机器学习（ML）是人工智能（AI）和计算机科学的一个分支，专注于利用数据与算法来模拟人类的学习方式。机器学习的主要目标是在数据中识别模式。
人们普遍认为，AI 将持续改变我们所熟知的商业世界，而这场变革已在各行各业全面铺开。因此，公司正加大对该领域的投资。到 2023 年中，AI 公司的平均交易金额达到 2900 万美元，较 2022 年全年总额增长近 50%。这股热潮部分由生成式 AI 的爆发推动。
在这股推动力中，一个不可或缺的角色便是机器学习工程师。选择成为机器学习工程师有多项令人信服的理由：
- 这是一条回报丰厚的职业道路。
- 这是一个始终充满新挑战并需要持续学习的激动人心的领域。
- 在人工智能领域发展意味着您将站在现代产业中最具颠覆性的前沿技术中心。您还可以在另一篇文章中更详细地了解 AI 与 ML 的区别，以及在我们的专文中了解更多AI 工程师技能。
弄清了成为机器学习工程师的“为什么”之后，我们将解释机器学习工程师的职责，以及您如何成为一名机器学习工程师。
什么是机器学习工程师？
机器学习工程通常被视为软件工程的一个分支，因此可以说两者的工作方式颇为相似。与软件工程师一样，用人单位期望机器学习工程师是熟练的程序员，熟悉 IDE、GitHub 和 Docker 等软件工程工具。
主要区别在于，机器学习工程师专注于创建程序，为计算机提供自我学习所需的资源。他们将软件工程知识与机器学习知识相结合，从而形成这一角色的独特性。
机器学习工程师的目标是将数据转化为产品。因此，可以将机器学习工程师描述为技术过硬的程序员，负责研究、构建和设计自学习软件，以实现预测模型的自动化。
机器学习工程师的工作内容是什么？
几乎每个人都听说过数据科学家——尤其是在哈佛商学院称其为“21 世纪最性感的职业”之后。与数据科学家相比，机器学习工程师在项目中的位置稍微靠后。打个比方，数据科学家会分析数据以产出业务洞察，而机器学习工程师则会把数据变成产品。
机器学习工程师更侧重于编写代码，将理论上的数据科学模型扩展到生产级别，以作为机器学习产品部署。不过，机器学习工程师的具体职责可能会因两个关键因素而变化：1）组织规模，2）项目类型。
尽管如此，机器学习工程师这一角色仍有一些共通的职责，包括：
- 设计、研究与开发可扩展的机器学习流水线，以自动化机器学习工作流
- 将数据科学原型进行规模化
- 为当前问题搜集和提取合适的数据集。这可能需要与数据工程师协作
- 验证所提取数据的质量并进行清洗
- 利用统计分析提升机器学习模型的质量
- 构建数据与模型流水线
- 管理将模型推向生产所需的基础设施
- 部署机器学习模型
- 在生产环境中监控机器学习系统，并在必要时进行再训练
- 构建机器学习框架
机器学习作家与知名人士 Chip Huyen 建议，不必过度纠结于岗位定义，因为它们往往无法准确反映您可能从事的具体工作。例如，同一团队中的两个人可能从事的任务显著不同；相反，不同公司中的两个人可能做着类似的事情，却拥有完全不同的头衔。
机器学习工程与其他相近数据岗位的比较
| 角色 | 职责 | 示例活动 |
|---|---|---|
| 数据科学家 | 分析数据、产出洞察、构建模型 | 数据分析、特征工程、模型选择 |
| 机器学习工程师 | 设计与部署机器学习模型，构建可扩展的 ML 系统 | 编写生产级代码、模型部署、监控 ML 系统 |
| 数据工程师 | 为分析获取与准备数据，维护数据流水线 | 数据提取、ETL 流程、确保数据质量 |
| MLOps 工程师 | 管理 ML 基础设施、自动化工作流、监控生产环境中的模型 | 搭建 CI/CD 流水线、使用 Docker/Kubernetes、监控模型性能 |
机器学习工程师需要哪些技能？
机器学习工程师处于软件工程师与数据科学家的交汇点。由于该领域的交叉性，您既需要扎实的数据科学基础技能，也要牢固掌握软件工程原理。
需要注意的是，大多数机器学习工程师岗位并不强制要求学位，尽管很多岗位描述仍会写明这一点。如果您能在作品集中展示机器学习工程师所需的技能，依然有机会被考虑。下面从教育背景、技能与经验三个方面进一步说明您需要展示什么。
