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Machine Learning

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Machine Learning Engineers are responsible for creating the systems that power chatbots, driverless vehicles, predictive text and algorithms that place ads on websites and recommend search results. For your company, an Engineer may create systems that can enhance the customer experience to boost sales, differentiate you from your competitors and increase customer loyalty and retention. Depending on your industry, a Machine Learning Engineer may play a key role in research and development. Systems they design might allow you to be the first to market a product or service that’s more advanced or user-friendly.
Cosa fa un Machine Learning?
The primary task of a Machine Learning Engineer is to create AI capable of mimicking human thought processes as closely as possible so that they can function reliably and effectively.
Responsabilità
Un Machine Learning dovrebbe essere in grado di svolgere vari doveri e responsabilità. Di seguito sono riportati alcuni doveri e responsabilità che un Machine Learning dovrebbe essere in grado di eseguire:
  • Working with project managers to establish objectives for AI systems
  • Creating AI algorithm prototypes based on project specifications
  • Running tests to assess AI performance
  • Analyzing data gathered during tests to identify strengths and weaknesses of AI
  • Implementing changes to algorithms to improve AI performance
  • Troubleshooting and addressing problems with deployed AI to improve user experience
Competenze richieste
Un Machine Learning competitivo avrà determinate competenze e qualifiche, tra cui:
  • Rigorous knowledge of R, Java and Python programming to develop software
  • In-depth knowledge of machine learning data structures and modeling, software architecture, libraries and frameworks to create AI that accomplishes outlined goals
  • Strong mathematics skills, especially in statistics, to create algorithms
  • Effective oral and written communication skills to collaborate with others and write detailed, easy-to-read reports
  • Advanced analytical skills to interpret test results and performance metrics
  • Creative thinking skills to come up with new solutions and approaches
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