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Ingegnere dell'apprendimento automatico
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Fatti da parte, data science! C’è un nuovo protagonista che sta rivoluzionando il settore dei dati: il machine learning engineer.
Questo ruolo ha registrato una crescita enorme negli ultimi anni, superando persino la data science e diventando uno dei lavori in più rapida crescita negli Stati Uniti. Anche lo stipendio di un machine learning engineer è in linea con quello di un data scientist, e in alcuni casi anche più alto.
In questo articolo analizzeremo l’ambito di attività di un machine learning engineer per capire esattamente cosa comporta questo ruolo. Poi vedremo le competenze necessarie per diventarlo, approfondendo le aree di conoscenza specifiche da padroneggiare. Infine, esploreremo percorsi di apprendimento efficaci per aiutarti ad acquisire queste skill e diventare un machine learning engineer pronto per il lavoro.
Che cos’è un Machine Learning Engineer?
In parole semplici, i machine learning engineer si trovano all’incrocio tra data science e ingegneria del software.
Vediamo un esempio per capirlo meglio:
Un’azienda di e-commerce assume un team di data science per costruire modelli predittivi. Il team sviluppa con successo un algoritmo per fornire agli utenti raccomandazioni basate sulla loro cronologia degli acquisti.
Tuttavia, non riescono a integrare questo modello nel sito di e-commerce e a mostrare effettivamente i prodotti consigliati al cliente, con conseguente pessima esperienza utente:
Immagine di DALLE-3
Questo collo di bottiglia si verifica perché, sebbene il team eccella nell’analisi statistica e nella costruzione di modelli di machine learning altamente accurati, fatica a portare in produzione questi algoritmi per la mancanza di competenze di ingegneria del software.
L’azienda finisce per esternalizzare questo compito a un’organizzazione terza, spendendo più tempo e denaro di quanto previsto inizialmente per il progetto.
Questa discrepanza tra sviluppo del modello e implementazione ha portato alla nascita del machine learning engineer: un professionista che possiede le competenze combinate di un data scientist e di un software engineer.
Competenze tecniche di un Machine Learning Engineer
Abbiamo un articolo completo su come diventare machine learning engineer, che esplora i percorsi per entrare nel settore. Qui ci concentriamo di più sulle competenze necessarie e su come acquisirle.
Poiché il machine learning engineering si colloca all’incrocio tra data science e ingegneria del software, devi conoscere bene i concetti di base di entrambi i domini:
Competenze di data science per l’ML engineering
1. Analisi statistica e probabilità
Una comprensione di base della statistica è necessaria se vuoi diventare un machine learning engineer, perché ti consente di interpretare i dati ed estrarre insight rilevanti. Ciò include la conoscenza di test statistici, distribuzioni e teorie della probabilità.
Una volta consolidata una solida comprensione dei concetti statistici, sarai in grado di progettare modelli accurati e fare previsioni basate sull’analisi dei dati.
Anche se questi concetti possono sembrarti estranei, non sono poi così difficili da imparare! Il corso di Datacamp Introduction to Statistics ti fornirà basi solide, trattando argomenti come distribuzioni di probabilità e test d’ipotesi.
Al termine del corso, sarai in grado di raccogliere, analizzare e trarre conclusioni da dataset reali.
2. Machine learning
Devi anche saper costruire modelli di machine learning altamente accurati, come alberi decisionali, clustering e algoritmi di regressione.
Questa è una competenza chiave del data scientist che devi padroneggiare, in modo che i modelli che costruisci siano solidi dal punto di vista teorico e offrano un’ottima esperienza utente.
Per comprendere e implementare correttamente gli algoritmi indicati sopra, puoi seguire il nostro percorso Machine Learning Fundamentals. Se sei un principiante assoluto e hai bisogno di un ripasso su cosa comporti effettivamente il machine learning, leggi la nostra panoramica completa del campo, dove ne descriviamo importanza, applicazioni e come iniziare.
3. Valutazione dei modelli
Dopo aver costruito un modello di machine learning, devi valutarne le prestazioni per garantirne efficacia e affidabilità. Ciò comporta l’uso di metriche appropriate come accuratezza, precision e recall per verificare se il modello è in linea con le aspettative.
