2023 年机器学习工程师薪资

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在当今世界，理解和应用数据比以往任何时候都更加重要，机器学习工程师已经成为未来的建筑师，弥合了理论模型和实际应用之间的差距。随着对这种混合角色的需求激增，了解其范围、职责和收入潜力对于有抱负的从业者和雇主都至关重要。 在这本综合指南中，我们深入研究机器学习工程师的世界，探索他们的角色、成为一名工程师所需的技能，以及 2023 年机器学习工程师的薪资。 我们将指导您了解世界各地机器学习工程师的薪资，按地区、行业和资历进行细分。此外，我们还将与其他以数据为中心的角色进行比较，例如数据科学家和数据工程师。 您还可以在单​​独的文章中了解全球数据科学家的薪资和数据分析师的薪资。 谁是机器学习工程师？ 十年前，《哈佛商业评论》将数据科学视为 21 世纪的关键工作，引发了数据行业的一场革命，并催生了机器学习工程师（数据科学家和软件工程师的混合体）等专业角色。

当组织注意到由于缺乏软件工程专业知识而导致数据科学家将机器学习模型部署到实际应用程序中的能力存在技能差距时，这一角色就出现了。相反，传统的软件工程师虽然擅长构建可扩展的软件，但仍难以应对复杂的机器学习模型。 拥有计算机科学和机器学习专业知识的机器学习工程师可以弥补这一差距，确保模型的理论可靠性及其实际实施。要了解有关机器学习工程 法国手机号码清单 师的工作的更多信息，请查看我们的专用指南。 这是展示机器学习工程师角色的维恩图： 机器学习工程师角色的维恩图 在动态数据环境中，角色定义通常是不稳定的，并且在组织之间可能存在很大差异，从而导致责任和期望的模糊性。 机器学习工程师的角色被认为是数据科学和软件工程之间的桥梁，也不例外。 在某些公司中，它可能更倾向于数据科学，而在另一些公司中，它可能更倾向于软件工程，这反映了不同组织的不同需求。



尽管存在这种差异，核心期望仍然是一致的：这些专业人员应该精通实施机器学习模型并将其集成到可扩展的实际应用程序中。 机器学习工程师的角色和职责 如前所述，机器学习工程师的确切职责可能会根据其工作的组织和部门的不同而有所不同。但是，对多个职位发布的审查显示了该角色的以下普遍接受的职责： 设计和开发机器学习系统 进行深入的统计分析 运行机器学习实验来评估和微调模型性能 实施工具来有效监控、版本和部署模型 提高机器学习算法的计算效率 与不同部门合作将机器学习模型集成到应用程序中 成为机器学习工程师需要哪些技能？ 我们提供了有关如何成为机器学习工程师的完整指南，其中详细介绍了职业发展所需的各种技能、经验和步骤。 在这里，我们概述了您需要的一些技术和软技能的基础知识： 技术要求 编程。