Выбор профессии: ML-инженер

ML-инженер занимается исследованиями и построением моделей. Сначала я читаю статьи и смотрю код по аналогичным задачам. Затем создаю демомодель: нужно понять, реализуема ли задача. Дальше развиваем идею и достигаем требуемых метрик. Проверяем модель на реальных кейсах, смотрим, не нужно ли дорабатывать. Готовую модель интегрируем с сайтом или приложением.

Я работаю в команде компьютерного зрения. 10% времени уходит на чтение статей, чтобы успевать следить за развитием области, 50% — на сборку набора данных для обучения модели и размещение данных, 40% — на проверку гипотез, выявление проблем и их решение.

Сейчас я занимаюсь антиспуфингом: помогаю системам банка идентифицировать владельца карты, чтобы защитить его от мошенников. Мы видим сигнал о подозрительной операции и дополнительно ее проверяем. Например, запрашиваем селфи. Тут две подзадачи: распознать лицо и убедиться, что на снимке живой человек, а не маска или фото.

На отборе в команду спрашиваем о структурах данных и алгоритмах, просим запрогать задачи. На секции по базовому ML задаем вопросы про линейную и логистическую регрессию, SVM и ближайших соседей, Random Forest, бустинг, РСА. Дальше набор вопросов зависит от команды, в которую собирается кандидат.

Наши рабочие инструменты — это Wiki, Jira для постановки задач, GitLab для хранения кода, Jupiter для визуализации. Для проведения экспериментов использую внутренний сервер, основной код пишу в Pytorch и использую Transformers — библиотеку от Hugging Face. 

В универе рекомендую учить линейную алгебру, матанализ, теорию вероятностей, статистику. Дискретный анализ не суперрелевантен, но полезен. Computer Science — алгоритмы и структуры данных, базы данных. Языки: топ-1 — Python, знание С++/Go/R будет плюсом.

Из полезных ресурсов рекомендую: 

• Deeplearningbook — сайт-книга, которую советуют многие для начинающих;
• Open Data Science — сообщества дата-сайентистов;
• MLcourse.ai и DLcourse.ai — открытые курсы по машинному обучению;
• Учебник по машинному обучению от Яндекс Образования;
• Сборник статей и датасетов по ML с исходными кодами;
• Учебник по NLP.

А для погружения в профессию подойдет наша стажировка.