Come machine learning engineer, devi fare un passo in più e monitorare le prestazioni del modello nel mondo reale.
Una volta distribuito un algoritmo, devi valutarlo regolarmente per assicurarti che si adatti ai cambiamenti man mano che nuovi dati entrano nel sistema. Una svista in questa fase può portare al fallimento di un progetto di machine learning.
Ecco un caso di studio reale che evidenzia l’importanza di una valutazione costante dei modelli:
Immagine di DALLE-3
Dopo appena tre mesi dalla costruzione di un modello di machine learning per prevedere i rientri in ospedale, questo CTO ha scoperto che il sistema stava facendo previsioni inaccurate. Questo perché i dati in ingresso erano cambiati, compromettendo le feature da cui dipendeva il modello. È fondamentale intercettare e risolvere problemi come questo precocemente attraverso monitoraggio continuo e valutazione del modello.
Puoi approfondire come valutare i modelli di machine learning nel nostro corso Model Validation in Python.
Competenze di ingegneria del software per l’ML engineering
Passiamo ora ad alcune competenze di ingegneria del software di cui avrai bisogno:
4. DevOps e CI/CD
Per distribuire modelli di machine learning e monitorarne continuamente le prestazioni nel tempo, devi imparare DevOps, una combinazione di sviluppo software e operazioni IT.
In parole semplici, si tratta di un insieme di pratiche che permette di ridurre i tempi di sviluppo garantendo al contempo un prodotto finale di alta qualità.
Due pratiche chiave in DevOps sono l’integrazione continua (CI) e la distribuzione continua (CD). La CI consente di testare automaticamente le modifiche al codice per correggere gli errori rapidamente. Successivamente, la CD automatizza la distribuzione in produzione delle modifiche dopo i test.
Segui il nostro corso Introduction to DevOps per saperne di più su DevOps e sulle pipeline CI/CD.
5. Piattaforme cloud
Le piattaforme cloud come AWS, Azure e Google Cloud Platform offrono servizi progettati specificamente per creare, addestrare e distribuire modelli di machine learning.
AWS, ad esempio, mette a disposizione Sagemaker per facilitare algoritmi di machine learning di alta qualità e a basso costo. Altri servizi, come CodeBuild, aiutano anche ad automatizzare il processo CI/CD, togliendoti di dosso ore di lavoro ripetitivo.
Le aziende adottano sempre più piattaforme cloud per le loro iniziative di AI e machine learning, rendendo la familiarità con esse molto preziosa.
Dato l’alto livello di domanda, ti consigliamo di imparare queste piattaforme per migliorare le prospettive di carriera come machine learning engineer.
Per iniziare con il cloud computing, puoi seguire il corso di Datacamp AWS Cloud Concepts.
6. Controllo di versione
Dopo aver distribuito modelli di machine learning in applicazioni reali, ti troverai a dover aggiornare i dati usati per addestrarli o a creare diverse versioni del modello col passare del tempo.
Il controllo di versione è un sistema che registra nel tempo queste modifiche, consentendoti di tracciare le revisioni e tornare a versioni precedenti se necessario.
Questo ti permette di individuare esattamente chi ha cambiato cosa e quando. Inoltre, facilita una collaborazione fluida e ti consente di provare nuove idee senza timore di perdere il codice originale.
Git è lo strumento più usato per il controllo di versione, poiché aiuta a tenere traccia della storia del codice sorgente. Puoi seguire il nostro corso Introduction to Git se vuoi saperne di più sul controllo di versione.
Competenze da Machine Learning Engineer - Linguaggi di programmazione
Ovviamente non sorprende che, per diventare machine learning engineer, tu debba saper programmare.
La maggior parte degli annunci per machine learning engineer richiede competenza in almeno un linguaggio di programmazione come Python, Java o C++. Si pone forte enfasi sulla conoscenza della programmazione orientata agli oggetti (OOP).
Questo perché l’OOP è un paradigma che aiuta a strutturare il codice e renderlo più gestibile, semplificando lo sviluppo di compiti di machine learning complessi.
Ogni linguaggio offre vantaggi unici:
7. Python
Python è una scelta popolare per il machine learning engineering grazie alla sua semplicità e a un’ampia scelta di librerie come TensorFlow e PyTorch.
