Deep Learning Engineer jobs

Знайдіть роботу в галузі глибокого навчання

Дослідник-інженер з глибокого навчання - це ІТ-спеціаліст, який розробляє та тренує штучні нейронні мережі, що імітують структуру та функції людського мозку. Результати роботи інженера з глибокого навчання: такі як голосові помічники, авто-перекладачі, автопілоти, детектори комп'ютерного зору, програми розпізнавання мови тощо використовуються як у промисловості та бізнесі, так і в повсякденному житті. Робота в галузі глибокого навчання є однією зі спеціалізацій дослідника даних і підходить для людей з розвиненими аналітичними навичками.

Особливості професії

Спеціалісти з глибокого навчання працюють із величезними обсягами інформації (наприклад, розробка беспілотних автомобілів вимагає мільйонів зображень і тисяч годин відео) та зі значним обчислювальним потужностями, що дозволяє скоротити час навчання нейронної мережі. В цьому відношенні його робота подібна до завдань спеціаліста з машинного навчання (МН). Але між цими двома спеціальностями є відмінність:

• Спеціаліст з машинного навчання розробляє алгоритми та моделі для обробки даних за допомогою комп'ютерних систем. Він може працювати над різними завданнями, такими як класифікація, кластеризація, регресія або прогнозування.
• Інженер з глибокого машинного навчання спеціалізується на створенні складних нейронних мереж, які можуть обробляти великі обсяги даних та самостійно втягувати з них тонкі шаблони, керуючись своїми власними критеріями класифікації. Він також може оптимізувати роботу нейронних мереж та покращувати їх ефективність.

Можна сказати, що інженер глибокого навчання - це дуже висококваліфікований інженер МН. Робота інженерів DL завжди складніша та цікавіша, але за неї також більше платять. Вони можуть працювати як на контрактних роботах, так і у віддаленій роботі.

Плюси та мінуси професії

Усі, хто займається технологіями глибокого навчання, не повинні хвилюватися про перспективи професії: цей ІТ-сегмент зростає на 40% щорічно. Крім її перспектив, професія має інші переваги:

1. Можливість швидко просуватись по кар'єрній драбині за умови замалої конкуренції.
2. Високі заробітні плати. Навіть початківець-інженер з глибокого навчання може розраховувати на достойну заробітну плату.
3. Різноманітність варіантів працевлаштування: ви можете знайти застосування для своїх знань та навичок в різних областях - від медицини та фінансів до геологічних досліджень та державної безпеки, залишаючись при цьому ІТ-спеціалістом.

Є багато вакансій для віддаленої роботи в галузі глибокого навчання.

Вакансія інженера глибокого навчання підходить для "жорстких" інтровертів: навички спілкування не дуже важливі в роботі, однак ви повинні знати, як працювати в команді: інженер DL зазвичай працює разом з аналітиками даних та інженерами даних.

Мінуси:

1. Сидяча робота з усіма випливаючими з цього наслідками. З часом зір може погіршитись.
2. Постійне інтелектуальне напруження.

Без математичних навичок та логічного мислення вам не вдасться знайти та стати кращим інженером глибокого навчання.

Кар'єра

Оскільки інженери глибокого навчання повинні бути експертами у своїй галузі, стрибки по кар'єрній драбині не є варіантом; потрібен досвід. Вони починають свій кар'єрний шлях як молодші члени команди (джуниори) на посадах аналітиків даних, інженерів даних або МН, набуваючи необхідні навички та знання. У галузі ІТ можна досягти посади керівника команди протягом 5-6 років, а в народних кращих компаніях або корпораціях можна очолити відділ, що займається роботами з ШІ.

Цікаві факти

Перша комп'ютерна модель нейронних мереж у світі мала назву "Mark-1"; вона була представлена ​​публіці вже в 1960 році. А була задумана ще раніше: Френк Розенблатт, творець "Mark", опублікував статтю "Перцептрон", у якій він описав модель сприйняття інформації мозком, у 1958 році. Розенблатт спиралася на ідеї В. МакКуллоха та В. Піттса, висунуті у 1943 році.

Враховуючи можливості навчання своєї моделі, Розенблатт, між іншим, запропонував концепцію некерованого навчання. У 1960-х роках ці ідеї зацікавили наукове співтовариство, але тоді інтерес до них знизився з однієї простої причини: до початку 21-го століття не було обчислювальних потужностей, які б дозволили їх реалізувати. Період зниженого інтересу до нейронних мереж навіть отримав спеціальну назву - "зима ШІ". Він завершився близько 1995-2000 років. Через 20 років почалася зовсім інша епоха - стрімкий розвиток всього, що пов'язано з нейронними мережами, і його завершення в майбутньому не очікується!