20 Вакансій У Сферах Knowledge Science Та Machine Learning

Python103.Які фреймворки для ML ви знаєте та вмієте використовувати? Розкажіть про найбільш успішний проєкт, завершений на кожному з цих фреймворків (щонайменше TensorFlow, PyTorch, scikit-learn). Для такої роботи треба мати математичні знання, знати програмування. Глобально різниці в роботі між різними типами компаній я не бачив, оскільки підхід до розвʼязання задач, що стоять перед інженером, аналогічний. Що стосується кар’єрних перспектив, NLP-галузь постійно розвивається, тому зростання по горизонталі до нових технологій і завдань практично не обмежений.

Так, це вже не просто архітектура, це також і  менеджмент, але це не означає, що шляхи можуть зливатися. ➖ Основний мінус — це неповноцінні проєкти, які покривають тільки один чи два аспекти DevOps. Наприклад, CI (процес збирання та тестування коду) та його реліз, коли інженер відповідальний лише за доставку результатів збирання та перевірку, чи все відбулося успішно. Або Infrastructure Engineer, який займається тільки налаштуванням серверів та середовищ і не співпрацює напряму з розробниками чи замовниками. Що таке it професія і на користь якої з них зробити вибір? Це – важливий крок, який визначить вашу кар’єру і дасть змогу вам реалізувати свій потенціал у цій сфері.

Співбесіда З Ruby 500+ Запитань Для Junior, Center, Senior

Так, із базою все одно доведеться ознайомитись, але це прийде поступово. Відповідно, це спрощує перехід із системного адміністрування чи навіть з іншої професії у DevOps. Оскільки DevOps — це методологія, шляхи вирішення чи створення інфраструктури та процесів завжди відрізняються, що впливає на кількість інструментів та технологій, які потрібно знати чи вчити.

Тому все більше людей замислюються про те, щоб побудувати кар’єру в цій сфері. Частина робочого дня піде на створення документації та презентацій з висновками щодо перебігу проєкту. І якщо результати роботи системи не відповідають очікуванням, інженери опікуються усуненням помилок і технічною підтримкою систем ШІ чи машинного навчання. Звісно, заробітна плата може відрізнятися в залежності як від типу вашого досвіду (сапорт, білд-інженер, SRE тощо), так і від швидкості сприймання інформації.

«Можна стати, наприклад, Delivery Lead або R&D Director для проектів на основі NLP, а також CTO у стартапах на основі NLP. Варіантів безліч» (Костянтин Бохан, Tech Lead N-iX). Серед недоліків відзначають розмите розподіл обов’язків на проектах NLP і невелика кількість вакансій як у світі, так і в Україні (на момент публікації на DOU відкрито лише три вакансії). «На одній з перших робіт я був у ролі аналітика даних. Одного разу команда продажу попросила нас поліпшити фільтрацію „схожих“ клієнтів в Excel-таблиці. Виявилося, що ми збираємо багато різних текстових даних по клієнтам, які ніяк не використовуються у фільтрації.

[lviv/remote] [data Science] Information Scientist (advanced Analytics) @softserve

Аналіз і вибір моделі (алгоритму) машинного навчання. Ці етапи можуть повторюватися кілька разів, залежно від складності задачі та результатів попередніх етапів. Оцінка моделі та її валідація (перевірка на вірогідність передбачень з використанням тестових даних).

• Гарна новина в тому, що вони змінюються не з такою ж швидкістю, як, наприклад, у JS.
• Оскільки зростає кількість даних і ми все частіше стикаємося з Big Data, то знати Apache Spark, Apache Hadoop теж не завадить.
• Книжка Clean Code in Python охоплює теми шаблонів проєктування, архітектури програмного забезпечення, декораторів тощо й допоможе вам покращити навички програмування.
• ML Engineer — професія, яка дуже популярна на Заході й продовжує розвиватися в Україні.
• Про цієї предметної області нам розповіли Всеволод Демкин (Franz, Projector School), Карім Лулу (Galactica Labs), Костянтин Бохан (N-iX), Роман Хабунь (FreySoft) і Сергій Сотник (Phase One Karma).

За останні 10 років в Україні кількість жінок в IT збільшилася втричі.

Простіший спосіб — це пошукати онлайн-курси, взяти список тем і самостійно пройтися по ним. До прикладу, важливий аспект DevOps методології — це CI/CD, він буде у списку всіх курсів. Тож заходите в YouTube і шукаєте базові речі по CI/CD. Потім переходите до наступних тем, і так можна рухатися до того моменту, коли ви будете мати загальне розуміння всіх аспектів. Можна розвивати експертизу в безпеці чи, наприклад, у machine learning. Також є перспектива залучення нових проєктів чи переходу в CTO.

