۶ فرصت شغلی برتر یادگیری ماشین چیست؟

۶ فرصت شغلی برتر یادگیری ماشین کدام است؟ وقتی اکثر مردم عبارت «یادگیری ماشین» را می‌شنوند، اولین فکری که به ذهن‌شان می‌رسد علم داده است. حوزه علم داده که در سال ۲۰۱۱ مجله  Harvard Business Review آن را «جذاب‌ترین شغل قرن بیستم» لقب داد، در دهه‌ی گذشته رشد گسترده‌ای را شاهد بوده است. دانش‌آموزان، فارغ‌التحصیلان و متخصصان شاغل از پیشینه‌های مختلف باعجله وارد این صنعت شده‌اند و شغلی در علم داده پیدا کرده‌اند. بسیاری از آنان فقط تنها با گذراندن دوره‌های آنلاین و آموزش مطالب موضوعی خود، این کار را با موفقیت انجام دادند.
علم داده در حال حاضر محبوب‌ترین نقش یادگیری ماشین است. این رشته به‌دلیل وعده‌ی پرداخت حقوق و ساعت‌های کاری انعطاف‌پذیر سروصدای زیادی به پا کرده است. بااین‌حال اگر به دنبال یافتن شغلی در حوزه یادگیری ماشین هستید، باید بدانید که علم داده تنها گزینه شغلی شما نیست. میزان داده‌های جمع‌آوری‌شده سازمان‌ها در چند سال گذشته به‌طور تصاعدی افزایش یافته و این به‌نوبه خود، به ظهور بسیاری از نقش‌های جدید شغلی در حوزه یادگیری ماشین انجامیده است. در این مطلب، چند فرصت شغلی یادگیری ماشین را که ارزش پیگیری در سال ۲۰۲۲ دارند بررسی خواهیم کرد.

۶ فرصت شغلی یادگیری ماشین

در ادامه برخی از فرصت‌های شغلی برتر یادگیری ماشین در سال ۲۰۲۲ را معرفی کرده‌ایم؛ همچنین برخی از مهارت‌های ضروری را که برای کار در این نقش‌ها به آن‌ها نیاز دارید بررسی کرده‌ایم. اگر علاقه‌مند به آشنایی با مشاغل جدید حوزه‌ی یادگیری ماشین هستید، با ما همراه باشید.

۱. دانشمند داده

احتمالاً اولین فرصت شغلی برتر یادگیری ماشین دانشمند داده است. به‌عنوان یک دانشمند داده، باید بتوانید حجم زیادی از داده‌ها را جمع‌آوری، پیش‌پردازش و تجزیه‌وتحلیل کنید تا به بینش‌هایی دست پیدا کنید که یک مشکل تجاری را حل می‌کند؛ همچنین باید از تکنیک‌های مدل‌سازی یادگیری ماشین استفاده کنید تا پیش‌بینی‌هایی داشته باشید که باعث رشد کسب‌وکار می‌شوند.

مهارت‌های موردنیاز برای تبدیل‌شدن به یک دانشمند داده

از دانشمندان داده انتظار می‌رود دست‌کم از یک زبان برنامه‌نویسی، به طور کلی R یا Python، درک قوی داشته باشند؛ همچنین باید بتوانند داده‌ها را با SQL استخراج و دست‌کاری کنند، الگوریتم‌های یادگیری ماشین بسازند و مجموعه‌ی داده‌ها را با استفاده از تکنیک‌های آماری تجزیه‌وتحلیل کنند.

پکیج‌های پایتون مانند Numpy، Pandas، Matplotlib و Keras را معمولاً تیم‌های علم داده در شرکت‌ها برای تجزیه‌وتحلیل داده‌ها و ساخت مدل استفاده می‌کنند. ایده‌ی خوبی است که یاد بگیرید با این بسته‌ها کار کنید؛ زیرا برخی از مصاحبه‌کنندگان علم داده دانش شما را درمورد آن‌ها آزمایش می‌کنند.

