隨著每個組織將其業務數字化，并利用數據科學工具、人工智能、機器學習，對其領域的專業人員的需求一直很高。隨著機器學習成為所有自動化工具的一個重要方面，對機器學習工程師的要求越來越高。

Forrester Research公司高級分析師BrandonPurell說：“任何公司未來的成功百分之百取決于采用機器學習。公司要想在客戶時代取得成功，就必須預測客戶的需求，而機器學習對這一點絕對至關重要。”

人們需要理解為什么對機器學習工程師的需求比以往任何時候都大。

機器學習的作用

機器學習工程師是數據科學家和軟件工程師兩個重要角色的結合體。數據科學家的主要工作是處理大數據，而軟件工程師則負責程序的編碼。數據科學家的工作是分析性的，他們使用數學、統計、分析技能和機器學習工具的組合來處理和分析大量數據，以獲得商業見解。然而，軟件工程師是為程序編寫可伸縮代碼和為公司設計復雜軟件系統的專家。他們的角色不需要使用機器學習工具。

數據科學家創建的應用程序對于軟件工程師來說很難理解，因為它們很復雜，并且沒有設計模式。這就是為什么公司正在尋找能同時運用這兩種技能的機器學習工程師。在當今這個時代，一個好的機器學習工程師應該理解數據科學家的代碼，并使其更易于訪問。

機器學習工程師的職責

機器學習工程師的工作類似于數據科學家的角色，兩者都處理巨大的數據集。因此，一個機器學習工程師應該擁有優秀的數據管理技能。他們的工作角色要求他們將數據科學的規則與編程結合起來，幫助公司利用人工智能和機器學習技術來利用業務。

機器學習工程師的必備技能

?軟技能–這些非技術技能有助于工程師跟上機器學習的動態本質。一個工程師必須知道有效的時間管理和擁有快速思維的商業知識。

技術技能-如中級Python、C++和基本數學概念（如線性代數、微積分和統計學）的基本技術技能是企業在招聘時尋找的一個要求。

?機器學習和神經網絡–機器學習和神經網絡是為業務問題找到準確解決方案的重要技能。隨著機器學習擴展到神經網絡之外，對算法等非神經網絡概念的了解是一個額外的收獲。

機器學習工程師是做什么的？

機器學習工程師與數據科學家密切合作。而數據科學家則從數個GBs的數據集中提取有意義的見解，并將這些見解傳達給利益相關者。機器學習科學家確保數據科學家使用的模型能夠實時分析大量數據，以獲得準確的結果。當這些學科協同工作時，它們為曾經被認為不切實際和不可能的公司創造了技術。機器學習工程師正通過讓幾個行業利用顛覆性技術，為科技世界的未來鋪路。

編輯：hfy