Trình quản lý máy học

Biểu tượng
Biểu tượng bóng đèn
Biểu tượng
Biểu tượng Thumbs Up
Biểu tượng
Biểu tượng câu đố
Đấng Tạo Hóa
Người thuyết phục
Người giải quyết vấn đề
Ngân hàng & Dịch vụ tài chính
Chính phủ, phi lợi nhuận & dịch vụ công cộng
Y tế
Sản xuất
Các dịch vụ chuyên nghiệp khác
Máy tính & Công nghệ thông tin
SpotlightsSự kiệnGiáo dụcHạ cánh Nguồncấp tin tức Việc làm

Spotlights

Tiêu đề tương tự

Quản lý AI, Giám đốc khoa học dữ liệu, Quản lý phân tích, Giám đốc trí tuệ nhân tạo, Giám đốc kỹ thuật dữ liệu

Mô tả công việc

Kể từ khi máy tính lần đầu tiên được tạo ra, các lập trình viên đã muốn chúng có thể tự suy nghĩ. Trên thực tế, có cả một lĩnh vực khoa học dữ liệu được gọi là học máy dành riêng cho mục tiêu đó!

Như IBM giải thích, "Học máy là một nhánh của trí tuệ nhân tạo (AI) và khoa học máy tính tập trung vào việc sử dụng dữ liệu và thuật toán để bắt chước cách con người học, dần dần cải thiện độ chính xác của nó."

Từng bị giới hạn trong lĩnh vực khoa học viễn tưởng, ngày nay hàng ngàn công ty được đầu tư rất nhiều vào AI và học máy — với các nhóm chuyên dụng làm việc chăm chỉ để phát triển công nghệ hơn nữa. Các nhóm này đòi hỏi sự lãnh đạo tập trung của các Nhà quản lý Machine Learning có kinh nghiệm, những người hiểu mục tiêu kinh doanh của công ty họ và biết cách huấn luyện các nhóm để thành công.

Các khía cạnh bổ ích của sự nghiệp
  • Làm việc với các nhóm về công nghệ tiên tiến
  • Phát triển các chương trình để tăng hiệu quả và đáp ứng các mục tiêu kinh doanh
  • Mức lương cạnh tranh và cơ hội lớn để phát triển kỹ năng
Mức lương trung bình
$88,393
Tin sốt dẻo bên trong
Trách nhiệm công việc

Lịch làm việc

  • Người quản lý Machine Learning làm việc toàn thời gian, thường là vào ban đêm, cuối tuần và ngày lễ, mặc dù đôi khi có thể cần làm thêm giờ.

Nhiệm vụ tiêu biểu

  • Tìm kiếm các lĩnh vực mà học máy (ML) có thể được áp dụng cho các dự án và quy trình hiện có
  • Gặp gỡ lãnh đạo công ty và các nhóm để giải thích các khái niệm, đề xuất chiến lược và xem xét các tác động và lợi ích tiềm năng
  • Tạo lộ trình học máy liệt kê các quy trình và vấn đề, cũng như toán học, tài nguyên và công cụ sẽ được sử dụng
  • Thực hiện các sáng kiến ML theo lịch trình 
  • Dẫn dắt các nhóm ML có thể bao gồm các nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư và lập trình viên
  • Nâng cao nhận thức của người dùng về cách ML đang được áp dụng và những thay đổi mà họ có thể cần biết
  • Làm việc với các nhóm quản lý thiết bị di động khi cần thiết để đảm bảo các chiến lược dữ liệu mới được thực hiện hiệu quả
  • Tạo và triển khai các thuật toán có khả năng trích xuất thông tin hữu ích từ các tập dữ liệu lớn
  • Đánh giá khách quan các phương pháp khác nhau và kết quả của chúng
  • Sử dụng các ngôn ngữ lập trình và công cụ như Python, R và TensorFlow
  • Phát triển các quy trình tự động để xác thực mô hình dự đoán

Trách nhiệm bổ sung

  • Làm việc với các doanh nghiệp đối tác theo hướng dẫn để chia sẻ kiến thức, thông tin chuyên sâu hoặc thông tin về các thay đổi
  • Xây dựng mạng lưới đối tác bên ngoài mạnh mẽ để tăng cường học tập
  • Đào tạo hoặc cố vấn cho các thành viên trong nhóm và trợ lý quản lý
Các kỹ năng cần thiết trong công việc

