Machine Learning Scientist vs Machine Learning Engineer
Coniata negli anni Cinquanta da Arthur Lee Samuel, scienziato americano pioniere nel campo dell’Intelligenza artificiale, l’espressione Machine Learning è utilizzata per definire una variante della programmazione tradizionale grazie alla quale si predispone una macchina all’apprendimento automatico1. Gli algoritmi di Machine Learning permettono ai computer di imparare dall’esperienza e di migliorare le loro prestazioni in modo adattivo, ovvero a mano a mano che gli esempi da cui apprendere aumentano.
Sebbene tutte le figure specializzate in Data Science debbano possedere competenze di Machine Learning, sono due le figure specializzate in questo campo: il Machine Learning Scientist e Machine Learning Engineer. Vediamo quali sono le loro principali responsabilità.
Machine Learning Scientist: principali funzioni
Il Machine Learning Scientist si occupa di ricerca e sviluppo di algoritmi2 usati in sistemi adattivi, costruisce metodi di previsione dei trend di domanda-offerta dei prodotti e sistemi d’indagine automatica attraverso algoritmi complessi.
Il Machine Learning Scientist deve saper implementare e progettare metodi di estrazione delle informazioni, ricercare e sviluppare soluzioni creative e innovative e collaborare con il team di Data Science in cui è inserito. Il suo lavoro si intreccia, in particolare, con quello dei Data Scientist e dei Machine Learning Engineer.
Il ruolo del Machine Learning Engineer
Il Machine Learning Engineer rappresenta il punto d’incontro tra Data Science e Software Engineering. Sfrutta particolari tool e framework per garantire che i dati provenienti dalla pipeline siano elaborati e pronti per essere utilizzati in software.
L’output finale del Machine Learning Engineer è infatti il software, funzionante secondo quanto analizzato dai Data Scientist. Il Machine Learning Engineer trasforma i modelli teorici in applicativi capaci di apprendere autonomamente attraverso l’esperienza3.
Machine Learning Scientist e Machine Learning Engineer: formazione e soft skills
Entrambe le figure devono possedere una profonda conoscenza in ambito Machine Learning, un’ottima conoscenza dei linguaggi di programmazione quali Python, Java, R, C++, C, JavaScript, Scala, Julia, una laurea STEM con specializzazione in ambito informatico, forti capacità analitiche ed esperienza nel campo delle reti neurali.
Per via della forte dipendenza che le caratterizza, queste due figure professionali devono necessariamente possedere buone capacità comunicative, doti intuitive per comprendere i modelli, versatilità e propensione allo studio.
Machine Learning Scientist e Machine Learning Engineer nel mondo del lavoro
La maggior parte delle aziende ha già compreso il valore della tecnologia di apprendimento automatico. Raccogliendo informazioni dai dati, spesso in tempo reale, le organizzazioni sono in grado di lavorare in modo più efficiente e di ottenere un vantaggio rispetto alla concorrenza.
Tra i settori di maggior impiego per un Machine Learning Scientist o un Machine Learning Engineer vi sono il settore finanziario per la prevenzione delle frodi e quello farmaceutico per la prevenzione di epidemie o per effettuare diagnosi di tumori o di malattie rare. Seguono il settore energetico, quello del retail e, ovviamente, quello delle piattaforme di e-commerce, che sfruttano gli algoritmi di Machine Learning per capire le preferenze degli utenti.
Fonti
1. Apprendimento automatico, wikipedia.org
2. Data Scientist vs Machine Learning Scientist: Here’s the Difference, towardsdatascience.com
3. What is the difference between Machine Learning Engineer Vs Machine Learning Scientist?, medium.com
