Come diventare Machine Learning Engineer nel 2026

Il machine learning (ML) è un sottoinsieme dell’intelligenza artificiale (AI) e dell’informatica che si concentra sull’imitare il modo in cui gli esseri umani apprendono sfruttando dati e algoritmi. L’obiettivo principale del machine learning è identificare pattern nei dati.

È opinione diffusa che l’AI continuerà a trasformare il business come lo conosciamo, e questa rivoluzione è già in atto in vari settori. Di conseguenza, le aziende stanno investendo pesantemente nel campo. A metà 2023, il valore medio degli accordi per le aziende di AI ha raggiunto i 29 milioni di dollari, riflettendo un aumento di quasi il 50% rispetto al totale dell’intero 2022. Questo boom è dovuto in parte all’ascesa dell’AI generativa.

Una delle figure necessarie per questa spinta è il machine learning engineer. Ci sono diversi motivi convincenti per voler diventare machine learning engineer:

• È una carriera redditizia.
• È un campo entusiasmante che presenta sempre nuove sfide e richiede apprendimento continuo.
• Una carriera nell’intelligenza artificiale ti mette al centro del cambiamento tecnologico più dirompente dell’industria moderna. In un articolo a parte, puoi esplorare più nel dettaglio AI vs ML e scoprire di più sulle competenze di un AI engineer nel nostro post dedicato.  

Ora che abbiamo chiarito il “perché” diventare machine learning engineer, spiegheremo cosa fa questa figura e come puoi diventarlo. 

Che cos’è un Machine Learning Engineer?

Il machine learning engineering è considerato un sottoinsieme del software engineering, quindi è giusto dire che gli stili di vita sono piuttosto simili. Come i software engineer, i datori di lavoro si aspettano che i machine learning engineer siano programmatori competenti, familiari con strumenti di ingegneria del software come IDE, GitHub e Docker. 

La differenza principale è che i machine learning engineer si concentrano sulla creazione di programmi che forniscono ai computer le risorse necessarie per autoapprendere. Questa distinzione nasce dalla combinazione delle competenze di software engineering con quelle di machine learning. 

L’obiettivo di un machine learning engineer è trasformare i dati in un prodotto. Quindi, si può descrivere come un programmatore tecnicamente solido che ricerca, sviluppa e progetta software autoapprendente per automatizzare modelli predittivi. 

Cosa fa un Machine Learning Engineer?

Tutti avranno sentito parlare dei data scientist, soprattutto dopo che la Harvard Business School lo ha definito il lavoro più sexy del XXI secolo. Rispetto ai data scientist, i machine learning engineer entrano leggermente più avanti nella linea di un progetto. Per metterla in prospettiva, un data scientist analizza i dati per generare insight di business, mentre un machine learning engineer trasforma i dati in un prodotto. 

Un machine learning engineer è molto più focalizzato sulla scrittura di codice che prende modelli teorici di data science e li scala a livello di produzione per il deployment come prodotto di machine learning. Tuttavia, le specifiche delle responsabilità possono cambiare in base a due fattori chiave: 1) la dimensione dell’organizzazione e 2) il tipo di progetto. 

Ci sono comunque alcune responsabilità generali che puoi aspettarti in questo ruolo. Tra queste: 

• Progettare, ricercare e sviluppare pipeline di machine learning scalabili che automatizzano il workflow di ML
• Scalare prototipi di data science 
• Reperire ed estrarre dataset adeguati ad affrontare il problema in questione, spesso in collaborazione con i data engineer 
• Verificare che i dati estratti siano di buona qualità e pulirli
• Sfruttare l’analisi statistica per migliorare la qualità dei modelli di machine learning 
• Costruire pipeline di dati e modelli
• Gestire l’infrastruttura necessaria per portare un modello in produzione
• Effettuare il deployment di modelli di machine learning
• Monitorare i sistemi di machine learning in produzione e riaddestrarli quando necessario 
• Costruire framework di machine learning 

Chip Huyen, scrittrice e figura di spicco nel machine learning, suggerisce di non fissarsi troppo sulle definizioni dei ruoli, poiché spesso non riflettono accuratamente ciò che potresti fare. Per esempio, è possibile trovare due persone nello stesso team che svolgono attività molto diverse. Allo stesso modo, potresti incontrare due persone in aziende diverse che fanno cose simili ma hanno titoli molto differenti.