技术技能
- 高级编程：最显而易见的要求是具备编写代码的能力。Python 和 R 是机器学习从业者最常用的语言。不过，一些公司也可能要求掌握 C++、Java 等其他语言。
- 数学、概率与统计：数学、概率与统计在机器学习中占据重要地位。比如，线性代数（数学的一个分支）侧重于向量、矩阵和线性变换，这些都是机器学习的关键基础。在描述算法工作原理的符号中我们常常会看到它们，在将算法落地到代码时也需要良好的掌握。其他重要技术需要对概率有深入理解，以应对现实世界中的不确定性，同时统计帮助我们构建与验证模型。
- 机器学习算法与框架：您很少需要从零实现一个机器学习算法。许多专家已创建了各种机器学习框架（如 scikit-learn、TensorFlow、PyTorch、Hugging Face 等），大幅降低了机器学习的门槛。然而，选择并优化适合任务的模型，需要对机器学习算法、其超参数及其对学习过程的影响有良好理解。您还需了解解决问题时不同方法的利弊，这同样要求熟悉各类算法的内部机理。
- 软件工程与系统设计：机器学习工程师的最终交付物是可用的软件。构建能随数据增长而良好扩展的机器学习系统，需要对系统设计进行充分思考。同时，机器学习系统只是更大型系统中的一小部分。因此，机器学习工程师必须理解各类软件工程最佳实践（如版本控制、测试、文档、模块化编码等），以及各组件如何组合成系统。您需要为机器学习模型构建合适的接口，使其能与系统组件有效通信。
- MLOps：机器学习运维（MLOps）是机器学习工程的核心职能之一，专注于简化将模型部署到生产环境的过程，以及在生产后所需的维护与监控资源。它仍是一个相对较新的职能，但正逐渐成为打造高质量机器学习应用的务实方法。
软技能
- 沟通能力：机器学习工程师需要与各类相关方合作。其中一些对象技术背景较强（如数据科学家），另一些则可能不那么技术（如产品团队）。因此，能根据受众有效调整沟通方式至关重要。
- 问题解决：尽管机器学习前沿工具层出不穷，但机器学习项目的核心目标仍是解决问题。这意味着具备创造性与批判性思维，是机器学习工程师高度渴求的特质。
- 持续学习：机器学习是快速演进的领域。当您读到这篇文章时，某处已有研究者在改进某个模型或流程。要保持前沿，您必须具备快速学习新工具的本领，理解其工作方式、适用与不适用的场景。简而言之，选择成为机器学习工程师，便意味着对持续学习的隐性承诺。
机器学习工程师的学习路径
踏上成为机器学习工程师的旅程既令人兴奋又充满挑战。如前所述，这一领域要求理论知识与实践技能的融合。以下是一条结构化的学习路径，帮助您系统获取所需专长：
1. 打牢基础
从线性代数、微积分、概率与统计的基础开始。这些对于理解机器学习算法与模型至关重要。随后，熟练掌握机器学习常用编程语言，如 Python 与 R。学习编码、数据结构与算法的基础。
2. 深入机器学习概念
熟悉各类机器学习算法，包括线性回归、决策树、支持向量机与神经网络。理解这些算法的工作原理以及何时使用它们至关重要。
通过 TensorFlow、PyTorch 与 scikit-learn 等流行框架获得上手实践。这些工具简化了复杂算法与模型的实现。通过在 Kaggle、Google Colab 和 DataLab 等平台上构建与试验模型来练习。
3. 发展软件工程技能
学习可扩展、高效系统的设计原则。这包括理解 API、微服务与云计算。可参考 Martin Kleppmann 的《Designing Data-Intensive Applications》等资源深入掌握系统设计。
掌握 Git 等版本控制系统与 GitHub 等平台。这些对于协作与高效管理代码库至关重要。参与开源项目以获取真实世界的经验。
4. 探索 MLOps
理解将机器学习模型部署到生产所涉及的流程。了解 Docker、Kubernetes，以及 AWS、Google Cloud、Azure 等云平台。这些技能对于确保模型可访问、可维护至关重要。
学习如何监控模型在生产环境中的性能，并在有新数据时实施再训练与更新策略。这包括搭建流水线与自动化工作流。
5. 构建作品集
