อัปเดตเทรนด์อาชีพ Machine Learning Engineer ในปี 2024
ในปี 2024 และในอนาคตคาดว่าเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ หรือ AI จะกลายมาเป็นกุญแจสำคัญของธุรกิจหลายภาคส่วนมากยิ่งขึ้น และสำหรับผู้ที่กำลังสนใจงานในวงการเทคโนโลยี AI นาทีนี้คงไม่มีใครไม่รู้จักกับอาชีพ Machine Learning Engineer หรือผู้เชี่ยวชาญในการสร้างระบบคอมพิวเตอร์อัจฉริยะให้สามารถตัดสินใจ หรือคาดการณ์ด้วยตนเองได้โดยเรียนรู้จากข้อมูลจำนวนมาก หรือเรียกได้ว่า Machine Learning Engineer เป็นหนึ่งในอาชีพแนวหน้าของวงการ AI และ Data Science เลยก็ว่าได้
ในปี 2024 และในอนาคต อาชีพ Machine Learning Engineer จะมีแนวโน้มการทำงานไปในทิศทางใด รู้คำตอบพร้อมกันได้ในบทความนี้
Machine Learning Engineer คืออาชีพอะไร
Machine Learning Engineer แปลตรงตัว คือ วิศวกรการเรียนรู้ของเครื่อง หรือเรียกง่าย ๆ ว่าเป็นนักพัฒนาระบบ AI ซึ่งมีหน้าที่ในการพัฒนา สร้าง และปรับแต่งระบบ AI ผ่านการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) รวมถึงเพิ่มประสิทธิภาพ และความสามารถในการทำงานของระบบ AI ให้ฉลาด หรือสามารถคาดการณ์ และตัดสินใจด้วยตัวเองได้
Machine Learning Engineer จะทำงานร่วมกับ Data Scientist หรือนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่รับผิดชอบในการพัฒนาโมเดลพื้นฐานของระบบ AI รวมถึงทำงานร่วมกับทีมนักพัฒนาซอฟต์แวร์ทีมอื่น ๆ เช่น Data Engineer Data Labeler หรือ Software Engineer เพื่อร่วมกันสร้าง และนำโมเดล AI ที่พัฒนาอยู่ไปใช้งานจริงตามความต้องการของธุรกิจได้อย่างแม่นยำ และมีประสิทธิภาพ
Machine Learning Engineer มีหน้าที่อะไรบ้าง
อย่างที่กล่าวไปว่า Machine Learning Engineer คือ นักพัฒนา AI ที่มีหน้าที่สร้างระบบ AI ให้สามารคาดการณ์ และตัดสินใจด้วยตัวเองได้ ดังนั้นบทบาทสำคัญของ Machine Learning Engineer จะมีดังต่อไปนี้
1. สร้างอัลกอริทึม Machine Learning
Machine Learning Engineer มีหน้าที่แปลงทฤษฎี Machine Learning ที่มีความซับซ้อนให้กลายป็นเป็นโค้ดที่สามารถใช้งานได้จริง เพื่อสร้างอัลกอริธึมที่ทำให้ระบบ AI สามารถเรียนรู้ และตัดสินใจได้ด้วยตนเอง
2. ออกแบบ และพัฒนาระบบ AI & Machine learning
Machine Learning Engineer มีหน้าที่พัฒนาระบบ AI ตั้งแต่การออกแบบไปจนถึงการ Deploy เพื่อนำไปใช้งานจริง เพื่อให้มั่นใจว่าระบบ AI ที่พัฒนามานั้นตอบโจทย์ และตรงเป้าหมายการทำงาน
3. ทดสอบระบบ AI
หน้าที่รับผิดชอบอีกอย่างหนึ่งของ Machine Learning Engineer คือการทดสอบระบบ AI อย่างละเอียดเพื่อตรวจสอบการทำงานของ AI ว่าได้ประสิทธิภาพตรงตามเป้าหมายที่กำหนดไว้หรือไม่ รวมทั้งต้องหาโซลูชันเพื่อปรับปรุงโมเดล AI ให้ทำงานได้ดียิ่งขึ้น
4. วิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติ
Machine Learning Engineer ใช้วิธีการทางสถิติเพื่อตีความข้อมูล และแยกข้อมูลเชิงลึก ซึ่งมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการพัฒนาระบบ AI ให้มีประสิทธิภาพ
ทักษะจำเป็นของ Machine Learning Engineer
สำหรับผู้ที่กำลังสนใจทำงานในตำแหน่ง Machine Learning หรือ Deep Learning Engineer ในปี 2024 นี้ และในอนาคต คุณจำเป็นต้องมีความทักษะ และความเชี่ยวทางเทคนิคดังต่อไปนี้
1. ทักษะการเขียนโปรแกรม
Machine Learning Engineer ต้องมีความรู้ และเชี่ยวชาญในการเขียนโปรแกรมภาษาต่าง ๆ ไม่ว่าจะเป็น Python, Java, C/C++. และโปรแกรมอื่น ๆ ที่เกี่ยวข้องกับ Machine Learning และ Deep Learning เนื่องจากภาษาโปรแกรมเหล่านี้เป็นพื้นฐานสำคัญในการการแยก วิเคราะห์ และจัดเตรียมข้อมูลเพื่อพัฒนาอัลกอริธึม Machine Learning ช่วยให้ Machine Learning Engineer สามารถจัดการ และประมวลผลข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ
2. ทักษะด้านคณิตศาสตร์ และสถิติ