Machine learning engineering a confronto con altri ruoli dati simili

Quali competenze servono a un Machine Learning Engineer? 

I machine learning engineer si trovano all’incrocio tra software engineer e data scientist. Per la natura interdisciplinare del ruolo, dovrai avere solide basi nelle competenze fondamentali di data science e una buona padronanza dei principi di ingegneria del software. 

È importante notare che la maggior parte dei ruoli di machine learning engineer non richiede una laurea, sebbene diverse job description la indichino ancora come requisito. Se puoi dimostrare nel tuo portfolio le competenze necessarie, verrai comunque preso in considerazione. Vediamo più a fondo formazione, competenze ed esperienza necessarie per capire meglio cosa dovrai dimostrare. 

Competenze tecniche

• Programmazione avanzata: Il requisito più evidente è la capacità di scrivere codice. Python e R sono i linguaggi più popolari tra i professionisti del machine learning. Tuttavia, alcune aziende possono richiedere la conoscenza di altri linguaggi come C++ e Java. 
• Matematica, probabilità e statistica: Matematica, probabilità e statistica giocano un ruolo significativo nel machine learning. Per esempio, l’algebra lineare (una sotto-disciplina della matematica) si concentra fortemente su vettori, matrici e trasformazioni lineari, tutti aspetti fondamentali del ML. La incontriamo spesso nelle notazioni che descrivono come funziona un algoritmo e dobbiamo conoscerla bene quando implementiamo un algoritmo in codice. Altre tecniche cruciali richiedono una buona comprensione della probabilità per gestire l’incertezza del mondo reale, oltre a statistica per costruire e validare i nostri modelli. 
• Algoritmi e framework di machine learning: È improbabile che tu debba implementare un algoritmo di ML da zero. Diverse persone esperte hanno creato vari framework di ML (ad es., scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, Hugging Face, ecc.) che rendono il ML accessibile. Tuttavia, scegliere e ottimizzare un modello adatto al compito richiede una buona conoscenza degli algoritmi di ML, dei loro iperparametri e di come questi incidono sull’apprendimento. Devi anche conoscere pro e contro dei vari approcci per risolvere un problema, il che richiede una buona conoscenza del funzionamento interno dei diversi algoritmi.
• Ingegneria del software e system design: Il deliverable finale per un ML engineer è un software funzionante. La progettazione del sistema deve essere ben ponderata per sviluppare sistemi di ML che scalino bene all’aumentare dei dati. Inoltre, un sistema di ML è un componente minore che deve integrarsi in un sistema più ampio. Pertanto, un ML engineer deve comprendere varie best practice di ingegneria del software (ad es., controllo di versione, testing, documentazione, codice modulare, ecc.) e come i diversi pezzi formano un sistema. Ti verrà richiesto di costruire un’interfaccia adeguata per il tuo modello che possa comunicare efficacemente con i componenti del sistema.
• MLOps: Le operazioni di machine learning (MLOps) sono una delle funzioni principali del ML engineering. Si concentrano sul rendere fluido il processo di deployment dei modelli in produzione e sulle risorse necessarie per mantenerli e monitorarli una volta in produzione. È ancora una funzione relativamente nuova, ma sta acquisendo trazione come approccio pratico per creare applicazioni ML di alta qualità. 

