Deep Learning инженер
- Подробности
- Обновлено: 19.12.2021 14:04

Разработчиком нейронных сетей называют специалиста, который занимается созданием искусственных нейронных сетей под разные прикладные задачи.
- История профессии
- Особенности профессии
- Обязанности
- Важные качества
- Навыки и знания
- Перспективы и карьера
- Обучение
История профессии
Впервые попытку формализации нейронной сети предприняли в 1943 году. Ученые Уоррен Мак-Каллок и Уолтер Питтс совместными усилиями написали статью о логическом исчислении человеческих идей и нервной активности.
Создание нейронных сетей чрезвычайно важно для человечества. Это один из ключевых шагов на пути к созданию полноценного искусственного интеллекта. Поэтому сегодня профессия deep learning инженер является перспективной, востребованной и хорошо оплачиваемой.
Особенности профессии
Глубокое обучение (deep learning) — это подобласть машинного обучения, что подразумевает под собой изучение ряда методов обучения искусственных нейронных сетей.
Методы машинного и глубокого обучения находят широкое применение, начиная от прогнозирования и обработки естественного языка до компьютерного зрения.
Сегодня нейронные сети активно проникают не только в бизнес и сферу IT, но и повседневную жизнь человечества. С их помощью возможно в кратчайшие сроки осуществлять обработку фото и видео в приложениях, поиск людей в разных социальных сетях по фотографии, и даже имитацию рукописного текста. Это лишь малая часть задач, которые можно решить с помощью нейронных сетей. При этом с их помощью удается успешно решать сложные задачи в экономике, статистике, химических и биологических исследованиях.
Основными достоинствами указанной профессии принято считать ее престиж, высокий уровень заработка и возможность знать актуальные тенденции в сфере IT-технологий. Квалифицированные специалисты никогда не останутся без работы, и могут претендовать на трудоустройство во многие престижные компании.
Недостатками являются значительные умственные нагрузки и сидячая работа, что неблагоприятным образом сказывается на функционировании опорной системы.
Обязанности
Профессия deep learning инженер включает в себя такие должностные обязанности:
- разработка архитектуры нейросетей для решения конкретных задач;
- обучение нейронных сетей с использованием предварительно подготовленных примеров;
- реализация алгоритмов машинного обучения;
- визуализация данных;
- оптимизация имеющихся сетевых моделей;
- поиск максимально соответствующей определенной задаче архитектуры нейросетей с ее последующей адаптацией под заданные вычислители;
- изучение и аналитика сферы, для которой необходимо создать нейросеть с учетом возможных рисков внедрения последней на конкретном участке;
- разработка ПО, что сопутствует новой нейронной сети, и поддерживает ее;
- программирование перспективных систем искусственного интеллекта на основе машинного обучения.
Важные качества
Необходимые качества, которыми должен обладать Deep Learning инженер:
- ответственность;
- аналитический склад ума;
- трудолюбие;
- настойчивость;
- скрупулезность;
- внимательность;
- настойчивость;
- аккуратность;
- пунктуальность;
- хорошая память;
- стрессоустойчивость;
- коммуникабельность;
- целеустремленность;
- обучаемость;
- работоспособность.
Навыки и знания
Deep Learning инженер ― это специалист, который должен знать азы математики, матанализа, математической статистики и теории вероятностей. Необходимо в совершенстве владеть основными языками программирования для работы с большим объемом информации. Дополнительно, надо уметь правильно осуществлять подготовку данных для последующего исследования, научиться восстанавливать недостающие значения, проводить скейлинг и кодировку, чтобы успешно решать задачи исследований.
В работе не обойтись без знания английского языка.
Перспективы и карьера
Местом работы deep learning инженера являются:
- IT-компании;
- фирмы, занимающиеся робототехникой;
- организации ― разработчики продуктов для сферы развлечений;
- лаборатории вузов/НИИ;
- профильные коммерческие организации.
Обучение
Deep Learning инженер ― это профессия, что предусматривает наличие высшего образования в области IT или математики. Улучшить имеющиеся навыки можно, окончив профильные курсы. Изучение специальной литературы позволяет почерпнуть новые знания.