Machine Learning Engineer: il ruolo e le principali skill

08.08.2023

Machine Learning Engineer: di cosa si occupa

Le tecnologie di Machine Learning (ML) permettono ai computer di apprendere dall’esperienza umana e possono essere impiegate in molti ambiti e per svariati scopi. Ecco perché, negli ultimi anni, i professionisti del Machine Learning - tra cui il Machine Learning Engineer - hanno visto aumentare le proprie possibilità occupazionali.

Il Machine Learning Engineer è una figura professionale che, a volte, viene associata alla figura del Data Scientist. Questo accade perché in entrambe le professioni l’analisi dei dati ricopre un ruolo chiave. Inoltre, può capitare che tali professionisti si ritrovino a lavorare nello stesso team, dediti ognuno alle proprie mansioni ma necessari l’un l’altro.

Precisamente, il Machine Learning Engineer è un programmatore esperto che gestisce progetti di Machine Learning, verificando poi la corretta implementazione e applicazione degli algoritmi sviluppati.

Il Machine Learning Engineer si occupa principalmente di:

Coadiuvare il team nel reperire e nell’analizzare i dati necessari per poter creare un modello di Machine Learning;
Progettare e sviluppare il modello di Machine Learning adeguato alle esigenze specifiche - sulla base delle analisi effettuate¹;
Addestrare il modello, utilizzando i dati precedentemente preparati e mettendo a punto i parametri adeguati all’ottenimento di prestazioni ottimali;
Ottimizzare il modello al fine di migliorare le prestazioni in termini di accuratezza e velocità;
Monitorare il flusso di dati e il modello, intervenendo prontamente in caso di cali di performance.

Infine, i modelli di Machine Learning devono essere in grado di funzionare in ambienti di produzione alle massime prestazioni e, soprattutto, essere duraturi e ripetibili nel corso del tempo. Questo comporta un importante lavoro di monitoraggio e debugging continuo da parte del Machine Learning Engineer.

Machine Learning Engineer: formazione e principali skill

Per poter svolgere la professione di Machine Learning Engineer non esiste un unico percorso di formazione. Solitamente, il Machine Learning Engineer possiede una laurea in:

Informatica;
Ingegneria Informatica;
Matematica.

In seguito agli studi accademici, è possibile specializzarsi in ambiti particolari, grazie a Master o corsi dedicati.

Generalmente, le skill possedute dal Machine Learning Engineer sono le seguenti:

Comprensione approfondita dei concetti di Machine Learning, compresi diversi tipi di algoritmi e modelli;
Conoscenza dei linguaggi di programmazione più comuni (per esempio, C++, Java e Python);
Conoscenze in ambito Data Science;
Competenze di Software Engineering²;
Capacità di gestire le principali tecnologie e piattaforme che utilizzano l’Intelligenza Artificiale;
Capacità di analizzare grandi moli di dati;
Familiarità con la Computer Vision Artificial Intelligence;
Nozioni di matematica applicata e statistica.

Il profilo del Machine Learning Engineer è completato da doti di team working, problem solving e time management.

Infine, il Machine Learning Engineer si può avvalere di una varietà di strumenti per svolgere il proprio lavoro:

Jupyter Notebooks, per scrivere, eseguire e condividere il codice;
TensorFlow e PyTorch, framework per lo sviluppo di modelli complessi;
Scikit-learn, libreria che fornisce strumenti per la classificazione, la regressione, il clustering e altro;
Pandas e Numpy, librerie per la manipolazione e l'analisi dei dati;
Git, per il controllo di versione del codice;
Ambienti di Cloud Computing per l'implementazione scalabile dei modelli (per esempio, AWS, Google Cloud o Microsoft Azure).