Il Machine Learning Engineer è una figura professionale sempre più richiesta nel mondo del lavoro, soprattutto grazie alla crescente popolarità dell’intelligenza artificiale e dell’automazione nei processi aziendali.
Se stai pensando di diventare un Machine Learning Engineer prima di tutto devi sapere cosa fa, quali competenze sono necessarie, come si intraprende questa carriera e quali corsi di formazione e master sono necessari per intraprendere questo percorso formativo.
Chi è il Machine Learning Engineer
Il Machine Learning Engineer è un professionista che si occupa di sviluppare e implementare modelli di machine learning per risolvere problemi complessi. Questo ruolo combina competenze di ingegneria del software con conoscenze avanzate di machine learning e intelligenza artificiale.
Le principali responsabilità di un Machine Learning Engineer includono:
- Progettazione e sviluppo di algoritmi di machine learning: creare algoritmi che possano apprendere dai dati e fare previsioni o decisioni.
- Addestramento e ottimizzazione di modelli predittivi: utilizzare grandi quantità di dati per addestrare modelli e migliorarne le prestazioni.
- Collaborazione con Data Scientist e ingegneri del software: lavorare in team multidisciplinari per integrare modelli di machine learning in applicazioni aziendali.
- Integrazione di modelli ML in applicazioni aziendali: implementare modelli di machine learning in sistemi esistenti, garantendone la scalabilità e l’efficienza.
Il Machine Learning Engineer è quindi una figura chiave nel processo di trasformazione digitale che nasce per aiutare le aziende a sfruttare al meglio i dati per migliorare i processi e prendere decisioni informate.
Competenze tecniche e soft skill richieste
Per diventare un programmatore informatico specializzato nell’apprendimento automatico è necessario possedere una combinazione di competenze tecniche e soft skill.
Ecco un elenco delle competenze più richieste:
Competenze tecniche
- Linguaggi di programmazione: Python è il linguaggio più utilizzato nel machine learning, ma conoscere R, Java o C++ può essere un vantaggio.
- Framework di machine learning: TensorFlow, PyTorch e Scikit-learn sono tra i framework più popolari per lo sviluppo di modelli ML.
- Big Data: conoscere strumenti come Hadoop e Spark è essenziale per gestire grandi volumi di dati.
- Cloud computing: piattaforme come AWS, Google Cloud e Azure sono fondamentali per l’implementazione di modelli ML su larga scala.
Soft Skill
- Problem solving: capacità di risolvere problemi complessi e trovare soluzioni innovative.
- Pensiero analitico: essere in grado di interpretare dati e risultati per prendere decisioni informate.
- Teamwork: collaborare efficacemente con altri professionisti, come Data Scientist e ingegneri informatici.
Percorso formativo: come diventare un Machine Learning Engineer
Diventare un esperto di algoritmi di apprendimento automatico richiede un percorso formativo specifico, che può variare in base alle esperienze pregresse e agli obiettivi professionali.
Ecco alcuni percorsi che puoi intraprendere:
Laurea
Una laurea in Informatica, Ingegneria o Matematica è spesso il punto di partenza per questa carriera. Questi corsi di studio forniscono una solida base teorica e pratica nelle discipline necessarie per il machine learning.
Corsi specializzati
I corsi specializzati sull’apprendimento automatico, come quelli offerti da MAC Formazione, sono un’ottima opzione per acquisire competenze pratiche e immediatamente spendibili nel mercato del lavoro. Questi corsi spesso includono progetti reali e laboratori pratici, che permettono di applicare le conoscenze teoriche a situazioni concrete.
Certificazioni
Le certificazioni sono un modo efficace per dimostrare le proprie competenze e distinguersi nel mercato del lavoro. Alcune delle certificazioni più richieste includono:
- Google Cloud AI Engineer
- AWS Certified Machine Learning – Specialty
- Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate
Esperienza pratica
Acquisire esperienza pratica è fondamentale per diventare un Machine Learning Engineer, attraverso stage, progetti personali o laboratori che permettono di applicare le conoscenze teoriche a problemi reali.
Le certificazioni più richieste nel Machine Learning
Le certificazioni sono un ottimo modo per dimostrare le proprie competenze e distinguersi nel mercato del lavoro. Ecco alcune delle certificazioni più richieste nel campo del machine learning:
- Google Cloud AI Engineer: Questa certificazione dimostra la capacità di progettare, costruire e implementare modelli di machine learning su Google Cloud.
- AWS Certified Machine Learning – Specialty: Questa certificazione valuta le competenze nella progettazione, implementazione e manutenzione di soluzioni di machine learning su AWS.
- Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate: Questa certificazione è rivolta a chi vuole dimostrare competenze nella progettazione e implementazione di soluzioni AI su Azure.
Queste certificazioni non solo aumentano le possibilità di trovare lavoro, ma anche di ottenere stipendi più alti e avanzamenti di carriera.
Stipendio del Machine Learning Engineer: quanto si guadagna?
