隨著每個組織將其業務數字化并使用數據科學工具、人工智能和機器學習，對該領域專業人員的需求一直很高。隨著機器學習成為所有自動化工具的一個重要方面，對機器學習工程師的要求越來越高。
弗雷斯特研究公司的高級分析師布蘭登普爾說：“任何公司未來的成功都取決于采用機器學習。一個公司要想在客戶時代取得成功，就必須預測客戶的需求，而機器學習對此絕對至關重要。”
人們需要理解為什么對機器學習工程師的需求比以往任何時候都大。
機器學習的作用
機器學習工程師是兩個重要角色的結合：數據科學家和軟件工程師。數據科學家的主要工作是處理大數據，而軟件工程師負責編寫程序。數據科學家的工作是分析性的。他們利用數學、統計學、分析技能和機器學習工具的結合來處理和分析大量數據，以獲得商業見解。然而，軟件工程師是為程序編寫可伸縮代碼和為公司設計復雜軟件系統的專家。他們的角色不需要使用機器學習工具。
軟件工程師很難理解數據科學家創建的應用程序，因為它們很復雜，沒有設計模式。這就是為什么公司正在尋找能夠同時使用這兩種技能的機器學習工程師。在當今時代，一個好的機器學習工程師應該理解數據科學家的代碼，并使其更容易訪問。
機器學習工程師的職責
機器學習工程師的工作類似于數據科學家的角色，兩者都處理龐大的數據集。因此，一個機器學習工程師應該具備優秀的數據管理技能。他們的工作角色要求他們將數據科學的規則與編程結合起來，幫助公司使用人工智能和機器學習技術來利用業務。
機器學習工程師的基本技能
軟技能——這些非技術技能幫助工程師跟上機器學習的動態本質。工程師必須懂得有效的時間管理，并具備快速思考的業務知識。
技術技能——中級Python、C等基本技術技能和基本數學概念(如線性代數、微積分、統計學)是企業招聘時尋找的要求。
機器學習和神經網絡——機器學習和神經網絡是找到商業問題精確解決方案的重要技能。隨著機器學習向神經網絡的擴展，理解算法等非神經網絡概念是一種額外的收獲。
機器學習工程師是做什么的？
機器學習工程師與數據科學家密切合作。另一方面，數據科學家從幾個GBs數據集提取有意義的見解，并將這些見解傳達給利益相關者。機器學習科學家確保數據科學家使用的模型能夠實時分析大量數據，以獲得準確的結果。當這些學科一起工作時，它們為曾經被認為不切實際和不可能的公司創造技術。機器學習工程師通過讓幾個行業使用顛覆性技術，為技術世界的未來鋪平了道路。