2024 年機器學習工程師薪資：綜合指南
Posted: Tue Dec 03, 2024 8:27 am
在當今世界，理解和應用資料比以往任何時候都更加重要，機器學習工程師已經成為未來的建築師，彌合了理論模型和實際應用之間的差距。隨著對這種混合角色的需求激增，了解其範圍、職責和收入潛力對於有抱負的從業者和雇主都至關重要。
在這份綜合指南中，我們深入研究機器學習工程師的世界，探索他們的角色、成為工程師所需的技能，以及 2024 年機器學習工程師的薪資。
我們將研究全球機器學習工程師的薪資，並按地區、產業和資歷進行細分。我們還將它們與其他以數據為中心的角色（例如數據科學家和工程師）進行比較。
您可以在單獨的文章中了解全球資料 危地馬拉電話號碼列表 科學家的薪資和資料分析師的薪資。
誰是機器學習工程師？
十年前，《哈佛商業評論》將數據科學列為21 世紀最性感的工作。這引發了資料產業的一場革命，並催生了機器學習工程師等專業角色——資料科學家和軟體工程師的混合體。
當組織注意到由於缺乏軟體工程專業知識而導致資料科學家將機器學習模型部署到實際應用程式中的能力存在技能差距時，這一角色就出現了。相反，傳統的軟體工程師雖然擅長建立可擴展的軟體，但仍難以應對機器學習模型的複雜性。
擁有電腦科學和機器學習專業知識的機器學習工程師可以彌補這一差距，確保模型的理論可靠性及其實際實施。
這是展示機器學習工程師角色的維恩圖：
機器學習工程師角色的維恩圖
在動態資料環境中，角色定義通常是不穩定的，並且在組織之間可能存在很大差異，從而導致責任和期望的模糊性。
機器學習工程師的角色被認為是資料科學和軟體工程之間的橋樑，也不例外。
在某些公司中，它可能更傾向於數據科學，而在其他公司中，它可能更傾向於軟體工程，這反映了不同組織的不同需求。
儘管存在這種差異，但核心期望仍然是一致的：這些專業人員應該熟練地實施機器學習模型並將其整合到可擴展的實際應用程式中。
機器學習工程師的角色與職責
如前所述，機器學習工程師的具體職責可能會根據其工作的組織和部門的不同而有所不同。
設計和開發機器學習系統
進行深入的統計分析
運行機器學習實驗來評估和微調模型性能
實施工具來有效監控、版本控制和部署模型
提高機器學習演算法的計算效率
與不同部門合作將機器學習模型整合到應用程式中
成為機器學習工程師需要哪些技能？
在這裡，我們概述了成為機器學習工程師所需的一些技術和軟技能基礎。
1. ML工程師技術技能
程式設計.精通至少一種程式語言（例如 Python、Java 或 C++）至關重要。重點是物件導向程式設計（OOP）原則。若想更深入了解 OOP，請考慮我們的Python物件導向程式 設計課程。
深度學習框架。了解Keras、TensorFlow和Pytorch等框架至關重要。
大數據技術。熟悉 Hadoop、Hive 和Spark等平台有利於處理大型資料集。
模型部署和整合。使用 Flask、 Docker等工具以及AWS和Google Cloud等雲端平台將演算法部署到應用程式中的能力是必要的。
機器學習。模型微調和解釋需要紮實掌握機器學習演算法和統計知識。
2. 機器學習工程師軟技能
合作。有效的團隊合作和溝通對於與數據科學和商業專業人士密切合作至關重要。
特定領域的知識。了解行業的複雜性對於開發符合用戶偏好和行業要求的應用程式至關重要。
如果您想了解更多信息，我們提供了成為機器學習工程師的完整指南，其中詳細介紹了您職業發展所需的各種技能、經驗和步驟。
2024 年機器學習工程師薪資
讓我們先探討機器學習工程師在不同國家的薪資。