Competenze trasversali 

• Comunicazione: I ML engineer devono lavorare con vari stakeholder. Alcuni saranno molto tecnici (ad es., data scientist), altri potrebbero non esserlo (ad es., team di prodotto). Adattare efficacemente il tuo stile di comunicazione agli stakeholder è quindi fondamentale. 
• Problem solving: Nonostante tutti gli strumenti all’avanguardia nel ML, l’obiettivo principale di un progetto è risolvere un problema. Avere un pensiero creativo e critico sui problemi è quindi una caratteristica molto desiderabile per un ML engineer. 
• Apprendimento continuo: Il machine learning è un campo in rapida evoluzione. Mentre leggi questo articolo, c’è sicuramente un ricercatore al lavoro per migliorare un modello o un processo. Per restare all’avanguardia, devi saper apprendere rapidamente nuovi strumenti, come funzionano, dove danno il meglio e dove no. In breve, scegliere di fare l’ML engineer è un impegno implicito all’apprendimento continuo.

Il percorso di apprendimento del Machine Learning Engineer

Intraprendere il percorso per diventare machine learning engineer può essere sia entusiasmante che impegnativo. Come abbiamo visto, il campo richiede un mix di conoscenze teoriche e competenze pratiche. Ecco un percorso strutturato per guidarti nell’acquisire le competenze necessarie:

1. Costruisci solide basi

Parti dalle basi di algebra lineare, calcolo, probabilità e statistica. Sono fondamentali per comprendere algoritmi e modelli di ML. Poi, diventa competente nei linguaggi di programmazione comunemente usati nel ML, come Python e R. Impara i fondamenti di coding, strutture dati e algoritmi.

2. Approfondisci i concetti di Machine Learning

Familiarizza con vari algoritmi di ML, tra cui regressione lineare, alberi decisionali, support vector machine e reti neurali. Capire come funzionano e quando usarli è essenziale.

Fai pratica con framework di ML diffusi come TensorFlow, PyTorch e scikit-learn. Questi strumenti semplificano l’implementazione di algoritmi e modelli complessi. Esercitati costruendo e sperimentando modelli su piattaforme come Kaggle, Google Colab e DataLab.

3. Sviluppa competenze di ingegneria del software

Impara i principi per progettare sistemi scalabili ed efficienti. Ciò include la comprensione di API, microservizi e cloud computing. Risorse come "Designing Data-Intensive Applications" di Martin Kleppmann offrono conoscenze approfondite di system design.

Padroneggia sistemi di controllo versione come Git e piattaforme come GitHub. Sono essenziali per collaborare e gestire efficacemente il codice. Partecipa a progetti open source per fare esperienza reale.

4. Esplora l’MLOps

Comprendi i processi necessari per portare in produzione i modelli di ML. Impara Docker, Kubernetes e le piattaforme cloud come AWS, Google Cloud e Azure. Queste competenze sono cruciali per garantire che i tuoi modelli siano accessibili e manutenibili.

Impara a monitorare le prestazioni dei modelli in produzione e a implementare strategie per riaddestrarli e aggiornarli quando arrivano nuovi dati. Questo include impostare pipeline e workflow automatizzati.

5. Crea un portfolio

Lavora su progetti reali che mostrino le tue competenze. Possono andare da semplici attività di analisi dei dati ad applicazioni ML complesse. Documenta accuratamente i tuoi progetti e pubblicali su piattaforme come GitHub o su blog personali.

Partecipa a competizioni di machine learning su piattaforme come Kaggle e DataCamp. Offrono esperienza pratica e ti aiutano ad applicare le conoscenze per risolvere problemi reali.

Traguardi del percorso di apprendimento

Come ottenere il tuo primo lavoro da Machine Learning Engineer

Come ottenere il primo lavoro? Possiamo dividere il percorso in due fasi: 1) Costruzione del portfolio e 2) Outreach. La fase di portfolio dovrebbe avvenire mentre studi il ML. Una parte dell’outreach può partire già allora, ma accelera quando hai un portfolio solido. Vediamo più nel dettaglio ogni fase. 

La fase di costruzione del portfolio 

Una delle sfide più difficili nel candidarsi a ruoli di ML è ottenere un colloquio. Poiché il campo è relativamente nuovo, non esistono criteri di validazione universali che le aziende usano per capire se un candidato è adatto. Inoltre, molte posizioni ricevono centinaia di candidature al giorno.

