Deep Learning Engineer jobs

Znajdź pracę w Deep Learning

Inżynier badawczy do nauki głębokiej to specjalista IT, który tworzy i szkoli sztuczne sieci neuronowe, naśladowując budowę i funkcje ludzkiego mózgu. Wyniki pracy inżyniera od nauki głębokiej, takie jak asystenci głosowi, autotłumacze, autopiloty, detektory widzenia komputerowego, programy do rozpoznawania mowy itp., są wykorzystywane zarówno w przemyśle, biznesie, jak i w codziennym życiu. Praca w naukę głęboką jest jedną z specjalizacji naukowca danych i jest odpowiednia dla osób o rozwiniętych zdolnościach analitycznych.

Charakterystyka zawodu

Specjaliści z dziedziny nauki głębokiej pracują z ogromnymi ilościami informacji (na przykład rozwijanie samochodów samoporuszających się wymaga milionów obrazów i tysięcy godzin wideo) oraz z dużą mocą obliczeniową, co pozwala skrócić czas szkolenia sieci neuronowej. W ten sposób jego praca jest podobna do zadań specjalisty do nauki maszynowej (ML). Ale pomiędzy tymi dwoma specjalnościami jest różnica:

• Specjalista do nauki maszynowej opracowuje algorytmy i modele przetwarzania danych za pomocą systemów komputerowych. Może pracować nad różnymi zadaniami, takimi jak klasyfikacja, grupowanie, regresja lub prognozowanie.
• Inżynier nauki głębokiej specjalizuje się w tworzeniu skomplikowanych sieci neuronowych, które mogą przetwarzać duże ilości danych i samodzielnie wydobywać subtelne wzorce z nich, kierując się własnymi kryteriami klasyfikacji. Może także optymalizować działanie sieci neuronowych i poprawiać ich wydajność.

Możemy powiedzieć, że Inżynier Nauki Głębokiej to bardzo wysoko wykwalifikowany inżynier ML. Praca inżynierów DL jest bardziej skomplikowana i interesująca, ale zazwyczaj wynagradzana wyższymi zarobkami. Mogą pracować zarówno w formie kontraktów, jak i zdalnie.

Zalety i wady zawodu

Każdy, kto angażuje się w technologie nauki głębokiej, nie musi martwić się o perspektywy zawodu: ten segment IT rośnie o 40% rocznie. Oprócz perspektyw, zawód ma też inne zalety:

1. Możliwość szybkiego robienia kariery, kiedy konkurencja nie jest jeszcze zbyt duża.
2. Wysokie pensje. Nawet początkujący inżynier nauki głębokiej może liczyć na przyzwoite wynagrodzenie.
3. Różne opcje zatrudnienia: można znaleźć zastosowanie dla swojej wiedzy i umiejętności w różnych obszarach - od medycyny i finansów, do exploracji geologicznej i bezpieczeństwa państwa, pozostając specjalistą IT.

Istnieje wiele ofert pracy zdalnej w dziedzinie nauki głębokiej.

Oferta pracy inżyniera nauki głębokiej jest odpowiednia dla „hardcore’owych” introwertyków: umiejętności komunikacyjne nie są bardzo ważne w pracy, jednak trzeba umieć pracować w zespole: Inżynier DL zwykle pracuje wspólnie z analitykami danych i inżynierami danych.

Wady:

1. Siedząca praca z wszystkimi wynikającymi z tego konsekwencjami. Z biegiem czasu wzrok może się pogarszać.
2. Ciągłe napięcie intelektualne.

Bez umiejętności matematycznych i logicznego myślenia nie będziesz mógł znaleźć i zostać najlepszym inżynierem nauki głębokiej.

Kariera

Ponieważ inżynierowie nauki głębokiej muszą być ekspertami w swojej dziedzinie, awansowanie na wyższe stanowiska jest niemożliwe bez doświadczenia. Rozpoczynają swoją ścieżkę kariery jako młodsi członkowie zespołów (juniorzy) na stanowiskach analityków danych, inżynierów danych lub ML, zdobywając niezbędne umiejętności i wiedzę. W dziedzinie IT można osiągnąć pozycję lidera zespołu w 5-6 latach, a w najlepszych firmach produkcyjnych lub korporacjach jest możliwe kierowanie działem zajmującym się pracami związanymi z AI.

Ciekawostki

Pierwszy komputerowy model sieci neuronowych na świecie nosił nazwę „Mark-1”; został zaprezentowany publicznie już w 1960 roku. A został skonceptualizowany jeszcze wcześniej: Frank Rosenblatt, twórca "Marka", opublikował artykuł "Perceptron", w którym opisał model percepcji informacji przez mózg, w 1958 roku. Rosenblatt opierał się na ideach W. McCullocha i W. Pittsa, przedstawionych w 1943 roku.

Rozważając możliwości szkolenia swojego modelu, Rosenblatt, między innymi, zaproponował koncepcję uczenia nienadzorowanego. W latach 60. te pomysły zainteresowały społeczność naukową, ale potem zainteresowanie nimi spadło z prostego powodu: dopiero na początku XXI wieku istniała moc obliczeniowa, która pozwoliłaby na ich realizację. Okres spadku zainteresowania sieciami neuronowymi otrzymał nawet specjalną nazwę - „Zima AI”. Zakończyła się ona w końcu około 1995-2000 roku. Po 20 latach rozpoczął się zupełnie inny okres - gwałtowny rozwój wszystkiego, co związane z sieciami neuronowymi, a jego zakończenia nie przewiduje się w najbliższej przyszłości!