แน่นอนว่า Machine Learning Engineer จะต้องมีใจรัก และเชี่ยวชาญวิชาคณิตศาสตร์ ไม่ว่าจะเป็นพีชคณิต หลักความน่าจะเป็น สถิติ สมการหลายตัวแปร ฯลฯ เนื่องจากการคำนวณนั้นจำเป็นอย่างยิ่งในการพัฒนาโมเดล Machine Learning ให้ฉลาด และทำงานได้อย่างประสิทธิภาพ
3. ทักษะ และความเชี่ยวชาญเกี่ยวกับ GPU และ CUDA
CUDA หรือ Compute Unified Device Architecture คือ แพลตฟอร์มสำหรับการประมวลผลแบบขนาน และเป็นส่วนต่อประสานโปรแกรมประยุกต์ให้สามารถใช้งานหน่วยประมวลผลกราฟิก (GPU) ในงานประมวลผลทั่วไปได้ การมีทักษะ และความเชี่ยวชาญเกี่ยวกับสองสิ่งนี้ จะช่วยให้ Machine Learning Engineer สามารถประมวลผลโมเดล Machine Learning อย่างมีประสิทธิภาพสูงสุด
4. ทักษะการสร้าง และประเมินแบบจำลองข้อมูล (Model)
Machine Learning Engineer จะต้องเชี่ยวชาญในการจัดการและวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการวางแผนวิธีการสร้างแบบจำลองข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ และตรวจสอบการทำงานของระบบขั้นสุดท้ายเพื่อให้มั่นใจในความถูกต้องและประสิทธิภาพ
ทักษะเสริมที่ Machine Learning Engineer ควรมี
1. การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP)
NLP หรือ Natural Language Processing เป็นเทคโนโลยีที่ช่วยให้ระบบคอมพิวเตอร์เข้าใจ และแปลภาษามนุษย์ได้อย่างเป็นธรรมชาติ โดย Machine Learning Engineer จะต้องคุ้นเคยกับเครื่องมือ หรือเทคโนโลยีต่าง ๆ เช่น Word2vec, Recurrent Neural Network (RNN), gensim และ Natural Language Toolkit (NLTK) ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญสำหรับ Machine Learning Engineer ที่สนใจ และต้องการทำงานด้าน NLP
2. Neural Network Architecture
Neural Network Architecture หรือความรู้เกี่ยวกับโครงข่ายประสาทเทียมเพื่อเลียนแบบสมองของมนุษย์ถือเป็นสิ่งสำคัญ เนื่องจาก Machine Learning Engineer จะต้องศึกษา และเข้าใจโครงสร้างเหล่านี้เพื่อสร้างโมเดลที่ทำงานซับซ้อนได้ดีมากยิ่งขึ้น
3. Reinforcement Learning
Reinforcement Learning เกี่ยวข้องกับอัลกอริทึมที่ทำให้ระบบคอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้งานที่เคยทำมาแล้วให้ทำซ้ำอีก ซึ่งกระบวนการทำงานนี้องค์ประกอบสำคัญในการพัฒนาแอปพลิเคชัน AI ขั้นสูงจำนวนมาก
4. Distributed Computing
Distributed Computing เป็นการประมวลผลแบบกระจาย ทั้งภายในองค์กร และบนระบบคลาวด์ ซึ่งเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) และการทำให้คอมพิวเตอร์หลายเครื่องทำงานร่วมกัน
5. Spark และ Hadoop
เทคโนโลยีเหล่านี้ใช้กันอย่างแพร่หลายในการประมวลผลชุดข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อเตรียมสำหรับการพัฒนาระบบ Machine Learning การมีความรู้และทักษะเกี่ยวกับ Spark หรือ Hadoop จะช่วยให้ Machine Learning Engineer จัดการ และวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
เชื่อว่าเพื่อน ๆ หลายคนคงจะได้รู้จักกับอาชีพ Machine Learning Engineer กันมากขึ้นพอสมควรแล้ว หากใครที่อยากรู้ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับรายละเอียดการทำงาน รวมถึงผลตอบแทนโดยเฉลี่ยของอาชีพ Machine Learning Engineer สามารถอ่านบทความ Machine Learning Engineer ตำแหน่งในฝันของชาว Tech ยุคใหม่ในปัจจุบัน เพื่อรู้จักกับอาชีพนี้ให้มากขึ้น
มาร่วมเป็นส่วนหนึ่งในทีม Machine Learning Engineer กับพวกเรา AIGEN
AIGEN บริษัทชั้นนำด้านเทคโนโลยี AI & Machine learning ที่กำลังมาแรงในปัจจุบัน กำลังมองหาและยินดีต้อนรับ Machine Learning Engineer รุ่นใหม่ไฟแรงที่พร้อมจะมาทำงานในบรรยากาศแบบ Start-up มีอิสระทางความคิด มีอิสระในการทำงาน พร้อมด้วยสวัสดิการดี ๆ ที่ตอบโจทย์คนยุคใหม่โดยเฉพาะ สนใจมาร่วมงานกับเรา สามารถดูตำแหน่งที่กำลังเปิดรับสมัครได้ที่ Link
ขอขอบคุณข้อมูลจาก
ml-jobs.ai