Lo stipendio di un Machine Learning Engineer in Italia varia in base all’esperienza, alla posizione geografica e al settore in cui si lavora. In Italia, le retribuzioni medie sono le seguenti:
- stipendio di un Machine Learning Engineer Junior: 30.000-40.000 € all’anno.
- stipendio di un Machine Learning Engineer Mid-level: 40.000-60.000 € all’anno.
- stipendio di un Machine Learning Engineer Senior: oltre 60.000 € all’anno.
Le grandi città come Milano e Roma offrono stipendi più alti, ma anche il costo della vita è più elevato, anche se lavorare per grandi aziende tech o startup innovative può portare a retribuzioni più competitive nel medio e lungo termine.
Opportunità di lavoro e aziende che assumono
Le opportunità di lavoro per un Machine Learning Engineer sono numerose e diversificate, tanto che ci sono alcune tipologie di aziende che assumono regolarmente questa figura professionale:
- Grandi aziende tech: Google, Amazon, Microsoft e altre multinazionali sono sempre alla ricerca di talenti nel campo del machine learning.
- Startup innovative: molte startup stanno investendo in intelligenza artificiale e machine learning per sviluppare prodotti e servizi innovativi.
- Aziende di consulenza e fintech: le aziende di consulenza e quelle operanti nel settore finanziario stanno sempre più integrando soluzioni di machine learning nei loro processi.
Queste opportunità offrono non solo un buon stipendio ma anche la possibilità di lavorare su progetti innovativi e di alto impatto e grazie ai corsi di MAC Formazione riconosciuti anche all’estero è possibile lavorare in tutto il mondo sia in sede che da remoto.
Strumenti e tecnologie utilizzate dall’esperto di algoritmi di apprendimento automatico
Gli esperti di algoritmi di apprendimento automatico utilizzano una vasta gamma di strumenti e tecnologie per sviluppare e implementare modelli di machine learning.
Ecco alcuni dei più comuni:
- Python: il linguaggio di programmazione più diffuso nel machine learning, grazie alla sua semplicità e alla vasta gamma di librerie disponibili.
- TensorFlow e PyTorch: Framework open-source per lo sviluppo di modelli di machine learning e deep learning.
- Google Cloud AI e AWS: piattaforme cloud che offrono strumenti e servizi per il machine learning, come la gestione dei dati e l’addestramento dei modelli.
Questi strumenti devono essere conosciuti in quanto essenziali per lo sviluppo di modelli di machine learning efficienti e scalabili.
Differenze tra Machine Learning Engineer, Data Scientist e AI Engineer
Spesso si fa confusione tra il ruolo del Machine Learning Engineer e quello di altre figure professionali molto simili: il Data Scientist e l’AI Engineer.
Anche se queste tre figure professionali collaborano tra loro quasi quotidianamente hanno competenze e responsabilità diverse.
Ecco le principali differenze:
- Il Machine Learning Engineer si concentra sullo sviluppo e l’implementazione di modelli di machine learning, integrandoli in applicazioni aziendali.
- Il Data Scientist analizza grandi quantità di dati per estrarre insights e creare modelli predittivi.
- L’ AI Engineer lavora su sistemi di intelligenza artificiale più ampi, che possono includere machine learning, ma anche altre tecnologie come il natural language processing e la computer vision.
Trend del settore: perché il Machine Learning è il lavoro del futuro
Il machine learning è un settore in costante crescita con una domanda sempre maggiore di professionisti qualificati perché l’aumento dell’uso dell’intelligenza artificiale in ambito lavorativo sta portando all’integrazione di soluzioni di AI nei processi aziendali, creando nuove opportunità di lavoro.
Se la crescita del deep learning, una sottocategoria del machine learning, sta diventando sempre più importante per lo sviluppo di modelli avanzati, le automazioni dei processi aziendali stanno trasformando molti settori, dal manufacturing alla finanza, creando nuove opportunità per i professionisti del machine learning.
Ecco perché nei prossimi vent’anni sarà un settore sempre in continua crescita, con ampie opportunità di carriera.
Esperienze pratiche: stage, progetti e laboratori per iniziare
Per acquisire esperienza pratica nel campo dell’apprendimento automatico, ci sono diverse opzioni:
- Stage: fare uno stage in un’azienda tech o in una startup è un ottimo modo per acquisire esperienza sul campo.
- Progetti open source: partecipare a progetti open source permette di lavorare su problemi reali e di collaborare con altri professionisti.
- Progetti personali: creare progetti personali, come modelli di machine learning, è un modo efficace per dimostrare le proprie competenze e costruire un portfolio.
Il Machine Learning Engineer è una figura professionale sempre più richiesta, grazie alla crescente importanza dell’intelligenza artificiale e dell’automazione.
Per intraprendere questa carriera è necessario possedere una combinazione di competenze tecniche e soft skill, oltre a seguire un percorso formativo specifico.
Le opportunità di lavoro sono numerose e diversificate, con stipendi competitivi e ampie possibilità di crescita professionale.
Se sei interessato a specializzarti nell’apprendimento automatico con l’Intelligenza Artificiale ora è il momento giusto per iniziare il tuo percorso formativo e acquisire le competenze necessarie per avere successo in questo settore in costante crescita.
