Apa Itu Machine Learning Engineer?

Machine Learning Engineer adalah programmer yang merancang dan membangun perangkat lunak yang dapat mengotomatisasi model kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin.

Machine Learning (ML) Engineer atau Insinyur Pembelaran Mesin ini embangun sistem skala besar yang mengambil kumpulan data besar dan menggunakannya untuk melatih algoritme yang dapat mempelajari tugas kognitif serta menghasilkan wawasan dan prediksi yang berguna. Sistem ini kemudian dikerahkan ke produksi di mana mereka dapat melayani pengguna nyata atau dikenal sebagai tahap inferensi.

Baca Juga: Apa Itu Software Engineer?

ML Engineer mengelola seluruh jalur ilmu data, termasuk mencari dan menyiapkan data, membangun dan melatih model, serta menerapkan model ke produksi.

Insinyur ML biasanya bekerja dalam tim ilmu data, berkolaborasi dengan ilmuwan data, analis data, pakar TI, pakar DevOps, pengembang perangkat lunak, dan insinyur data.

Pembelajaran mesin adalah bagian dari serangkaian panduan ekstensif tentang Teknologi AI.

Insinyur pembelajaran mesin memiliki dua peran utama, yaitu memasukkan data ke dalam model pembelajaran mesin, dan menerapkan model dalam produksi.

Penyerapan dan persiapan data adalah tugas yang kompleks. Data mungkin berasal dari berbagai sumber, sering kali mengalir secara real time. Itu perlu diproses, dibersihkan, dan disiapkan secara otomatis agar sesuai dengan format data dan persyaratan model lainnya.

Deployment melibatkan pengambilan model prototipe dalam lingkungan pengembangan dan membuat skala untuk melayani pengguna nyata. Ini mungkin memerlukan menjalankan model pada perangkat keras yang lebih kuat, memungkinkan akses ke sana melalui API, dan memungkinkan pembaruan dan pelatihan ulang model menggunakan data baru.

Untuk mencapai ini, insinyur pembelajaran mesin melakukan aktivitas berikut:

• Analisis kumpulan data besar dan kemudian tentukan metode terbaik untuk menyiapkan data untuk analisis.
• Menyerap data sumber ke dalam sistem pembelajaran mesin untuk mengaktifkan pelatihan pembelajaran mesin.
• Berkolaborasi dengan ilmuwan data lain dan bangun saluran data yang efektif.
• Membangun infrastruktur yang diperlukan untuk menerapkan model pembelajaran mesin dalam produksi.
• Mengelola, mempertahankan, skala, dan tingkat model pembelajaran mesin yang sudah berjalan di lingkungan produksi.
• Bekerja dengan algoritme ML umum dan pustaka perangkat lunak yang relevan.
• Mengoptimalkan dan sesuaikan model ML sesuai dengan perilakunya dalam produksi.
• Berkomunikasi dengan pemangku kepentingan dan pengguna utama yang relevan untuk memahami persyaratan bisnis, dan juga menjelaskan dengan jelas kemampuan model ML.
• Terapkan model ke produksi, awalnya sebagai prototipe, lalu sebagai API yang dapat menyajikan prediksi untuk pengguna akhir.
• Memberikan dukungan teknis kepada tim data dan produk, membantu pihak terkait menggunakan dan memahami sistem pembelajaran mesin dan set data.

Insinyur pembelajaran mesin relatif baru di perusahaan berbasis data. Maka tidak heran jika mereka sering dibingungkan dengan data scientist dan data engineer. Meskipun fungsinya terkadang tumpang tindih, para ahli ini bertanggung jawab atas berbagai bagian dari proyek pembelajaran mesin.

Seorang insinyur pembelajaran mesin lebih merupakan spesialis teknologi yang merancang, memelihara, dan meningkatkan sistem AI tempat model beroperasi. Dengan kata lain, mereka mengambil algoritme yang dibuat oleh ilmuwan data dan membuatnya bekerja di lingkungan produksi atau alur kerja organisasi dalam skala besar. MLE memastikan bahwa model akan menjangkau ponsel, komputer, dan peralatan teknologi lainnya.

Seorang insinyur pembelajaran mesin harus menjadi ahli dalam bahasa pemrograman populer seperti C++, Java, dan Python. Mereka juga harus merasa nyaman dengan R, Prolog, dan Lisp yang semuanya penting untuk tugas pembelajaran mesin. Catatan pengalaman rekayasa perangkat lunak yang terbukti dan semangat untuk praktik rekayasa yang baik harus dimiliki untuk posisi MLE.

Data adalah inti dari pembelajaran mesin. Jadi, seorang insinyur pembelajaran mesin yang baik berpengalaman dalam struktur data, pemodelan data, dan sistem manajemen basis data. Mereka juga dapat mempresentasikan kesimpulan mereka dengan alat visualisasi seperti Tableau, Dash, atau Power BI.

Mahir dengan kerangka kerja dan pustaka ML. Ini termasuk platform yang kuat seperti Keras, PyTorch, dan TensorFlow. Meskipun, seperti yang kami sebutkan sebelumnya, MLE biasanya tidak membuat model sendiri, mereka masih harus memiliki pemahaman yang kuat tentang teknologi ML canggih seperti pembelajaran mendalam dan jaringan saraf.

Insinyur pembelajaran mesin harus menemukan pendekatan berbeda untuk memperbaiki bug dan kesalahan dalam model pembelajaran mesin. Kegagalan seharusnya tidak membuat mereka frustrasi tetapi menimbulkan rasa ingin tahu untuk memahami mengapa model tidak bekerja dengan benar.