Kỹ năng mềm

  • Phân tích
  • Sự nhạy bén trong kinh doanh
  • Kỹ năng giao tiếp
  • Dứt khoát
  • Định hướng chi tiết
  • Đạo đức
  • Độc lập 
  • Kỹ năng lãnh đạo
  • Mục tiêu
  • Tổ chức
  • Kiên nhẫn 
  • Giải quyết vấn đề
  • Làm việc theo nhóm

Kỹ năng kỹ thuật

Các loại hình tổ chức khác nhau
  • Công ty tư vấn
  • Cửa hàng thương mại điện tử/bán lẻ
  • Lĩnh vực tài chính
  • Cơ quan chính phủ
  • Công ty chăm sóc sức khỏe và dược phẩm
  • Sản xuất
  • Cơ quan nghiên cứu
  • Công ty công nghệ
Kỳ vọng và hy sinh

Các nhà quản lý Machine Learning dự kiến sẽ ở đỉnh cao của trò chơi và sẵn sàng lãnh đạo hiệu quả các nhóm để đáp ứng các mục tiêu tổ chức liên quan đến ML. 

Họ phải sáng tạo, đạo đức và tư duy tiến bộ, có thể tìm và khai thác tất cả các cơ hội để tích hợp và tận dụng các khả năng của ML và tăng hiệu suất. Trong thời đại cạnh tranh công nghệ cao này, các công ty không bắt kịp xu hướng có thể nhanh chóng tụt lại phía sau và mất khách hàng.

Xu hướng hiện tại

Học máy đang phát triển nhanh chóng và có một số xu hướng đáng chú ý cần theo dõi. Trong số đó có sự tiến bộ của học sâu và mạng lưới thần kinh sâu lấy cảm hứng từ mạng lưới tế bào thần kinh được kết nối với nhau trong não người. Học tăng cường cũng là một xu hướng nóng trong robot, các chương trình đào tạo (hay còn gọi là tác nhân) để tương tác với môi trường thông qua thử và sai.

Khi các mô hình ML trở nên phức tạp hơn, các nhà nghiên cứu phải chú ý đến các cân nhắc đạo đức và cách các mô hình ML đưa ra quyết định. Các xu hướng khác bao gồm các khái niệm như học tập liên kết, học chuyển giao và các mô hình được đào tạo trước, AutoML, điện toán biên và ML trên thiết bị — mỗi khái niệm mà Người quản lý máy học cần tìm hiểu để luôn cập nhật! 

Những loại điều mà mọi người trong nghề này thích làm khi họ còn trẻ...

Các nhà quản lý Machine Learning có lẽ đã yêu thích công nghệ từ khi còn nhỏ. Họ có thể đã quan tâm đến toán học, mã hóa máy tính và ngôn ngữ lập trình. Họ cũng có thể thích giải quyết vấn đề phân tích hoặc thậm chí đọc về tác động của công nghệ đối với các doanh nghiệp. 

Làm việc theo nhóm là một phần quan trọng của lĩnh vực nghề nghiệp này, nhưng các nhà quản lý học máy là những nhà lãnh đạo phải sẵn sàng hành động khi có bất đồng. Công việc của họ là đảm bảo hành vi ML phù hợp và ra quyết định. Khả năng lãnh đạo này có thể đã phát triển thông qua các hoạt động ngoại khóa ở trường.   