Якщо зануритися у вивчення Excel – можливо, вам навіть сподобається. Особливо коли збагнете всю силу і можливості цієї простої, на перший погляд, програми. І не такої вже простої, бо тоді б не проводилися чемпіонати світу по Excel.

Хто Такий Девопс? Що Робить І Скільки Заробляє Devops Engineer

Але і це ще не все, бо це залежить від проекту та від клієнта. Найперше варто сказати, що DevOps не стільки посада, скільки методологія (скорочення від improvement + operations). Тут Chief Executive Officer for AI product вакансії всі акційні пропозиції, дайджести та інсайдерська інфа від The Instapreneurs. Так, наша платіжна система приймає платежі з-за кордону. Якщо у тебе виникли проблеми з оплатою, напиши нам у техпідтримку.

Можливо, варто заздалегідь підтягнути для кращого планування справ і відпочинку навички тайм-менеджменту, які дата-аналітику ще й як стануть у нагоді? З класикою тайм-менеджменту, знаною як піраміда Франкліна, можна ознайомитися тут. Новачкові важливо знати статистику, лінійну алгебру, а також один з високорівневих мов програмування — наприклад, Python. Потім освоїти збір і препроцессинг даних, загальні алгоритми і методи машинного навчання. Нарешті, отримати знання в домені комп’ютерної лінгвістики, вивчити специфічні NLP-моделі глибокого навчання.

Щодо типу компанії, то часто ML Engineer потрібен саме на аутстафі чи в продуктовій компанії. Це важливий актив компанії, і зазвичай роботодавець не готовий ділитися даними назовні та віддавати задачу на аутсорс. Вакансій ML Engineer на українському ринку відкрито небагато, вони зосереджені переважно у  Києві або Львові, часом це віддалений формат роботи. Озвучена заробітна плата — від $800 для Strong Junior до $7000 для досвідченого фахівця. ML Engineer — професія, яка дуже популярна на Заході й продовжує розвиватися в Україні.

До плюсів належить те, що машинне навчання захопливе, тут менше буденності в робочих завданнях. Часто доводиться глибоко занурюватися в доменну частину, відповідно — співпрацювати з ключовими людьми на проєкті, які ухвалюють стратегічні рішення, а це цікаво. Ще ви можете мати значно більший вплив на продукт (якщо ваша модель працюватиме добре), ніж у стандартному програмуванні, де ви зазвичай почуваєтеся гвинтиком у великому механізмі. «Крім самих ласих шматочків, пов’язаних з навчанням, є багато нудних, але обов’язкових етапів. Приємно, якщо і цю частину вдається зробити для себе цікавою, адже з’явилося багато підходів, що дозволяють працювати з немарковані даними. Але щось, наприклад розмітка тестового датасета, залишиться в будь-якому випадку» (Сергій Сотник, Senior Data Scientist в Phase One Karma).

Звичайно, можна розвивати кар’єру і в горизонтальній площині. Наприклад, опановувати тонкощі трансформації даних, і поступово перекваліфіковуватися на інженера даних (Data Engineer). Або вдосконалювати знання Python чи машинне навчання (machine learning), і здобути професію Data Scientist. Це потужний інструмент для дата-аналітиків, якщо потрібно обробляти невелику кількість даних. Для роботи в невеликій компанії – це ідеальний варіант. Так, це той самий Excel, який багато людей не злюбили ще зі школи, бо там і формули потрібно не так прописувати, як зазвичай, та й багато різних незрозумілих команд присутні.

За даними всесвітньої мережі з пошуку зайнятості Indeed, у США такий спеціаліст у середньому заробляє за рік $148 тис., а в топових компаніях — $200–300 тис. В Україні, згідно зі статистикою DOU, ML Engineer у середньому отримує https://wizardsdev.com/ $2900 щомісяця. Як базова освіта для майбутнього NLP-спеціаліста можна розглядати IT-напрямку«Програмна інженерія», «Комп’ютерні науки», «Прикладна математика» і так далі) або ж спеціалізацію «Комп’ютерна лінгвістика».

Тобто реально стати Senior чи Architect після 3-4 років, але це радше виключення, ніж правило. Тенденція до дроблення програм на менші програми (microservices) призвела до зростання популярності систем контейнеризації, найпопулярніша з яких — Kubernetes. В інтернеті є дуже багато навчального базового контенту на цю тему й поріг входу дуже низький. На сьогоднішній день все більше компаній прагнуть до створення різноманітних середовищ, де жінки мають рівні можливості для кар’єрного зростання у сфері IT. Оцінювати переваги і недоліки кожної професії – доволі особиста річ. Комусь цікаво вчитися програмувати і створювати додатки, хтось вважатиме написання безкінечних рядків коду важким і нудним заняттям.