همچنین به‌عنوان یک دانشمند داده از شما خواسته می‌شود که الزامات تجاری را به مدل‌های یادگیری ماشین کاربردی ترجمه کنید. برای انجام‌دادن این کار، باید از حوزه‌ای که در آن کار می‌کنید آگاهی داشته باشید؛ برای مثال، اگر می‌خواهید در زمینه‌ی بازاریابی کار کنید، ایده‌ی خوبی است که برخی از معیارها واصطلاحات بازاریابی پرکاربرد را یاد بگیرید؛ زیرا این کار به شما کمک می‌کند قبل از تجزیه‌وتحلیل، مشکل کسب‌وکار را بهتر درک کنید.

طبق گزارش Glassdoor، میانگین حقوق دانشمند داده در ایالات متحده ۱۴۳۹۷۱ دلار در سال است. در شرکت‌های بزرگ فناوری، مانند گوگل، متا و اپل، این مقدار سالانه میان ۱۵۰ هزار تا ۱۷۰ هزار دلار افزایش می‌یابد.

پیشنهاد می‌کنیم با نقش شغلی دانشمند داده هم بیشتر آشنا شوید.

۲. مهندس MLOps

دومین فرصت شغلی برتر یادگیری ماشین مهندس MLOps است. مهندسان MLOps مدل‌های پیش‌بینی ساخته‌شده‌ی دانشمندان داده را تولید و مقیاس‌گذاری می‌کنند. وظیفه‌ی آنان تبدیل کد علم داده به محصول نهایی کاربردی است که کاربران بتوانند با آن تعامل کنند.

در اینجا نمونه‌ای از وظیفه‌ای را که به‌عنوان یک مهندس MLOps روی آن کار خواهید کرد بررسی می‌کنیم:

شما به یک شرکت هواپیمایی ملحق می‌شوید و دانشمندان داده در آنجا الگوریتم یادگیری ماشینی را برای پیش‌بینی کاربرانی می‌سازند که احتمال خرید بیمه پرواز را دارند. کل مدل در یک نوت‌بوک Jupyter ایجاد شده است و شما باید آن را در وب‌سایت شرکت جاسازی کنید.

سیستمی که می‌سازید باید بتواند مشتری را براساس اقداماتی که انجام می‌دهد به نقاط تماس مختلف در وب‌سایت هدایت کند؛ برای مثال، اگر الگوریتم یادگیری ماشین پیش‌بینی کند که مشتری احتمالاً بیمه می‌خرد، آن‌ها به یک صفحه وب با طرح‌های مختلف بیمه پرواز هدایت می‌شوند.

پس از استقرار الگوریتم یادگیری ماشین باید فرایندی را پیاده‌سازی کنید که بتواند عملکرد مدل را هر از چند گاهی به‌طور مداوم نظارت کند. داده‌های دنیای واقعی همیشه در حال تغییر هستند؛ به‌همین دلیل مدل پیش‌بینی می‌تواند تنزل یابد. معیارها و گزارش‌ها باید گه‌گاه بررسی شوند تا بفهمیم کجای کار اشتباه می‌شود و اگر مدل در تولید عملکرد خوبی نداشته باشد، ممکن است نیاز به آموزش مجدد داشته باشد.

همچنین باید در صورت لزوم، داده‌ها و نسخه‌سازی مدل را انجام دهید. هر گونه اصلاحی در مجموعه‌ی داده‌ی آموزشی یا الگوریتم پیش‌بینی باید ردیابی شود و نسخه‌های قبلی باید نگهداری شوند تا اطمینان حاصل شود می‌توان آن‌ها را در هر زمان خاصی بازیابی کرد.

درنهایت، به‌عنوان یک مهندس MLOps، باید بررسی کنید که سیستمی که می‌سازید امن است و هیچ داده‌ی حساس کاربر به خطر نیفتد.