开展能展示您技能的真实项目，范围可从简单的数据分析任务到复杂的机器学习应用。详尽记录您的项目，并发布在 GitHub 或个人博客等平台。
参与 Kaggle 与 DataCamp 等平台上的机器学习竞赛。这些竞赛能提供实战经验，帮助您将所学应用于解决真实问题。
学习路径里程碑
| 阶段 | 重点领域 | 预计时长 |
|---|---|---|
| 基础 | 数学、编程基础 | 1-2 个月 |
| 中级机器学习 | 机器学习算法、框架 | 3-4 个月 |
| 高级概念 | 系统设计、MLOps | 2-3 个月 |
| 作品集构建 | 项目、竞赛 | 持续进行 |
| 持续学习 | 最新研究、人脉拓展 | 持续进行 |
如何拿下第一份机器学习工程师工作
如何获得第一份工作？可以分为两个阶段：1）作品集构建，2）对外拓展。作品集构建应在您学习机器学习的过程中进行。对外拓展可以先做一部分，但在您拥有强有力的作品集后要加速推进。下面分别深入说明。
作品集构建阶段
申请机器学习岗位面临的最大挑战之一是获得面试机会。由于该领域相对较新，公司并没有统一的验证标准来判断候选人是否适合机器学习工程师岗位。当然，每个职位每天可能收到数百份申请也无济于事。
为缓解积压，候选人简历通常会通过 ATS 系统按关键词筛选。不幸的是，人们很快就“对症下药”，在简历中堆砌关键词以通过 ATS。那么，如何确保公司注意到您？
一个解决方案是开展能展示您技能的项目，帮助您打造作品集。这些项目可以是数篇精心撰写的博客文章，详述某个问题的解决思路或某个工具的实现方法（例如，为可投产的机器学习模型搭建监控）。项目也可以是您设计的端到端系统，基于输入预测结果。关键在于，能够展示用人单位看重的能力。
如果拿不准做什么项目，您可以参加如 DataCamp 与 Kaggle 等平台举办的数据科学竞赛。许多雇主高度认可这类竞赛经历，也是构建作品集的绝佳途径。
您可以通过这篇Kaggle 竞赛教程了解参赛体验。
对外拓展阶段
当您拥有能“为您代言”的作品集后，下一步就是对外拓展。很多人偏好传统的求职方式，即在招聘网站上用同一份简历尽可能多地投递。这或许会有一些收获，但更像是“蛮力法”。
更具策略性的做法是先列出您心仪的公司。例如，您更偏好使用机器学习的公司，还是改进现有系统的公司？您理想公司的规模是多大？自问类似问题，分解理想雇主画像，并将其列成清单。
有了目标公司列表后，您可以通过 LinkedIn、Twitter 等社交平台，寻找这些组织中的决策者（如招聘经理、首席数据科学家、团队负责人）。尝试附上一段友好且能提供价值的消息，因为他们很可能已收到大量寻求机会的来信。从“给予”的角度出发，更容易引起他们的兴趣。
您好，[姓名]：
我阅读了您团队推荐系统的系统设计文章，特别欣赏您们处理冷启动问题的方式。鉴于您团队的高水准，您们或许已经想到这一点：推荐热门文章对用户决策非常有帮助。我做了一个相关项目来探讨该问题——链接在此 [插入链接]。您是否方便就我在该项目中采用的方法进行一次简短交流？请告知您合适的时间。以下是我的可用时间：[插入可用时间]。
此致，
[您的姓名]
请注意，上述建议有两个前提条件：
- 假设您已具备线上形象；如尚未建立，请至少创建 LinkedIn 账号并优化个人资料。
- 假设您已对该公司的机器学习部门进行了充分研究；若想提供价值，必须对其动态了然于心。
但不要止步于此。招聘人员对于拿下第一份工作非常有帮助，因此务必也通过 LinkedIn 等平台与招聘人员建立联系。建立关系，并让对方了解您感兴趣的工作类型，方便其为您留意合适机会。
重要声明：这并不能保证一定拿到工作。但这种系统化的求职方法能让您更好地跟踪进展，并在薄弱环节迭代改进。比如，若联系某人未获回复，您可以调整措辞再发给他人；如果得到回复，便可在此基础上优化，并用于进一步外联。理想情况下，您会不断微调，直到回复率逐步提升。
机器学习工程师面试中会遇到什么
不同公司有各自偏好的面试流程，逐一摸清并不容易。一个好做法是在首次面试前询问流程如何进行（通常对方也会主动告知）。此外，多数公司会参考跨国企业（如 Google、Facebook、Apple 等）的流程，再做适配。因此，我们可以通过了解跨国企业的流程，获悉大多数公司如何开展机器学习工程师面试，从而更好地预期会遇到什么。