Giáo dục và đào tạo cần thiết
Những điều cần tìm ở một trường đại học
  • Sinh viên nên tìm kiếm các trường cao đẳng cung cấp các chuyên ngành về khoa học dữ liệu, khoa học máy tính, trí tuệ nhân tạo hoặc học máy
  • Tìm kiếm các chương trình có thực tập hoặc các cơ hội khác mà bạn có thể tích lũy kinh nghiệm thực tế, đặc biệt là liên quan đến AI và ML
  • Cân nhắc đăng ký chương trình BS / MS kép để tiết kiệm thời gian hoàn thành chương trình thạc sĩ của bạn
  • Quyết định xem bạn muốn tham gia các khóa học trực tuyến hay kết hợp
  • Luôn luôn so sánh chi phí học phí và các khoản phí khác. Xem xét các lựa chọn của bạn cho học bổng và hỗ trợ tài chính
  • Xem liệu chương trình có bất kỳ quan hệ đối tác nào với các công ty thuê sinh viên tốt nghiệp không! 
  • Lưu ý thống kê tốt nghiệp và giới thiệu việc làm cho cựu sinh viên 
Hoạt động giải trí ở trường trung học và đại học
  • Học sinh trung học nên tham gia các khóa học về toán học (bao gồm cả tính toán vi phân), tiếng Anh, truyền thông và công nghệ thông tin (đặc biệt là AI và ML, nếu có thể)
  • Học sinh trung học không có quyền truy cập vào các khóa học AI / ML có thể tự học để bắt đầu xây dựng nền tảng. Cân nhắc tham gia hoặc thành lập một câu lạc bộ máy tính!
  • Kiến thức về Python và SQL sẽ có ích sau này và chúng cũng có thể được học thông qua tự học
  • Đăng ký chương trình cử nhân về khoa học máy tính hoặc dữ liệu hoặc một lĩnh vực liên quan, tập trung vào học máy. Cân nhắc đăng ký chương trình BS / MS kép để tiết kiệm thời gian hoàn thành chương trình thạc sĩ của bạn
    • Bằng thạc sĩ có thể không cần thiết cho mọi vị trí nhưng nó có thể nâng cao thông tin đăng nhập của bạn và có thể cho phép bạn áp dụng cho các vị trí bắt đầu được trả lương cao hơn
  • Tìm kiếm các công việc bán thời gian nơi bạn có thể tích lũy kinh nghiệm làm việc có liên quan. Bạn sẽ cần nhiều năm kinh nghiệm để được xem xét cho vị trí quản lý (bao gồm kinh nghiệm giám sát người khác và lãnh đạo các nhóm)
  • Áp dụng cho thực tập có liên quan, thông qua trường học của bạn hoặc của riêng bạn
  • Đọc các tạp chí và bài viết trên trang web liên quan đến học máy. Cân nhắc thực hiện các khóa học đặc biệt thông qua Coursera hoặc các trang web khác để học tập có cấu trúc hơn
  • Yêu cầu phỏng vấn thông tin với Trình quản lý Machine Learning đang hoạt động 
Lộ trình tiêu biểu
Lộ trình quản lý Machine Learning
Làm thế nào để có được công việc đầu tiên của bạn
  • Kiểm tra các cổng thông tin việc làm như Indeed.com, LinkedIn, Glassdoor, Monster, CareerBuilder , SimplyHired hoặc ZipRecruiter
  • Đừng mong đợi bắt đầu ở cấp độ quản lý! Trừ khi bạn đã có một vài năm kinh nghiệm làm việc có liên quan, trước tiên bạn sẽ cần phải nộp đơn vào các vị trí cấp đầu vào
  • Cân nhắc chuyển đến gần một thành phố trung tâm công nghệ như Austin, Dallas, Raleigh, San Jose hoặc Charlotte
  • Giữ liên lạc với các bạn cùng lớp và sử dụng mạng của bạn để nhận các mẹo công việc. Hầu hết các công việc vẫn được tìm thấy thông qua các kết nối cá nhân 
  • Hỏi người hướng dẫn, người giám sát cũ và / hoặc đồng nghiệp của bạn nếu họ sẵn sàng phục vụ như là tài liệu tham khảo cá nhân. Không cung cấp thông tin liên hệ cá nhân của họ mà không có sự cho phép trước
