Deep Learning Engineer jobs

Найти работу в области глубокого обучения

Инженер-исследователь в области глубокого обучения - это IT-специалист, который разрабатывает и обучает искусственные нейронные сети, имитирующие структуру и функции мозга человека. Результаты работы инженера по глубокому обучению, такие как голосовые помощники, переводчики, автопилоты, компьютерные зрители, программы распознавания речи и т. Д., используются как в промышленности и бизнесе, так и в повседневной жизни. Работа инженера по глубокому обучению является одной из специализаций ученого по данным и подходит для людей с развитыми аналитическими навыками.

Особенности профессии

Специалисты по глубокому обучению работают с огромными объемами информации (например, для разработки автономных автомобилей требуются миллионы изображений и тысячи часов видео) и с значительной вычислительной мощностью, что позволяет сократить время обучения нейронной сети. Таким образом, его работа похожа на задачи специалиста по машинному обучению (ML). Но есть разница между этими двумя специальностями:

• Специалист по машинному обучению разрабатывает алгоритмы и модели для обработки данных с использованием компьютерных систем. Он может работать над различными задачами, такими как классификация, кластеризация, регрессия или прогнозирование.
• Инженер по глубокому машинному обучению специализируется на создании сложных нейронных сетей, которые могут обрабатывать большие объемы данных и самостоятельно извлекать из них тонкие шаблоны, руководствуясь собственными критериями классификации. Он также может оптимизировать работу нейронных сетей и улучшать их производительность.

Можно сказать, что инженер по глубокому обучению - это очень высококвалифицированный инженер ML. Работа инженеров DL сложнее и интереснее, но за нее также платят больше. Они могут работать как в договорных работах, так и в удаленных работах.

Плюсы и минусы профессии

Все, кто занят в технологиях глубокого обучения, не должны переживать о перспективах профессии: этот сегмент IT ежегодно растет на 40%. Кроме своих перспектив, профессия имеет и другие преимущества:

1. Возможность быстро сделать карьеру, пока конкуренция не слишком высока.
2. Высокие зарплаты. Даже начинающий инженер по глубокому обучению может рассчитывать на достойную зарплату.
3. Множество вариантов трудоустройства: вы можете найти применение своим знаниям и навыкам в самых разных областях - от медицины и финансов до геологической разведки и государственной безопасности, не переставая быть IT-специалистом. 

Существует множество вакансий для удаленных работ по глубокому обучению.

Вакансия инженера по глубокому обучению подходит для «жестких» интровертов: навыки общения не очень важны в работе, однако вам все же нужно уметь работать в команде: инженер по DL обычно работает в сотрудничестве с аналитиками данных и инженерами по данным.

Минусы:

1. Сидячая работа со всеми вытекающими последствиями. Со временем зрение может ухудшиться.
2. Постоянное интеллектуальное напряжение.

Без математических навыков и логического мышления вы не сможете найти и стать лучшим инженером по глубокому обучению.

Карьера

Поскольку инженеры по глубокому обучению должны быть экспертами в своей области, быстрое продвижение по карьерной лестнице не представляется возможным; требуется опыт. Они начинают свой карьерный путь как младшие члены команды (младшие) на должностях аналитиков данных, инженеров по данным или ML, приобретая необходимые навыки и знания. В IT-сфере возможно достичь позиции руководителя команды за 5–6 лет, а в производственных лучших компаниях или корпорациях возможно возглавить отдел, занимающийся работами по AI.

Интересные факты

Первая в мире компьютерная модель нейронных сетей называлась «Марк-1»; она была представлена широкой публике еще в 1960 году. И она была замышляется еще раньше: Фрэнк Розенблатт, создатель «Марка», опубликовал статью «Персептрон», в которой он описал модель восприятия информации мозгом, в 1958 году. Розенблатт опирался на идеи В. Маккаллоха и В. Питца, выдвинутые в 1943 году.

Рассматривая возможности обучения своей модели, Розенблатт, между прочим, предложил концепцию неконтролируемого обучения. В 1960-х годах эти идеи заинтересовали научное сообщество, но затем интерес к ним упал по одной простой причине: до начала 21 века. не было вычислительной мощности, которая позволила бы их реализовать. Период снижения интереса к нейронным сетям даже получил специальное название - «Зима искусственного интеллекта». Он окончательно закончился примерно в 1995-2000 годах. Через 20 лет начался совершенно другой период - быстрое развитие всего, что связано с нейронными сетями, и его завершение не ожидается в обозримом будущем!