Poiché il linguaggio è ampiamente utilizzato in diversi ambiti tech, come data analytics e sviluppo web, la conoscenza di Python è trasferibile e apre le porte a vari altri ruoli. Il nostro percorso Python Fundamentals è il luogo ideale per padroneggiare le basi dell’analisi dei dati con Python.
8. Java
Anche se non popolare quanto Python, Java è molto usato nell’industria ed è noto per la sua robustezza.
Grazie alla capacità di gestire in modo efficiente sistemi distribuiti su larga scala, è una scelta ideale per distribuire modelli di machine learning in ambienti di produzione.
Inoltre, alcune organizzazioni potrebbero richiederti di lavorare con tecnologie big data come Apache Spark e Hadoop, entrambe scritte in Java. La conoscenza di Java può offrire un’esperienza più fluida quando si lavora con queste piattaforme.
9. C++
C++ è spesso più efficiente sia di Python che di Java, rendendolo un linguaggio ideale per scenari in cui le prestazioni computazionali sono vitali.
Quando si eseguono attività ad alta intensità di risorse, come l’addestramento di modelli di deep learning, ad esempio, C++ può ridurre significativamente i tempi di training e migliorare le prestazioni del modello.
Inoltre, framework di machine learning popolari come TensorFlow e PyTorch sono scritti in C++, e il linguaggio consente un maggiore controllo sull’implementazione e l’ottimizzazione dei modelli.
Se hai tempo di imparare un solo linguaggio di programmazione, ti consigliamo di imparare Python poiché è molto richiesto, facile da usare e versatile.
Offre anche un’ampia gamma di librerie per il machine learning che non sono prontamente disponibili in Java e C++. Inoltre, una volta che impari a programmare in un linguaggio, le competenze acquisite sono trasferibili ad altri linguaggi, consentendoti di adattarti e imparare nuove tecnologie man mano che avanzi.
Soft skill per Machine Learning Engineer
I datori di lavoro cercano sempre più candidati con competenze tecniche e soft skill che rendano semplice collaborare. Alcune soft skill che devi avere come machine learning engineer includono:
10. Comunicazione
Come machine learning engineer, devi raccogliere i requisiti e presentare i risultati agli stakeholder chiave per assicurarti che il prodotto finale sia allineato con l’obiettivo di business.
Ciò significa che devi saper esprimere bene i tuoi punti. Poiché spesso gli stakeholder non tecnici non comprendono il gergo, è essenziale tradurre concetti complessi di machine learning in termini comprensibili.
Se vuoi migliorare le tue abilità di presentazione e comunicazione dei dati, puoi seguire il nostro corso Data Communication Concepts.
11. Problem solving
Come machine learning engineer, ti imbatterai spesso in problemi durante la costruzione, il test e la distribuzione dei modelli. Un esempio è già emerso in questo articolo: un sistema creato e testato meticolosamente ha iniziato a degradarsi a causa di cambiamenti nei dati reali.
Di fronte a problemi del genere, è fondamentale lavorare con il tuo team per analizzare la situazione, identificare le possibili cause e testare in modo sistematico le soluzioni.
12. Apprendimento continuo
Il settore tech è in continua evoluzione e nuovi framework e linguaggi di programmazione vengono introdotti frequentemente.
Come machine learning engineer, è importante non concentrarti troppo su un unico stack tecnologico ed essere aperto a sperimentare nuovi framework man mano che vengono rilasciati. Flessibilità e apprendimento continuo sono fondamentali per restare al passo nel tuo campo.
Considerazioni finali
In sintesi, il machine learning engineering è una carriera in rapida crescita che colma un significativo divario di competenze tra data science e ingegneria del software.
Se vuoi trovare lavoro in questo ambito, devi possedere conoscenze di data science, ingegneria del software e almeno un linguaggio di programmazione. Inoltre, soft skill come comunicazione efficace e problem solving aumenteranno le tue possibilità di essere assunto e promosso nel settore.
Infine, ricordati di evolvere continuamente con il panorama tecnologico, restare aggiornato sulle ultime tendenze e costruire un set di competenze versatile.
Se sei pronto a iniziare il tuo percorso per diventare machine learning engineer, dai un’occhiata al nostro percorso di competenze Machine Learning Engineer, pensato per aspiranti professionisti.
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