Google 面试
Google 致力于招募最顶尖的人才，因此其极具挑战性的面试流程旨在筛除不达标的候选人。
该流程既广且深，并具有 Google（如 Google Cloud）特色，涵盖从数据结构与算法到系统设计与测试等诸多主题。您可预期经历多轮面试，包括招聘人员初筛、一到两次技术电话面试，以及四到六轮现场面试。
Amazon 面试
与 Google 类似，Amazon 的面试流程也具有 Amazon（如 AWS）特色且难度很高。流程通常包括招聘人员电话初筛、在某些情况下的在线测评、一到两次电话面试，以及四到六轮现场面试。
涉及主题包括行为问题、软件工程问题（如系统设计）以及机器学习相关问题。面试官也可能询问您的机器学习项目，并要求您解决一道编码题。
Meta 面试
Meta 的机器学习工程师面试较为全面。您将经历招聘人员初筛、一次编码面试，以及约五轮现场面试来评估匹配度。您还可能会收到带回家的作业，便于招聘经理了解您实际解决问题的方式。
需要指出的是，并非所有公司的招聘流程都像上述跨国企业那样漫长或高强度。例如，有些公司并不认为必须强烈强调数据结构与算法。
不过，大多数人会认可机器学习系统设计的重要性，并设置相应环节进行考察。因此，您应预期会有多轮面试——通常为筛选、技术面与行为面——之后再给出录用决定。
机器学习工程师的薪资潜力
机器学习工程师的薪资与所在地相关。例如，Indeed 的数据显示，2025 年在美国，机器学习工程师的平均基本年薪为 162,297 美元。
显然，这一情况可能需要进一步细化，因为越来越多的公司开始接受远程办公。关于在远程工作背景下如何公平支付员工薪酬，争论一直存在：一些公司依据员工所在地定薪，这意味着如果您身处经济欠发达国家而对方在办公室办公，作为同岗位员工，您的薪资可能更低。
也有公司选择不受地点影响，维持统一薪资水平。总之，各家公司对远程员工的薪酬政策不同，您需要自行尽职调查。
欢迎查阅我们的机器学习工程师薪资专文，了解更深入的分析。
结语
机器学习工程师工作流程的成果是数据产品。要高效开展这一工作，您需要成为技术过硬的程序员，并具备扎实的数学、统计、概率与软件工程基础。尽管职位描述中常常会提出学位要求，但多数公司一般并不强制；不过，您需要通过作品集证明自身能力。
DataCamp 提供优秀的职业学习路径，助您开启机器学习工程师之旅：
常见问题
成为机器学习工程师难吗？
成为机器学习工程师需要扎实的数学、编程与计算机科学基础，以及数据分析与建模经验。这条职业道路具有挑战性，但只要坚持与努力，完全可以实现。
我们的机器学习课程适合各个水平的学习者，助您从入门进阶为机器学习专家。
成为机器学习工程师需要哪些技能？
要成为机器学习工程师，您需要具备数学、统计、概率与软件工程的扎实基础，同时成为技术过硬的程序员。学习 AI 与机器学习或许看起来令人生畏，但网上有大量资源可以帮助您提升技能。
成为机器学习工程师需要学位吗？
尽管很多职位描述会要求学位，但多数公司一般并不强制。然而，您需要通过作品集展示自己的能力。
作为机器学习工程师，如何构建作品集？
您可以通过参加 DataCamp 与 Kaggle 等平台举办的数据科学竞赛来构建作品集。您也可以开展个人项目并为开源项目做出贡献。
如何获得机器学习工程师的工作？
更具策略性的求职方法是先列出您心仪的公司清单。确定名单后，您可以通过 LinkedIn 与 Twitter 等社交平台联系这些组织中的决策者。招聘人员对拿下第一份工作也极为有帮助，因此务必通过 LinkedIn 等平台与他们建立联系。
机器学习工程师面试中会遇到什么？
不同公司有各自偏好的机器学习面试流程，但多数公司会参考跨国企业（如 Google、Facebook、Apple 等），并做适配。因此，您应预期会有多轮面试——通常为筛选、技术面与行为面——之后再作出决定。
机器学习是高薪职业选择吗？
是的。由于对技能型人才的高需求以及工作复杂度高，机器学习是一个高薪领域。
