Machine Learning Engineers zijn experts op het gebied van kunstmatige intelligentie en geavanceerde data-analyse. Ze zorgen ervoor dat organisaties optimaal gebruikmaken van machine learning-algoritmen en -technieken om bedrijfsdoelstellingen te bereiken.

Hun taken omvatten onder meer:

• Het ontwikkelen en implementeren van machine learning-modellen om patronen en trends in data te identificeren en voorspellingen te doen.
• Het evalueren en optimaliseren van machine learning-modellen om de nauwkeurigheid en effectiviteit te verbeteren.
• Het integreren van machine learning-modellen in bestaande systemen en applicaties.
• Het samenwerken met andere afdelingen, zoals datawetenschappers en softwareontwikkelaars, om machine learning-oplossingen te ontwikkelen en te implementeren.
• Het bijhouden van de nieuwste trends en technieken op het gebied van machine learning en kunstmatige intelligentie om continue verbetering en innovatie te stimuleren.

Een typisch functieprofiel van een Machine Learning Engineer omvat:

• Een relevante academische opleiding, zoals informatica, data science, wiskunde, statistiek of een gerelateerd vakgebied.
• Ervaring met programmeren in talen zoals Python, R, Java of C++.
• Kennis van machine learning-algoritmen en -technieken, zoals regressie, classificatie, clustering, neurale netwerken en deep learning.
• Ervaring met machine learning-bibliotheken en -frameworks, zoals TensorFlow, Keras, PyTorch of Scikit-learn.
• Sterke analytische en probleemoplossende vaardigheden.
• Uitstekende communicatieve vaardigheden om complexe technische concepten op een begrijpelijke manier uit te leggen aan verschillende belanghebbenden.
• Het vermogen om in teamverband te werken en projecten te beheren.

Programmeertalen

• Python: Python is de meest gebruikte taal in de machine learning community vanwege zijn eenvoud, leesbaarheid en brede ondersteuning voor wetenschappelijke berekeningen en machine learning bibliotheken.
• R: R is vooral populair in de statistische gemeenschap en wordt vaak gebruikt voor data-analyse en visualisatie.
• Java en C++: Deze talen worden ook gebruikt, vooral in situaties waar prestaties cruciaal zijn, zoals bij het bouwen van productieklare systemen.

Frameworks en Bibliotheken

• TensorFlow: Ontwikkeld door Google, wordt TensorFlow veel gebruikt voor het bouwen van neuraal netwerkmodellen, inclusief deep learning.
• PyTorch: PyTorch, ontwikkeld door Facebook's AI Research lab, is populair in de onderzoeksgemeenschap vanwege zijn flexibiliteit en dynamische berekeningsgrafiek.
• Scikit-Learn: Deze bibliotheek biedt een breed scala aan tools voor machine learning en statistische modellering, inclusief classificatie, regressie, clustering en dimensionale reductie.
• Keras: Een hoog niveau neurale netwerken API, geschreven in Python en in staat om op TensorFlow te draaien.

Platforms

• Google Cloud ML Engine: Hiermee kunnen MLE's modellen bouwen, trainen en implementeren op Google's cloud-infrastructuur.
• Amazon SageMaker: SageMaker is een volledig beheerd service die het gemakkelijk maakt om modellen te bouwen, trainen en implementeren op AWS.
• Microsoft Azure ML Studio: Azure ML Studio biedt een visuele interface om modellen te bouwen zonder dat er code nodig is.

Databases en Dataverwerking

MLE's hebben tools nodig om gegevens op te slaan, te beheren en te verwerken. Hier komen databases en data processing tools zoals SQL, NoSQL, Hadoop en Spark van pas.

Versiebeheer

MLE's moeten hun code, experimenten en modellen op een georganiseerde manier beheren. Tools zoals Git voor codeversiebeheer en DVC voor data- en modelversiebeheer worden vaak gebruikt. Het is belangrijk op te merken dat de keuze van tools afhangt van de specifieke eisen van een project. Sommige MLE's kunnen andere tools gebruiken die beter aansluiten bij hun specifieke behoeften of voorkeuren. Het is ook essentieel om te blijven leren en nieuwe tools te omarmen naarmate de technologie evolueert.

Een Machine Learning Engineer houdt zich primair bezig met het ontwerpen, implementeren en optimaliseren van machine learning modellen. De dag begint vaak met het controleren van eerder getrainde modellen en het analyseren van hun prestaties. Samenwerking met datawetenschappers en data-engineers is cruciaal, om te zorgen voor de juiste data-invoer en om inzichten uit modellen te interpreteren. Gedurende de dag kunnen ze experimenteren met nieuwe algoritmen, de infrastructuur voor modeltraining verbeteren of zich verdiepen in de nieuwste onderzoekspublicaties. Tenslotte kan de Machine Learning Engineer ook tijd besteden aan het afstemmen van modellen, het testen van nieuwe features en het werken aan de implementatie van modellen in productieomgevingen. Constante educatie en aanpassingsvermogen zijn kerncompetenties in deze snel evoluerende rol.

Een Machine Learning Engineer met enkele jaren ervaring kan een salaris verwachten tussen de € 4.500,- en € 7.500,- per maand, met maxima rond € 9.000,-.

Een carrière als Machine Learning Engineer biedt tal van groeimogelijkheden. Naarmate je ervaring opdoet en je expertise op het gebied van machine learning en kunstmatige intelligentie verder ontwikkelt, kun je doorgroeien naar meer senior of leidinggevende functies, zoals Lead Machine Learning Engineer, Data Scientist of zelfs Chief Data Officer. Je kunt er ook voor kiezen om je te specialiseren in een bepaalde industrie of sector, zoals de gezondheidszorg, financiële dienstverlening of technologie. Naast het opbouwen van een succesvolle carrière binnen een organisatie, kunnen Machine Learning Engineers ook als zelfstandig consultant of adviseur werken, waarbij ze hun expertise aanbieden aan verschillende klanten en bedrijven. Dit kan zorgen voor een grotere flexibiliteit en diversiteit in werkzaamheden.

