peut se détériorer.
2. Une tension intellectuelle constante.

Sans compétences mathématiques et sans pensée logique, vous ne pourrez pas trouver et devenir le meilleur ingénieur en apprentissage profond.

Carrière

Parce que les ingénieurs en apprentissage profond doivent être des experts dans leur domaine, sauter l'échelle de carrière n'est pas une option ; ils ont besoin d'expérience. Ils commencent leur parcours professionnel en tant que membres juniors de l'équipe (juniors) en tant qu'analystes de données, ingénieurs de données ou ingénieurs ML, acquérant les compétences et connaissances nécessaires. Dans le domaine de l'IT, il est possible d'atteindre le poste de chef d'équipe en 5-6 ans, et dans les meilleures entreprises de fabrication ou de corporation, il est possible de diriger un département qui s'occupe des emplois AI.

Faits intéressants

Le premier modèle informatique de réseaux neuronaux au monde a été appelé "Mark-1"; il a été présenté au public dès 1960. Et il a été conçu encore plus tôt: Frank Rosenblatt, le créateur de "Mark", a publié l'article "Perceptron", dans lequel il a décrit un modèle de perception de l'information par le cerveau, en 1958. Rosenblatt s'est appuyé sur les idées de W. McCulloch et W. Pitts, avancées en 1943.

Considérant les possibilités de formation de son modèle, Rosenblatt, entre autres, a proposé le concept d'apprentissage non supervisé. Dans les années 1960, ces idées ont intéressé la communauté scientifique, mais l'intérêt pour elles a ensuite diminué pour une raison simple : jusqu'au début du 21ème siècle. il n'y avait pas de puissance de calcul qui permettrait de les réaliser. La période de déclin de l'intérêt pour les réseaux neuronaux a même reçu un nom spécial - "hiver de l'IA". Il s'est finalement terminé vers 1995-2000. Après 20 ans, une période complètement différente a commencé - le développement rapide de tout ce qui est lié aux réseaux neuronaux, et son achèvement n'est pas prévu dans un avenir prévisible!