Per smaltire l’arretrato, i CV vengono spesso passati tramite un ATS che filtra per parole chiave specifiche. Purtroppo, le persone se ne sono accorte e hanno iniziato a riempire i CV di keyword per “battere” gli ATS. Quindi come fare a farti notare? 

Una soluzione è lavorare su progetti che dimostrino le tue competenze e ti aiutino a costruire un portfolio. Questi progetti possono essere diversi articoli ben curati che illustrano un approccio a un problema o come implementare uno strumento specifico (ad es., impostare il monitoraggio per un modello ML pronto per la produzione). Un progetto può anche essere un sistema end-to-end che hai progettato per prevedere un esito dati alcuni input. Ciò che conta di più è dimostrare le capacità che i datori di lavoro cercano. 

Se non sai che progetto realizzare, puoi partecipare a competizioni di data science ospitate su piattaforme come DataCamp e Kaggle. Contribuire a queste competizioni è molto apprezzato da molti datori di lavoro ed è un ottimo modo per costruire un portfolio.

Puoi farti un’idea di com’è partecipare a una competition con questo tutorial su una competizione Kaggle. 

La fase di outreach

Una volta che hai un portfolio che parla per te, la fase successiva è l’outreach. Molte persone preferiscono il metodo tradizionale di ricerca lavoro, cioè candidarsi su job board al maggior numero possibile di offerte con lo stesso CV. Anche se può dare qualche risultato, è più un metodo “di forza bruta”. 

Un approccio più strategico è definire un insieme di aziende in cui ti piacerebbe lavorare. Per esempio, preferiresti un’azienda che usa il ML per i propri prodotti o una che migliora sistemi esistenti? Che dimensioni dovrebbe avere l’azienda ideale? Inizia a porti domande come queste per delineare l’empoyer ideale e mettilo in lista.

Una volta che hai la lista, puoi cercare i decision maker (ad es., hiring manager, chief data scientist, team lead) di queste organizzazioni usando piattaforme social come LinkedIn e Twitter. Cerca di allegare un messaggio cordiale che offra valore, dato che è molto probabile che ricevano già molti messaggi da chi cerca opportunità. Un approccio “di dono” ha più chance di attirare interesse. 

Ciao [Inserisci nome],
Ho letto l’articolo di system design del vostro sistema di raccomandazione e apprezzo come avete gestito il problema del cold start. Dato l’alto livello di competenza del tuo team, probabilmente ci avrete già pensato: raccomandare articoli popolari è estremamente utile per aiutare le decisioni delle persone. Ho realizzato un progetto su questo problema: ecco il link [inserisci link]. Saresti disponibile per una breve chiacchierata sull’approccio che ho adottato? Fammi sapere quando preferisci parlare. Questa è la mia disponibilità [inserisci disponibilità]. 

Un saluto,

[Tuo nome] 

Nota che il suggerimento sopra ha due requisiti chiave per essere efficace: 

1. Presuppone che tu abbia una presenza online; se non ce l’hai, crea almeno un account LinkedIn e ottimizza il profilo.
2. Presuppone che tu abbia fatto ricerche approfondite sul reparto ML dell’azienda, perché devi essere aggiornato se vuoi offrire valore. 

Ma non fermarti qui. I recruiter sono estremamente utili per ottenere il primo lavoro, quindi è fondamentale provare a connetterti anche con loro tramite LinkedIn. Costruisci una relazione e fai sapere al recruiter che tipo di lavoro ti interessa, così potrà tenerti d’occhio. 

Una doverosa precisazione: nulla garantisce che questo ti farà ottenere il lavoro. Tuttavia, l’approccio sistematico alla ricerca ti permette di tracciare meglio i progressi e migliorare nelle aree più deboli. Per esempio, se contatti qualcuno e non ricevi risposta, puoi modificare il messaggio e inviarlo a qualcun altro. Se arriva una risposta, puoi affinare quel messaggio e riutilizzarlo. Idealmente, continuerai a iterare finché non otterrai sempre più risposte. 