مهارت‌های موردنیاز برای تبدیل‌شدن به یک مهندس MLOps

به‌عنوان یک مهندس MLOps، به‌طور کلی به ساخت یک الگوریتم پیش‌بینی از ابتدا نیازی نخواهید داشت؛ با‌این‌حال همچنان از شما انتظار می‌رود با کتابخانه‌های یادگیری ماشین، مانند Tensorflow، Keras و PyTorch، کار کنید؛ بنابراین مطمئن شوید آن‌ها را به فهرست ابزار خود اضافه کنید.

شما همچنین باید اصول الگوریتم‌های یادگیری ماشین را درک کنید؛ زیرا بیشتر کار شما بازسازی کدهای دانشمندان داده و آماده‌کردن آن‌ها برای تولید را دربرمی‌گیرد.

درنهایت، از آنجا که وظیفه‌ی اصلی شما خودکارسازی گردش کار یادگیری ماشین است، باید درک درستی از توسعه‌ی نرم‌افزار و مفاهیم MLOps، مانند پایپلاین CI/CD، داشته باشید.

متوسط حقوق مهندس MLOps در ایالات متحده ۱۱۸۲۷۸ دلار در سال است؛ با‌این‌حال در سازمان‌های بزرگ‌تری مانند شرکت والت‌دیزنی این رقم می‌تواند تا ۱۵۰ هزار دلار در سال افزایش یابد.

۳. مهندس یادگیری ماشین

درحالی‌که کار یک دانشمند داده حول محور ساخت مدل‌های پیش‌بینی است، یک مهندس یادگیری ماشین محصولات هوش مصنوعی مقیاس‌پذیری را طراحی می‌کند که کاربران نهایی بتوانند با آن‌ها تعامل کنند.

چند تفاوت میان یک مهندس یادگیری ماشین و یک دانشمند داده وجود دارد.

دانشمندان داده کد را عمدتاً در R یا Python می‌نویسند، داده‌ها را تجزیه‌وتحلیل می‌کنند و مدل‌های پیش‌بینی برای حل مشکل تجاری یک شرکت می‌سازند. بسیاری از کار آن‌ها آماری است و حول محور ایجاد بینش تجاری می‌چرخد.

درحالی‌که مهندسین یادگیری ماشین مسئولیت ساخت و آموزش پایپلاین یادگیری ماشین را بر عهده دارند. در برخی موارد آنان همچنین وظایف مهندسان MLOps را انجام می‌دهند، مانند واردکردن این مدل‌ها به تولید و نظارت مداوم و بازآموزی الگوریتم‌های پیش‌بینی در صورت لزوم.

در اینجا نمونه‌ای از نوع وظایفی را که شما به‌عنوان یک مهندس یادگیری ماشین روی آن کار خواهید کرد بررسی کرده‌ایم:‌

در یک شرکت پخش موسیقی استخدام می‌شوید و به تیم محصول می‌پیوندید. شما باید یک پایپلاین سیستم توصیه بسازید و این مدل را به تولید بفرستید. برنامه‌ای که شما راه‌اندازی می‌کنید باید داده‌های کاربر را دریافت کند و به هر مشتری توصیه‌های شخصی‌شده براساس ترجیحات موسیقی موجودشان ارائه کند؛ همچنین باید به‌طور مداوم بر عملکرد مدل نظارت کنید و در صورت لزوم سیستم توصیه‌گر را مجدداً آموزش دهید.

مهارت‌های موردنیاز برای تبدیل‌شدن به مهندس یادگیری ماشین

مهندسان یادگیری ماشین در تقاطع علم داده و مهندسی نرم‌افزار قرار دارند و انتظار می‌رود هر دو حوزه را درک کنند. اگر می‌خواهید یک مهندس یادگیری ماشین شوید، حتماً آمار و احتمالات و اصول مدل‌سازی یادگیری ماشین را یاد بگیرید.

شما همچنین به درک اصول مهندسی نرم‌افزار نیاز دارید؛ زیرا برنامه‌های مقیاس‌پذیری را ایجاد خواهید کرد که کاربران نهایی با آن‌ها تعامل دارند.

درنهایت، به‌عنوان یک مهندس یادگیری ماشین، باید دانش MLOps را داشته باشید و هنگام واردکردن مدل‌های علم داده به تولید، با بهترین شیوه‌های مربوط به آن آشنا باشید.

