Специалист по разработке систем глубокого обучения (Deep Learning Engineer)

Специалист по разработке систем глубокого обучения - это IT-профессионал, задачей которого является развитие и тренировка искусственных нейронных сетей, имитирующих структуру и функции человеческого мозга. Разработки Deep Learning Engineer можно встретить во многих областях: от голосовых помощников и автопереводчиков до автопилотов и детекторов с компьютерным зрением, а также программ распознавания речи. Их используют в промышленности и бизнесе, а также в повседневной жизни. Эта профессия является одной из специализаций Data scientist, идеально подходит для людей с развитыми аналитическими способностями.

Краткое описание

В структуре профессий, связанных с ИИ, специалист по разработке систем глубокого обучения занимает одно из ведущих мест. Он занимается созданием самообучающихся высокоинтеллектуальных компьютерных моделей - нейронных сетей.

Каждый проект включает в себя несколько этапов:

• подготовительный: определение целей и задач в сотрудничестве с заказчиком или руководством (цель создания ИИ, условия его работы, планирование бюджета и т.д.) и изучение особенностей отрасли;
• разработка архитектуры модели;
• тренировка, т.е. последовательное выполнение задач классификации; создание критериев, оценивающих корректность принятия решений; обнаружение и устранение дефектов; формирование и поддержка ПО нейронных сетей; доведение кода прототипа до рабочего уровня.

В дополнение к этому, индивидуальное проектирование архитектуры нейронных сетей для уникальных задач и улучшение AI систем путем добавления новых функций может быть частью профессиональных задач. Инженеры по глубокому обучению работают в разнообразных отраслях: автомобильной, аэрокосмической и оборонной промышленности, медицине, робототехнике, электронике, торговле, образовании и даже в аграрном секторе, где они обучают различные нейронные сети.

Особенности профессии

Инженеры по глубокому обучению работают с огромными объемами данных (например, для создания беспилотных автомобилей необходимы миллионы изображений и тысячи часов видеозаписей) и значительными вычислительными ресурсами, что позволяет уменьшить время на обучение нейронных сетей. В этом их работа схожа с задачами специалистов по машинному обучению (ML). Однако между этими двумя профессиями существуют отличия:

Специалист по машинному обучению занимается созданием алгоритмов и моделей для обработки информации при помощи компьютерных систем. Он может заниматься различными задачами, такими как классификация, кластеризация, регрессия или прогнозирование.

Специалист в области глубокого машинного обучения занимается разработкой сложных нейронных сетей, способных обрабатывать огромные массивы данных и самостоятельно находить в них скрытые зависимости, опираясь на собственные критерии классификации. Он также может оптимизировать работу нейросетей и повышать их производительность.

Можно утверждать, что Инженер глубокого обучения - это специалист по машинному обучению высшего уровня. Работа таких инженеров более сложна и интересна, но и вознаграждение за нее выше.

Преимущества и недостатки профессии

Те, кто работает в области технологий глубокого обучения, не беспокоятся о будущем своей профессии: этот сектор IT растет на 40 % каждый год. Кроме перспективности, у профессии есть и другие плюсы:

• Шанс быстро продвинуться по карьерной лестнице, пока уровень конкуренции еще не слишком велик.
• Высокий уровень дохода. Даже начинающий инженер в области глубокого обучения может рассчитывать на приличную зарплату.
• Широкий выбор вариантов трудоустройства: знания и навыки можно применить в самых разных сферах - от медицины и финансов до геологической разведки и государственной безопасности, при этом оставаясь IT-специалистом.
• Множество вакансий для работы удаленно.
• Для тех, кто предпочитает тихую и замкнутую обстановку, профессия специалиста по глубокому обучению будет идеальным выбором. Несмотря на то, что навыки общения здесь не столь важны, специалистам все же требуется уметь работать в команде. Обычно они тесно сотрудничают с аналитиками по данным и инженерами-датасайентистами.

Недостатки:

• Работа включает большую долю сидячей активности, что может привести к различным проблемам со здоровьем, включая ухудшение зрения.
• Необходимость постоянного интеллектуального напряжения.