Cosa aspettarsi in un colloquio da Machine Learning Engineer

Le aziende hanno modi diversi di condurre i colloqui, e trovare i dettagli di ciascun approccio può essere difficile. Una buona pratica è chiedere come funziona il processo prima del primo colloquio, anche se di solito ti viene spiegato. Inoltre, molte aziende tendono a ispirarsi alle multinazionali (ad es., Google, Facebook, Apple, ecc.) e poi adattano il processo alle proprie esigenze. Possiamo dunque imparare molto su come molte aziende conducono i colloqui per ML engineer osservando i processi delle multinazionali. 

Colloquio in Google 

Google cerca di assumere solo i migliori talenti. Di conseguenza, il processo di selezione è estremamente impegnativo e progettato per filtrare i candidati che non soddisfano i suoi standard elevati. 

Il processo è anche molto ampio e specifico per Google (ad es., Google Cloud), e copre vari argomenti dalle strutture dati e algoritmi al system design e al testing. Puoi aspettarti diversi round, tra cui uno screening con il recruiter, una o due telefonate tecniche e da quattro a sei colloqui onsite.

Colloquio in Amazon

Come Google, anche il processo di Amazon è specifico (ad es., AWS) ed estremamente difficile. I colloqui includono uno screening telefonico con il recruiter, in alcuni casi una valutazione online, una o due telefonate tecniche e da quattro a sei colloqui onsite. 

Gli argomenti includono domande comportamentali, domande di software engineering (ad es., system design) e domande specifiche di ML. È possibile che l’intervistatore ti chieda dei tuoi progetti di ML e ti proponga un problema di coding.

Colloquio in Meta 

Il processo per ML engineer in Meta è piuttosto olistico. Passerai da uno screening con il recruiter, a un colloquio di coding, fino a circa cinque colloqui onsite per valutarne l’idoneità. Potresti anche ricevere un assignment da svolgere a casa per mostrare come affronti praticamente i problemi. 

È importante notare che non tutti i processi di assunzione sono così lunghi o intensi come quelli delle multinazionali citate. Per esempio, alcune aziende non ritengono necessario concentrarsi molto su strutture dati e algoritmi.

Tuttavia, la maggior parte concorderebbe che il machine learning system design è essenziale e includerebbe una sezione per testare le tue conoscenze in quell’ambito. Pertanto, dovresti aspettarti più round di colloqui — tipicamente uno di screening, poi uno tecnico, seguito da un colloquio comportamentale — prima della decisione finale.

Potenziale salariale di un Machine Learning Engineer

Quanto puoi guadagnare come ML engineer dipende dalla tua posizione. Per esempio, lo stipendio base medio per un ML engineer negli Stati Uniti nel 2025 era di 162.297 dollari, secondo Indeed. 

È chiaro che questo aspetto necessita di qualche affinamento, dato che molte aziende stanno accettando sempre più lavoratori da remoto. È in corso un dibattito su come pagare equamente i dipendenti con l’aumento del lavoro remoto: alcune aziende hanno deciso di pagare in base alla posizione geografica, il che significa che potresti guadagnare meno di qualcuno con il tuo stesso ruolo se lavori da un paese meno sviluppato economicamente e l’altra persona è in sede.

Altre aziende hanno deciso di mantenere la retribuzione invariata indipendentemente dalla posizione. In sostanza, le policy sul pagamento dei lavoratori da remoto variano, quindi dovrai fare le tue verifiche. 

Dai un’occhiata al nostro articolo dedicato sugli stipendi dei machine learning engineer per un’analisi più approfondita.

Conclusioni

Il risultato del lavoro di un ML engineer è un data product. Per lavorare efficacemente in questo ruolo, devi essere un programmatore tecnicamente solido con una solida base in matematica, statistica, probabilità e ingegneria del software. Sebbene spesso richiesto negli annunci, il titolo di studio in genere non è indispensabile per la maggior parte delle aziende, ma è necessario dimostrare le tue capacità con un portfolio.

DataCamp ha ottimi percorsi professionali per iniziare il tuo viaggio come machine learning engineer: 

• Machine Learning Scientist with R
• Machine Learning Scientist with Python