請記住，薪資會根據您所工作的組織的角色、行業和性質而有很大差異，而且一個國家/地區內的地區差異也會帶來差異。
也就是說，我們已盡力準確地反映這些工資，並參考了我們提供的所有數據的來源。
在這份綜合指南中，我們深入研究機器學習工程師的世界，探索他們的角色、成為工程師所需的技能，以及 2024 年機器學習工程師的薪資。
我們將研究全球機器學習工程師的薪資，並按地區、產業和資歷進行細分。我們還將它們與其他以數據為中心的角色（例如數據科學家和工程師）進行比較。
您可以在單獨的文章中了解全球資料 危地馬拉電話號碼列表 科學家的薪資和資料分析師的薪資。
誰是機器學習工程師？
十年前，《哈佛商業評論》將數據科學列為21 世紀最性感的工作。這引發了資料產業的一場革命，並催生了機器學習工程師等專業角色——資料科學家和軟體工程師的混合體。
當組織注意到由於缺乏軟體工程專業知識而導致資料科學家將機器學習模型部署到實際應用程式中的能力存在技能差距時，這一角色就出現了。相反，傳統的軟體工程師雖然擅長建立可擴展的軟體，但仍難以應對機器學習模型的複雜性。
擁有電腦科學和機器學習專業知識的機器學習工程師可以彌補這一差距，確保模型的理論可靠性及其實際實施。
這是展示機器學習工程師角色的維恩圖：
機器學習工程師角色的維恩圖
在動態資料環境中，角色定義通常是不穩定的，並且在組織之間可能存在很大差異，從而導致責任和期望的模糊性。
機器學習工程師的角色被認為是資料科學和軟體工程之間的橋樑，也不例外。
在某些公司中，它可能更傾向於數據科學，而在其他公司中，它可能更傾向於軟體工程，這反映了不同組織的不同需求。
儘管存在這種差異，但核心期望仍然是一致的：這些專業人員應該熟練地實施機器學習模型並將其整合到可擴展的實際應用程式中。
機器學習工程師的角色與職責
如前所述，機器學習工程師的具體職責可能會根據其工作的組織和部門的不同而有所不同。
設計和開發機器學習系統
進行深入的統計分析
運行機器學習實驗來評估和微調模型性能
實施工具來有效監控、版本控制和部署模型
提高機器學習演算法的計算效率
與不同部門合作將機器學習模型整合到應用程式中
成為機器學習工程師需要哪些技能？
在這裡，我們概述了成為機器學習工程師所需的一些技術和軟技能基礎。
1. ML工程師技術技能
程式設計.精通至少一種程式語言（例如 Python、Java 或 C++）至關重要。重點是物件導向程式設計（OOP）原則。若想更深入了解 OOP，請考慮我們的Python物件導向程式 設計課程。
深度學習框架。了解Keras、TensorFlow和Pytorch等框架至關重要。
大數據技術。熟悉 Hadoop、Hive 和Spark等平台有利於處理大型資料集。
模型部署和整合。使用 Flask、 Docker等工具以及AWS和Google Cloud等雲端平台將演算法部署到應用程式中的能力是必要的。
機器學習。模型微調和解釋需要紮實掌握機器學習演算法和統計知識。
2. 機器學習工程師軟技能
合作。有效的團隊合作和溝通對於與數據科學和商業專業人士密切合作至關重要。
特定領域的知識。了解行業的複雜性對於開發符合用戶偏好和行業要求的應用程式至關重要。
如果您想了解更多信息，我們提供了成為機器學習工程師的完整指南，其中詳細介紹了您職業發展所需的各種技能、經驗和步驟。
2024 年機器學習工程師薪資
讓我們先探討機器學習工程師在不同國家的薪資。
請記住，薪資會根據您所工作的組織的角色、行業和性質而有很大差異，而且一個國家/地區內的地區差異也會帶來差異。
也就是說，我們已盡力準確地反映這些工資，並參考了我們提供的所有數據的來源。