Machine Learning Scientist: ruoli, compiti e competenze

Machine Learning Scientist: il contesto in cui opera

Coniata negli anni Cinquanta dallo scienziato americano Arthur Lee Samuel, l’espressione Machine Learning (ML) definisce una variante della programmazione utilizzata per predisporre l’apprendimento automatico in una macchina, cioè per creare modelli e programmi che - attraverso i dati disponibili - permettano alle macchine di testare in modo autonomo diverse soluzioni fino alla scoperta di quella più efficace. 

Gli algoritmi di Machine Learning permettono ai computer di imparare dall’esperienza e di migliorare le proprie prestazioni in modo adattivo. In questo modo, possono essere demandate alle macchine anche mansioni considerate pericolose per l’uomo o ritenute complesse e dispendiose in termini di tempo. 

Poiché il Machine Learning può facilitare l’esecuzione di molteplici mansioni, aumentare l’efficienza dei processi e ridurre il rischio per l’uomo, esso può essere impiegato in svariati settori. In ambito sanitario, finanziario e informatico, per esempio, questa tecnologia risulta già ampiamente implementata. 

Principali compiti del Machine Learning Scientist

Il Machine Learning Scientist si occupa di:

• Sviluppare e implementare modelli di apprendimento automatico: progettare algoritmi che permettano alle macchine di analizzare dati, riconoscere pattern e migliorare le proprie prestazioni.

• Trasformare modelli teorici in applicazioni pratiche: tradurre le scoperte accademiche in soluzioni concrete che possano essere implementate in sistemi reali.

• Analizzare i Big Data: utilizzare tecniche di Data Mining e analisi statistica per estrarre informazioni significative da grandi set di dati.

• Valutare l’efficacia degli algoritmi: condurre test e validazioni per determinare l’accuratezza, la robustezza e l’efficienza dei modelli sviluppati.

• Collaborare con team multidisciplinari: lavorare a stretto contatto con Data Scientist, ingegneri software e specialisti di Business Intelligence per integrare i modelli ML nei processi aziendali.

• Ottimizzare i processi decisionali: fornire insight predittivi e analitici che aiutino le aziende a prendere decisioni informate e strategiche.

• Aggiornarsi continuamente sulle novitu00e0 tecnologiche: seguire le evoluzioni nel campo dell’Intelligenza Artificiale e del Machine Learning per adottare le tecniche e gli strumenti più innovativi.

Machine Learning Scientist: le competenze più comuni

Tra le varie figure legate all’utilizzo dell’apprendimento automatico vi è quella del Machine Learning Scientist. Esperto di Data Science e di algoritmi di Machine Learning, egli ricerca nuovi approcci e algoritmi da utilizzare in sistemi adattivi1 e che possano essere utili per analizzare i Big Data, per progettare metodi di estrazione di informazioni e per costruire modelli di previsione.

Solitamente, il Machine Learning Scientist possiede una laurea in:

• Informatica;

• Ingegneria Informatica;

• Matematica e Statistica;

• Econometria.

Un Machine Learning Scientist dovrebbe possedere:

• Buone capacità matematiche e statistiche;

• Doti di programmazione;

• Conoscenza delle principali tecniche di Data Mining;

• Conoscenza delle principali tecniche di valutazione e analisi dei Big Data;

• Capacità di gestire le principali tecnologie e piattaforme che utilizzano l’Intelligenza Artificiale;

• Conoscenza di strumenti di Data Visualization e Business Intelligence.

Più precisamente, le competenze maggiormente ricercate in un Machine Learning Scientist sono:

• Conoscenze di matematica applicata e algoritmi. Al fine di poter studiare e costruire funzioni, il Machine Learning Scientist dovrebbe conoscere il funzionamento degli algoritmi e avere forti abilità deduttive; 

• Capacità di analisi e fondamenti di statistica. Il background di un esperto di Data Science dovrebbe contenere nozioni di probabilità, modellazione statistica, matrici e analisi; 

• Conoscenza dei linguaggi di programmazione più utilizzati. Python, C++2, R e Java sono i linguaggi più diffusi; 

• Conoscenza del funzionamento delle reti neurali;

• Abilità nel calcolo distribuito e conoscenza di programmi specifici. I Machine Learning Scientist lavorano con grandi data set, i quali non possono essere elaborati esclusivamente da una singola macchina ma è necessario distribuirli su un intero cluster. Programmi come Apache Hadoop e servizi Cloud come EC2 di Amazon possono rendere il suo lavoro molto meno difficoltoso. 

A queste competenze tecniche, si aggiungono competenze trasversali come, per esempio:

• Capacità di problem solving;

• Doti comunicative - sia verbali sia scritte;

• Doti di team working;

• Capacità di time management;

• Volontà di restare aggiornato sulle ultime novità.

Fonti

1. Data Scientist vs Machine Learning Scientist: Here’s the Difference, towardsdatascience.com

2. Senior Machine Learning Scientist, amazon.jobs