Machine Learning Engineer: il ruolo e le principali skill

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:

• Collaborare alla raccolta e alla preparazione dei dati, in collaborazione con Data Scientist e Data Engineer;

• Progettare, sviluppare e addestrare modelli di Machine Learning, scegliendo gli algoritmi e i parametri più adeguati;

• Ottimizzare i modelli, migliorandone accuratezza, velocità e scalabilità;

• Monitorare le performance dei modelli e implementare meccanismi di alerting e aggiornamento continuo (MLOps);

• Integrare i modelli nei sistemi aziendali, garantendone la robustezza e la ripetibilità;

• Eseguire debugging e manutenzione continua, risolvendo eventuali cali di performance o anomalie nei dati;

• Collaborare con team cross-funzionali, traducendo le esigenze di business in soluzioni tecniche concrete.

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:

• Solida conoscenza del Machine Learning: algoritmi supervisionati, non supervisionati, reinforcement learning;

• Programmazione avanzata in linguaggi come Python, Java, C++ e conoscenza delle best practice di Software Engineering;

• Utilizzo di framework di sviluppo: TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn;

• Esperienza con strumenti di analisi dei dati: Pandas, NumPy, Jupyter Notebook;

• Competenza nell’uso di piattaforme di Cloud Computing come AWS, Google Cloud Platform o Azure;

• Nozioni di matematica applicata, algebra lineare e statistica;

• Conoscenza di tecniche di MLOps, per automatizzare il ciclo di vita dei modelli (CI/CD, versionamento modelli, monitoraggio);

• Familiarità con ambiti specifici come Natural Language Processing (NLP) o Computer Vision.

• Problem solving analitico e orientamento alla performance;

• Capacità di lavorare in team interdisciplinari, anche in contesti Agile;

• Comunicazione efficace, per spiegare modelli complessi a stakeholder non tecnici;

• Autonomia nella gestione dei progetti e capacità di prioritizzazione;

• Curiosità e aggiornamento continuo, vista l’evoluzione costante del settore.

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

• Jupyter Notebook, per prototipazione e analisi interattiva;

• TensorFlow, PyTorch, per lo sviluppo e il training di modelli avanzati;

• Scikit-learn, per modelli più semplici e attività di classificazione e regressione;

• Pandas e NumPy, per la manipolazione e analisi dei dati;

• Git, per il versionamento del codice;

• Docker e Kubernetes, per il deployment e la scalabilità;

• Ambienti cloud (AWS, GCP, Azure) per l’implementazione e la gestione dei modelli in produzione.

Fonti

1. Professional Machine Learning Engineer, cloud.google.com

2. What Is a Machine Learning Engineer?, brainstation.io