طبق Glassdoor، متوسط حقوق مهندس یادگیری ماشین در ایالات متحده ۱۳۱۰۰۱ دلار در سال است؛ بااین‌حال شرکت‌های بزرگی مانند متا، نتفلیکس و اپل حقوق پایه بیش از ۱۵۰ هزار دلار برای نقش مهندس یادگیری ماشین ارائه می‌کنند که با حقوق دانشمند داده آن‌ها برابری می‌کند.

پیشنهاد می‌کنیم با نقش شغلی مهندس یادگیری ماشین هم بیشتر آشنا شوید.

۴. مشاور علم داده

دیگر فرصت شغلی برتر یادگیری ماشین مشاور علم داده است. به‌عنوان یک مشاور علم داده، شما با یک شرکت مشاوره کار خواهید کرد تا راه‌حل‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی را به مشتریان خود ارائه کنید.

در یک نقش معمولی علم داده، شما برای یک شرکت واحد در یک دامنه‌ی ثابت کار می‌کنید و مشکلات تجاری درون سازمانی را حل می‌کنید؛ درحالی‌که، به‌عنوان یک مشاور، شما روی پروژه‌های مختلف با مشتریان در صنایع مختلف کار خواهید کرد.

دو نوع مشاور علم داده وجود دارد؛ اولی یک مشاور استراتژی یادگیری ماشین است که یک استراتژی مبتنی بر هوش مصنوعی برای حل مشکل مشتری خود ارائه می‌کند، اما درواقع آن را اجرا نمی‌کند. شرکت‌های مشاوره رده‌بالا، مانند McKinsey و BCG، در این دسته قرار می‌گیرند و مشاوران آن‌ها، به‌جای ساختن سیستم‌های end-to-end، راه‌حل‌ها را ارائه می‌کنند.

نوع دوم مشاور علم داده سازنده است. شرکت‌هایی مانند Deloitte و Accenture در این دسته قرار می‌گیرند و دانشمندان داده‌ی آن‌ها درواقع محصولات هوش مصنوعی کاملاً کاربردی را برای مشتریان خود پیاده‌سازی می‌کنند.

مهارت‌های موردنیاز برای تبدیل‌شدن به یک مشاور علم داده

هم‌پوشانی زیادی میان نقش یک دانشمند داده‌ی استاندارد و یک مشاور علم داده وجود دارد. از هر دوی آنان انتظار می‌رود بدانند چگونه الگوریتم‌های یادگیری ماشین بسازند، حجم زیادی از داده‌ها را تجزیه‌وتحلیل کنند و با تخصص خود به ارزش تجاری بیفزایند.

بااین‌حال معمولاً از مشاوران علم داده انتظار می‌رود مهارت‌های ارتباطی و ارائه‌ی فوق‌العاده‌ای داشته باشند؛ زیرا به تعامل با مشتریان نیاز دارند. بزرگ‌ترین نقطه‌ی قوت یک مشاور توانایی او در تبدیل داده‌ها به بینش‌های عملی است که به‌راحتی برای افراد غیرفنی هضم‌شدنی باشد.

طبق Glassdoor، متوسط حقوق یک مشاور علم داده ۱۱۲۵۹۵ دلار در سال است؛ بااین‌حال شرکت‌های مشاوره‌ی برتر، مانند McKinsey و BCG، به‌طور متوسط سالانه ۱۵۰ هزار تا ۲۰۰ هزار دلار به مشاوران علم داده خود پرداخت می‌کنند.

۵. دانشمند محقق یادگیری ماشین

دانشمند محقق یادگیری ماشین پنجمین فرصت شغلی برتر یادگیری ماشین است. درحالی‌که یک دانشمند داده مدل‌های یادگیری ماشین را برای افزایش ارزش کسب‌وکار می‌سازد، یک دانشمند محقق راه‌حل‌های هوش مصنوعی سفارشی را از ابتدا ایجاد می‌کند. یک محقق یادگیری ماشین در یک محیط آکادمیک یا شرکت بزرگی مانند گوگل کار می‌کند و تحقیقات را تأمین می‌کند.