  • Kiểm tra một số ví dụ sơ yếu lý lịch liên quan đến Machine Learning và các câu hỏi phỏng vấn mẫu, bao gồm những điều cơ bản như "Các loại Machine Learning khác nhau là gì?" hoặc các chủ đề nâng cao hơn như "Làm thế nào bạn sẽ biết thuật toán học máy nào để chọn cho vấn đề phân loại của bạn?"
  • Thực hành thực hiện các cuộc phỏng vấn giả với trung tâm hướng nghiệp của trường bạn (nếu có)
  • Ăn mặc phù hợp cho các cuộc phỏng vấn và thể hiện sự nhiệt tình và kiến thức của bạn về lĩnh vực AI / ML
Cách leo thang
  • Phải mất nhiều năm giáo dục và kinh nghiệm làm việc để làm việc theo cách của bạn để trở thành Người quản lý học máy. Một khi bạn ở đó, bạn đã ở vị trí khá cao, nhưng vẫn có cơ hội thăng tiến và tăng lương
  • Các chức danh công việc cấp cao hơn bao gồm Quản lý Machine Learning cao cấp và Giám đốc Machine Learning hoặc Trưởng phòng Machine Learning
  • Các nhà quản lý cũng có thể tìm kiếm vai trò lãnh đạo đa chức năng hoặc chuyên môn hóa ngành. Một số lựa chọn chuyển sang vị trí nghiên cứu và phát triển thuần túy 
  • Hãy để người giám sát của bạn biết bạn quan tâm đến sự phát triển nghề nghiệp và yêu cầu lời khuyên của họ
  • Hầu hết các nhà quản lý ML đều có bằng tốt nghiệp, nhưng đối với những người không, kiếm được bằng thạc sĩ sẽ là một cách tuyệt vời để nâng cao thông tin và trình độ
  • Gia tăng giá trị cho tổ chức bằng cách kết hợp ML bất cứ nơi nào có thể sử dụng. Giao tiếp với lãnh đạo và các bên liên quan để đảm bảo các mục tiêu và lợi ích của ML được hiểu  
  • Lãnh đạo các nhóm một cách hiệu quả và đảm bảo các dự án được giữ đúng tiến độ và ngân sách
  • Theo dõi các xu hướng và thách thức của AI và ML. Luôn cập nhật phần mềm mới nhất
  • Đối với những người làm việc tại các tổ chức nhỏ hơn, bạn có thể phải nộp đơn xin làm việc cho một loại hình tổ chức lớn hơn hoặc khác để kiếm được mức lương cao hơn hoặc đạt được mục tiêu nghề nghiệp cao hơn
    • Ví dụ, các nhà quản lý làm việc cho các cơ quan chính phủ có thể kiếm được mức lương hấp dẫn hơn tại một công ty công nghệ tư nhân
  • Hoàn thành các chứng nhận nâng cao của bên thứ ba cũng có thể hữu ích. Các tùy chọn bao gồm:
  • Tất nhiên, các nhà quản lý ML có nền tảng kinh doanh vững chắc có thể phát triển mạnh như các doanh nhân khởi động các doanh nghiệp liên quan đến AI hoặc ML của riêng họ thay vì làm việc cho người khác! 
    • Hãy xem xét giáo sư Stanford Andrew Ng, một doanh nhân ML nổi tiếng và đồng sáng lập Coursera và Google Brain, người có giá trị tài sản ròng ~ $ 122 triệu!
Công cụ / Tài nguyên được đề xuất

Các trang web

Sách vở

Kế hoạch B

Học máy là một lĩnh vực hấp dẫn nhưng phải mất nhiều năm giáo dục và kinh nghiệm làm việc để đủ điều kiện cho vị trí quản lý. Có rất nhiều lựa chọn nghề nghiệp liên quan để xem xét, một số trong đó có thể cần ít thời gian hơn để đủ điều kiện. Tương tự như vậy, một vài trong số những vai trò này có thể đóng vai trò là bước đệm để trở thành Người quản lý ML sau này!  

  • Kỹ sư nhắc nhở AI
  • Kỹ sư dữ liệu lớn
  • Nhà phát triển Business Intelligence
  • Lập trình viên máy tính
  • Nhà phân tích hệ thống máy tính
  • Kiến trúc sư cơ sở dữ liệu
  • Nhà khoa học dữ liệu
  • Chuyên viên phân tích bảo mật thông tin
  • Nhà toán học
  • Kỹ sư học máy
  • Kỹ sư robot
  • Kiến trúc sư phần mềm
  • Nhà phát triển web

Nguồn cấp tin tức

Công việc nổi bật

Các khóa học và công cụ trực tuyến