机器学习工程师是一类专门的软件工程师，专注于机器学习模型和算法的设计、实现和优化。 他们充当数据科学和软件工程之间的纽带，与数据科学家密切合作，将原型和想法转化为可扩展、可投入生产的系统。 机器学习工程师在将原始数据转化为可操作的见解并确保人工智能系统、准确和可靠方面发挥着至关重要的作用。要成为机器学习工程师，请按照以下步骤操作：

机器学习工程师学的知识

获得数学、统计学和编程语言(如Python、R或Java)的坚实基础。

攻读计算机科学、数据科学或相关领域的学士学位。有些职位可能需要硕士学位甚至博士学位，尤其是研究型职位。

获得机器学习框架和库的知识，如TensorFlow, PyTorch和Scikit-learn。

通过参加会议、参加在线、关注有影响力的研究人员和实践者，了解该领域的新发展。

考虑申请一个相关的认证，比如谷歌的TensorFlow开发者证书，微软的Azure人工智能工程师助理，或者AWS的机器学习专业，来证明你在这个领域的专业知识和承诺。

通过参加活动、加入在线社区以及在LinkedIn等平台上与同行联系，与你所在行业的专业人士建立联系。人脉可以帮助你发现工作机会，并向该领域的其他人学习。

成功的机器学习工程师的特点

1. 较强的分析和解决问题的能力

机器学习工程师经常面临复杂的挑战，需要创新的解决方案。成功的工程师必须具备出色的分析和解决问题的能力，以识别数据中的模式，理解问题的潜在结构，并制定有效的策略来解决这些问题。这包括将复杂的问题分解成更小、更易于管理的部分，并使用逻辑和系统的方法来解决它们。

2. 精通数学和统计学

对于机器学习工程师来说，坚实的数学和统计学基础是必不可少的，因为这些学科是许多机器学习算法和技术的基础。工程师应该对线性代数、微积分、概率论和优化方法有深入的掌握，才能有效地理解和应用各种机器学习模型。

3. 编程和软件工程专业知识

机器学习工程师有软技能是关键

沟通和团队合作:由于机器学习工程师经常作为大型数据科学和/或跨职能团队的一部分工作，因此与技术和非技术受众进行沟通和协作的能力是一项至关重要的技能。

解决问题:当然，任何工程师都需要具备的重要的技能之一是批判性思考和解决问题的能力。然而，过渡指出，学习机器学习与实际操作是不同的。为了磨练你的技能，使用整个工作流程来解决没有固定数据集的现实问题。

时间管理:机器学习工程师通常需要研究、计划和执行多个项目，同时满足多个利益相关者的需求。

持续学习:为了在这个发展的领域保持地位，你必须具备学习新工具的技能，包括它们是如何操作的，它们在哪里产生好的结果，在哪里产生不好的结果。

机器学习工程师的主要职责

创建和实现机器学习模型:机器学习工程师使用各种算法和技术(如监督学习、无监督学习和深度学习)开发模型，以预测结果或检测数据中的模式。

预处理数据和工程特性:工程师对原始数据进行预处理，对其进行清洗、规范化，并将其转换为适合机器学习算法的格式。他们还执行特征工程，从数据中提取有意义的信息。

评估和优化模型:机器学习工程师使用准确性、精度和召回率等指标来评估模型的性能。他们使用交叉验证和网格搜索等技术，通过微调超参数来优化模型。

扩展和部署机器学习模型:工程师确保模型可以处理大规模数据并轻松集成到生产环境中。他们经常使用云平台、容器化技术和api来部署和管理他们的模型。

协作与沟通：机器学习工程师与 数据科学家 、软件工程师和其他利益相关者，以确保机器学习模型在各种应用程序中的无缝集成和有效实施。