تحقیقات یادگیری ماشین از نظر تئوری سنگین است و محققان معمولاً بر توسعه مدل‌های جدید یادگیری ماشین یا بهبود عملکرد الگوریتم‌های موجود تمرکز می‌کنند.

تفاوت فاحشی میان متخصصان یادگیری ماشین و دانشمندان محقق وجود دارد.

در تحقیقات یادگیری ماشین، حتی افزایش جزئی ۰.۲ درصدی در دقت مدل را می‌توان یک پیشرفت در نظر گرفت و ارزش نوشتن مقاله درمورد آن را دارد؛ درمقابل، شخصی که برای پیاده‌سازی راه‌حل یادگیری ماشین برای یک سازمان کار می‌کند، واقعاً نگران افزایش کمی در عملکرد نخواهد بود، به‌خصوص اگر به هزینه‌ی زمان شرکت و قدرت محاسباتی تمام شود.

همچنین، درحالی‌که دست‌اندرکاران صنعت یادگیری ماشین اغلب عمومی هستند که قادر به مدیریت گردش کار پروژه‌های end-to-end هستند، محققان در یک جنبه واحد از این حوزه بسیار متخصص هستند و به اکتشافات در آن حوزه‌ی خاص ادامه می‌دهند.

مهارت‌های موردنیاز برای تبدیل‌شدن به دانشمند محقق یادگیری ماشین

از آنجا که محققان یادگیری ماشین دانشگاهیان بسیار مختصص هستند، اغلب باید مدرک کارشناسی‌ارشد یا دکتری داشته باشند، باید در نوشتن مقالات تحقیقاتی مهارت داشته باشند و حداقل یک زبان برنامه‌نویسی را بدانند. مهارت‌های یادگیری ماشین در یک زمینه خاص مانند بهینه‌سازی یا تحلیل رگرسیون نیز ضروری است.

براساس گزارش Glassdoor، متوسط حقوق سالانه‌ی یک دانشمند پژوهشگر یادگیری ماشین ۱۵۱۱۲۴ دلار است.

۶. مهندس بینایی کامپیوتر

دیگر فرصت شغلی برتر یادگیری ماشین مهندسی بینایی کامپیوتر است. به‌عنوان یک مهندس بینایی کامپیوتر، شما مدل‌های تشخیص اشیا، تشخیص چهره و مدل‌های تخمین ژست را برای انواع موارد استفاده‌ی سازمانی ایجاد خواهید کرد.

برای مثال، اگر قرار بود در شرکتی کار کنید که راه‌حل‌های امنیتی را توسعه می‌دهد، ممکن است وظیفه‌ی ایجاد یک سیستم تشخیص نفوذ برای شناسایی و جلوگیری از وقوع به موقع تهدیدها را داشته باشید.

نقش یک مهندس بینایی کامپیوتر نقشی است که بسیار تخصصی است؛ زیرا حوزه‌ی تمرکز آن‌ها به یک حوزه‌ی خاص محدود است. شرکت‌هایی که مهندسان بینایی کامپیوتر را استخدام می‌کنند معمولاً یا از آنان انتظار دارند که راه‌حل جدیدی در این زمینه ارائه دهند یا راه حل‌های موجود را بهبود بخشند.

این با نقش کلی مانند مهندسی یادگیری ماشین متفاوت است که در آن مدل‌های از پیش‌آموزش‌دیده یا پکیج‌های موجود می‌توانند برای حل یک مشکل تجاری استفاده شوند.

مهارت‌های موردنیاز برای تبدیل‌شدن به مهندس بینایی کامپیوتر

برای تبدیل‌شدن به مهندس بینایی کامپیوتر باید مهارت‌های برنامه‌نویسی قوی و مقداری دانش اصول مهندسی نرم‌افزار داشته باشید. حل سؤالات DSA (ساختارها و الگوریتم‌های داده) را یاد بگیرید؛ زیرا این سؤالات اغلب در مصاحبه‌ها پرسیده می‌شود.

