Wat doet een Machine Learning Engineer?

Een Machine Learning Engineer ontwikkelt AI-systemen die kunnen leren en zich aanpassen zonder expliciet geprogrammeerd te worden. Ze gebruiken grote datasets om algoritmen te trainen die patronen kunnen herkennen en voorspellingen kunnen doen. Deze rol vereist een diepgaande kennis van zowel de theorie achter machine learning als de praktische toepassingen ervan.

Machine learning speelt een steeds grotere rol in diverse industrieën, van financiën tot gezondheidszorg. ML Engineers werken aan projecten zoals het ontwikkelen van aanbevelingssystemen, automatische spraakherkenning, beeldherkenning en zelfs zelfrijdende auto's.

Een Machine Learning Engineer verantwoordelijk voor het ontwerpen, bouwen en implementeren van machinelerende systemen. Ze zijn betrokken bij verschillende fasen van de ontwikkeling van ML-systemen:

• Data voorbereiding: het verzamelen van grote hoeveelheden data en het voorbereiden en structureren van deze gegevens.
• Model ontwikkeling: selecteren van het juiste machine learning model, het gebruiken van datasets om het model te trainen en het optimaliseren van modellen door parameters aan te passen en te experimenteren van verschillende algoritmen.
• Evaluatie: testen van modellen om de nauwkeurigheid en effectiviteit te beoordelen.
• Implementatie: integreren van succesvolle modellen in bestaande systemen of applicaties. Daarvoor werk je vaak samen met software engineers.
• Monitoring en onderhoud: voortdurende monitoring van systemen om prestaties te waarborgen en updates uit te voeren.

Daarnaast is het van belang om in deze functie jezelf te blijven ontwikkelen, zodat je in staat bent om nieuwe technieken en methoden toe te passen.

Als een Machine Learning (ML) Engineer moet je over een breed scala aan vaardigheden en kennis beschikken die essentieel zijn voor het ontwikkelen en implementeren van machine learning modellen en systemen. We zetten de belangrijkste op een rij:

• Programeervaardigheden: goede kennis van programmeertalen zoals Python, R, of Java.
• Software ontwikkeling: schrijven van efficiënte code, begrip van softwareontwikkelingsprincipes en ervaring met version control systemen zoals Git.
• Algoritmen en modellen: kennis van machine learning algoritmen, zoals supervised, unsupervised, en reinforcement learning, evenals diepgaand leren.
• Data preprocessing: vaardigheden in het schoonmaken, transformeren en effectief gebruiken van data voor het trainen van modellen.
• Model evaluatie: vermogen om modellen te testen en te valideren om hun prestaties en nauwkeurigheid te beoordelen.
• Lineaire algebra en calculus: basisbegrip van lineaire algebra en calculus, vooral als je werkt met diepgaande leeralgoritmen.
• Tools en bibliotheken: kennis van machine learning bibliotheken en frameworks zoals TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, en Keras.
• Data handling tools: bekwaamheid in het gebruik van data manipulatie- en analysehulpmiddelen zoals Pandas, NumPy, en SQL.

Naast technische vaardigheden, zijn soft skills en de mogelijkheid om zakelijke problemen te begrijpen en op te lossen ook belangrijk voor succes in deze rol.

Het salaris van een Machine Learning Engineer kan variëren afhankelijk van ervaring, locatie en industrie. In Nederland ligt het gemiddelde salaris tussen €3.500 en €5.500 per maand voor iemand met een aantal jaren ervaring.

Voor ML Engineers die net beginnen, ligt het startsalaris gewoonlijk rond de €3.000 tot €3.500 per maand. Met enkele jaren ervaring kan dit salaris oplopen tot ongeveer €4.500 tot €5.500 per maand. oor zeer ervaren professionals of die met een zeer gespecialiseerde expertise, kunnen de salarissen verder stijgen, soms tot €6.000 per maand of meer.

Het salaris van een IT trainee ligt over het algemeen tussen de €2500 en €3000. Bij Working Talent ontvang je als trainee een bovengemiddeld salaris van €3250 per maand (inclusief vakantiegeld). Na het afronden van het traineeship kun je starten in een junior rol - en daarvoor een passend salaris ontvangen.

Om Machine Learning Engineer te worden, is meestal een achtergrond in computerwetenschappen, wiskunde of een gerelateerd veld vereist. Veel ML Engineers hebben een bachelor- of masterdiploma. Voortdurende educatie en specialisatie in machine learning zijn ook belangrijk.

Voor degenen die hun carrière als ML Engineer willen beginnen of verder ontwikkelen, zijn er traineeships en gespecialiseerde opleidingen beschikbaar. Deze programma's bieden een combinatie van theoretische kennis en praktische ervaring, essentieel voor het ontwikkelen van de vaardigheden die nodig zijn in deze rol.

Bij Working Talent duurt het IT traineeship 12 maanden en leer je alles over machine learning en data. Je doet relevante werkervaring op bij één van onze opdrachtgevers in Nederland, zodat je je kunt ontwikkelen tot een echte ML / data specialist.