Om succesvol te zijn als Machine Learning Engineer, is het belangrijk om continu te investeren in je kennis en vaardigheden. Naast een relevante academische opleiding, zijn er diverse certificeringen en cursussen beschikbaar die je kunnen helpen om je expertise op het gebied van machine learning en kunstmatige intelligentie verder uit te breiden. Enkele populaire certificeringen en cursussen zijn:

TensorFlow Developer Certificate

Aangeboden door Google, is deze certificering gericht op het ontwikkelen van vaardigheden in het gebruik van TensorFlow voor machine learning en deep learning.

Deep Learning Specialization

Aangeboden door Coursera en ontwikkeld door Andrew Ng, richt deze reeks cursussen zich op het verdiepen van kennis en vaardigheden in deep learning en neurale netwerken.

Machine Learning Engineer Nanodegree

Aangeboden door Udacity, omvat dit programma een reeks projecten en lessen die zijn ontworpen om vaardigheden te ontwikkelen in machine learning engineering. Door het volgen van deze cursussen en het behalen van certificeringen, toon je aan potentiële werkgevers en klanten dat je over de nodige kennis en expertise beschikt om succesvol te zijn als Machine Learning Engineer en bij te dragen aan het implementeren van geavanceerde data-analyse-oplossingen binnen hun organisatie.

ACL of AAAI

Tenslotte is het belangrijk om actief betrokken te blijven bij de machine learning community en op de hoogte te blijven van de laatste ontwikkelingen, best practices en trends op het gebied van kunstmatige intelligentie en geavanceerde data-analyse. Dit kan worden bereikt door lid te worden van brancheorganisaties, zoals de Association for Computational Linguistics (ACL) of de Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI), het bijwonen van conferenties en seminars, en het opbouwen van een professioneel netwerk met andere Machine Learning Engineers en professionals in de industrie. Door actief betrokken te blijven, vergroot je niet alleen je kennis en vaardigheden, maar vergroot je ook je zichtbaarheid en kansen op carrièregroei binnen het vakgebied.

Online

Bovendien zijn er tal van online forums, LinkedIn-groepen en andere sociale mediaplatforms waar Machine Learning Engineers en professionals op het gebied van kunstmatige intelligentie en geavanceerde data-analyse ervaringen, kennis en inzichten kunnen delen. Deze platforms bieden ook mogelijkheden om te netwerken en contacten te leggen met gelijkgestemde professionals, wat kan leiden tot samenwerkingsmogelijkheden, het delen van best practices en toegang tot nieuwe kansen op de arbeidsmarkt.

Een Machine Learning Engineer speelt een cruciale rol in het vormgeven van onze technologisch gedreven samenleving. Door het ontwerpen, ontwikkelen en implementeren van algoritmen die machines in staat stellen zelfstandig te leren en beslissingen te nemen, beïnvloeden zij direct hoe industrieën en maatschappelijke sectoren evolueren. Hun werk heeft impact op gezondheidszorg (bijv. vroegtijdige diagnose), financiën (fraudedetectie), energie (optimalisatie van hernieuwbare bronnen) en vele andere gebieden. De maatschappelijke relevantie is enorm; deze technologieën kunnen bijdragen aan duurzaamheid, efficiëntie en welzijn, maar brengen ook ethische vraagstukken met zich mee, zoals privacy en bias in algoritmen. Een Machine Learning Engineer bevindt zich dus op het snijvlak van technologie en samenleving, waarbij de beslissingen die zij nemen verstrekkende gevolgen kunnen hebben voor ons dagelijks leven.

Achtergrond

Bij HealthGen, een innovatieve startup in de gezondheidstechnologie, werd een enorme hoeveelheid patiëntendata verzameld met als doel deze te gebruiken om betere diagnostische tools te ontwikkelen. Echter, het verwerken, analyseren en omzetten van deze ruwe data naar bruikbare inzichten bleek een complexe opgave.

De Uitdaging

Het bedrijf stond voor de uitdaging om uit de omvangrijke en diverse datasets bruikbare patronen en voorspellende modellen te destilleren. De data was afkomstig van verschillende bronnen en in uiteenlopende formaten, waardoor effectieve analyse en modelontwikkeling een aanzienlijke uitdaging waren.

Actie door de Machine Learning Engineer

Julia, aangesteld als Machine Learning Engineer, begon met het opschonen en structureren van de data om een solide basis te creëren voor modelontwikkeling. Ze implementeerde verschillende machine learning algoritmen om zowel gediagnosticeerde ziektepatronen als potentiële toekomstige aandoeningen te voorspellen op basis van patiëntgegevens. Julia werkte samen met gezondheidsdeskundigen om ervoor te zorgen dat de modellen klinisch relevant en ethisch verantwoord waren.

Resultaat

De ontwikkelde machine learning modellen waren in staat om met een hoge accuraatheid voorspellingen te doen over de gezondheidstoestand van patiënten en potentiële risico's te identificeren. HealthGen kon hierdoor gepersonaliseerde gezondheidsadviezen geven en artsen ondersteunen in hun diagnostische proces. Julia’s expertise als Machine Learning Engineer stelde het bedrijf in staat om data om te zetten in waardevolle, levensveranderende inzichten en diagnostische ondersteuning.

Kijk hier voor actuele vacatures op DataJobs.nl