از آنجا که شما در حال ساخت برنامه‌های بینایی کامپیوتری هستید، باید بدانید که چگونه الزامات شرکت را به محصول نهایی تبدیل کنید؛ بنابراین از شما انتظار می‌رود که اطلاعاتی درمورد طراحی سیستم داشته باشید.

طبق گزارش Glassdoor، متوسط حقوق برای مهندس بینایی کامپیوتر ۱۲۱۳۶۹ دلار در سال است. در شرکت‌هایی مانند متا و اپل، این رقم می‌تواند به ۱۵۰ هزار تا ۲۰۰ هزار دلار در سال افزایش یابد.

پیشنهاد می‌کنیم با بینایی ماشین (Computer Vision) هم بیشتر آشنا شوید.

تصمیم‌گیری درمورد مسیر شغلی یادگیری ماشین

همان‌طور که در این مطلب ذکر شد، یادگیری ماشین حوزه‌ای با فرصت‌های گسترده برای افرادی است که از پیش‌زمینه‌های مختلف می‌آیند. مشاغل در این صنعت، با حقوق سالانه ۱۰۰هزار دلار، بسیار شرایط خوبی دارند.

اگر به دنبال نقش شغلی در حوزه‌ی یادگیری ماشین هستید، علم داده یکی از گزینه‌های شغلی شماست، اما این تنها گزینه نیست. مهم است که نقشی را انتخاب کنید که با اهداف و ارزش‌های شما همسو باشد؛ بنابراین برای انتخاب شغلی که برایتان جذاب‌تر است وقت بگذارید.

برای مثال، اگر شما فردی هستید که از برقراری ارتباط روزانه با مردم لذت می‌برید و ذاتاً بسیار متقاعدکننده هستید، احتمالاً به‌عنوان مشاور علم داده به‌خوبی عمل خواهید کرد؛ اما اگر فرد فنی‌تری هستید که از برنامه‌نویسی و ایجاد محصولات نهایی لذت می‌برید، باید شغلی را در زمینه‌ی یادگیری ماشین یا مهندسی MLOps دنبال کنید.

درنهایت، همه‌ی نقش‌های یادگیری ماشین شرایط خوب و فضایی برای رشد و بهبود مستمر دارند. هیچ شغلی وجود ندارد که کاملاً بهتر از دیگری باشد و تصمیم‌گیری نهایی شغلی صرفاً به علاقه‌ها و توانایی‌های شما بستگی دارد.

پیشنهاد می‌کنیم با ۶ مهارت غیرفنی دانشمندان داده دورکار هم بیشتر آشنا شوید.

یادگیری ماشین لرنینگ با کلاس‌های آنلاین آموزش علم داده و یادگیری ماشین کافه‌تدریس

همان‌طور که در ابتدا گفتیم، یکی از بهترین روش‌ها برای ورود به دنیای جذاب یادگیری ماشین شرکت در کلاس‌های آنلاین و استفاده از ویدئوهای آموزشی است. کافه‌تدریس با برگزاری دوره‌های مقدماتی و پیشرفته علم داده و یادگیری ماشین به شما کمک می‌کند در هر نقطه‌ی جغرافیایی که هستید به به‌روزترین و جامع‌ترین آموزش دیتا ساینس و ماشین لرنینگ دسترسی داشته باشید.

کلاس‌های آنلاین آموزش علم داده و یادگیری ماشین کافه‌تدریس به‌صورت کاملا‌‌ً تعاملی و پویا و کارگاهی برگزار می‌شود و مبتنی بر کار روی پروژه‌های واقعی علم داده و یادگیری ماشین است.

برای آشنایی بیشتر با کلاس‌های آنلاین آموزش علم داده و یادگیری ماشین کافه‌تدریس و مشاوره‌ی رایگان برای ورود به دنیای جذاب دیتا ساینس و ماشین لرنینگ روی این لینک کلیک کنید:

دوره جامع یادگیری علم داده (Data Science)