Важные качества

Без математических навыков и логического мышления вряд ли удастся стать успешным специалистом по глубокому обучению. Кроме того, значимы и такие качества, как:

• хорошо развитая память;
• высокая работоспособность;
• готовность к непрерывному обучению и совершенствованию своих навыков;
• способность усваивать большие объемы информации;
• упорство и терпимость.

Где получить образование для работы в области глубокого обучения

Для того чтобы стать специалистом по глубокому обучению, обычно требуется высшее образование. Наиболее подходящими для этого являются следующие направления подготовки, связанные с Data Science и машинным обучением:

• «Математика и компьютерные науки» 02. 03. 01;
• «Информатика и вычислительная техника» 09. 03. 01;
• «Программная инженерия» 09. 03. 04;
• «Прикладная информатика» 09. 03. 03.

Актуальными будут все дисциплины связанные с математикой, такие как «Прикладная математика» 01 03. 04; «Фундаментальная информатика и ИТ» 02. 03. 02 и другие.

Возможно, в дальнейшем потребуется прохождение курсов с углубленным изучением темы глубокого машинного обучения.

Место трудоустройства

Специалисты в области глубокого обучения востребованы:

• большими IT-компаниями и стартапами, специализирующимися на разработке ПО, робототехнике, системах компьютерного зрения и видеоаналитики;
• торговыми корпорациями;
• коммуникационными и телекоммуникационными компаниями;
• производителями медицинского диагностического оборудования;
• банковскими и финансовыми учреждениями;
• производственными компаниями.

Разнообразие вакансий постоянно увеличивается, поскольку все больше компаний, независимо от основного направления их деятельности, начинают заниматься разработкой нейросетей или приобретают стартапы, работающие в этой сфере.

Заработная плата

Начинающий инженер в области глубокого обучения может ожидать 130–150 тыс. руб. в месяц. С увеличением опыта зарплата увеличивается: специалистам с опытом от 1 года предлагают 190–240 тыс. руб. , от 3 лет – от 250–350 тыс. руб. Для специалиста уровня Senior 750 тыс. руб. в месяц - не предел.

Профессиональное развитие

Инженеры по глубокому обучению должны обладать глубокими знаниями в своей области, поэтому «пропустить» стадии карьерного роста невозможно: требуется опыт. В начале своего профессионального пути в области IT, они занимают позиции младших членов команды (джуниоров) в качестве аналитиков данных, Data- или ML-инженеров, осваивая необходимые навыки и знания. В течение 5–6 лет в IT-индустрии возможно продвижение до позиции тимлида, а в производственной компании или корпоративной структуре - возглавление подразделения, специализирующегося на искусственном интеллекте.

Профессиональные знания

Специалист в области глубокого обучения обязан в совершенстве владеть Python, C/C++ и другими языками программирования, которые используются в машинном обучении (Rust, R и т.д.). Также необходимы следующие знания:

• инструменты Computer Vision, 3D-моделирования, NLP (в зависимости от специализации);
• основные методы и инструменты Data Science;
• библиотеки и фреймворки, применяемые в машинном обучении: Keras, Pandas, TensorFlow, PyTorch и т.д;
• знание английского языка на уровне, достаточном для чтения технической литературы.

Интересные факты

«Марк-1» - так называлась первая компьютерная модель нейросетей, представленная общественности в далеком 1960 году. Эта идея зародилась у ее создателя Фрэнка Розенблатта еще ранее: в 1958 году он опубликовал статью «Перцептрон», где описывал модель восприятия информации мозгом. Розенблатт опирался на идеи У. Мак-Каллока и У. Питтса, предложенные в 1943 году.

Исследуя способы обучения своей модели, Розенблатт, среди других идей, предложил концепцию обучения без присутствия учителя.

В 60-е годы двадцатого века эти концепции привлекли внимание научного сообщества, однако затем их актуальность упала по простой причине: до начала 21-го века не было достаточно вычислительных ресурсов для их реализации. Эпоха сокращения интереса к нейронным сетям даже получила свое название - "Искусственный интеллект в стагнации". Окончательно этот период закончился примерно в период с 1995 по 2000 годы. Спустя два десятилетия начался новый этап - активное развитие всего, что связано с нейронными сетями, и его завершение в ближайшем будущем не ожидается.