Nel mondo high tech, alcune professioni spiccano per il loro impatto rivoluzionario e per l’alto livello di competenze richieste. Il machine learning engineer è una di queste: un programmatore esperto capace di trasformare montagne di dati in modelli intelligenti, in grado di “apprendere” e migliorarsi da soli.
Proprio per questo, si tratta di una delle figure più richieste e ricercate nell’ambito dell’intelligenza artificiale e dell’analisi dei dati. Con l’aumento dell’uso delle tecnologie di apprendimento automatico, il ruolo del machine learning engineer è diventato fondamentale per molte aziende. Ma cosa fa il machine learning engineer, quali competenze deve possedere e quali percorsi formativi sono necessari per intraprendere questa carriera?
Chi è il machine learning engineer
Abbiamo già visto in un articolo precedente cos’è il machine learning e come funziona esattamente. Ma qual è la figura specializzata dietro questi sistemi complessi? L’ingegnere di machine learning è un professionista nello sviluppo e nell’implementazione di modelli di ML. Il suo compito, dunque, è quello di progettare e realizzare algoritmi di Machine Learning, in grado di comprendere e risolvere il problema da affrontare.
Tra le sue responsabilità rientra anche l’analisi dettagliata dei dati, indispensabili per la costruzione dei modelli, così come la gestione efficiente del flusso di dati e il monitoraggio continuo delle performance dei modelli, per intervenire tempestivamente in caso di cali di performance o anomalie; i modelli di machine learning, infatti, devono sempre garantire prestazioni elevate, affidabilità e una lunga durata nel tempo, assicurando stabilità e ripetibilità dei risultati.
Si tratta di un ambito di lavoro strettamente interconnesso con altre discipline come la Data Science e l’ingegneria del software, poiché richiede una collaborazione continua per integrare gli algoritmi di apprendimento automatico nei sistemi aziendali in modo efficace e sinergico.
Di cosa si occupa un machine learning engineer
Le attività di un ingegnere di ML sono molto varie e dipendono dalle necessità aziendali. Il suo lavoro si focalizza sulla progettazione, implementazione e monitoraggio di modelli di machine learning per risolvere problemi specifici o ottimizzare determinate operazioni. Vediamo in dettaglio quali sono le principali responsabilità di questa figura professionale:
- la raccolta e l’analisi dei dati;
- la progettazione di pipeline di dati per garantire la disponibilità e la qualità dei dati;
- La creazione di modelli di ML che siano in grado di interpretare i dati ricevuti ed addestrarsi con essi;
- il monitoraggio e l’aggiornamento dei modelli per garantire l’efficacia nel tempo;
- la collaborazione con team di data scientist e sviluppatori per una corretta integrazione degli algoritmi nei sistemi aziendali.
Creazione di modelli di machine learning
La creazione di modelli di machine learning rappresenta una delle attività principali di questa professione. Il machine learning engineer deve essere in grado di scegliere l’algoritmo giusto e di configurarlo per ottenere le migliori prestazioni possibili. Spesso è necessario fare molte prove, testando diversi modelli e tecniche fino a trovare la soluzione più adatta.
Un modello di ML è, infatti, un programma progettato per identificare schemi o prendere decisioni autonomamente, analizzando un set di dati che non ha mai visto prima. A seconda dell’obiettivo, il machine learning engineer può scegliere tra diverse tecniche, come l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per riconoscere significati e sentimenti nelle frasi o il riconoscimento di immagini per individuare oggetti specifici.
Implementazione di algoritmi e tecniche di apprendimento automatico
A seconda del tipo di dati che verranno utilizzati per l’addestramento, è possibile suddividere i vari tipi di modelli di ML in tre macro-categoria:
- Apprendimento supervisionato: Il modello ha a disposizione un dataset di addestramento di esempi con le relative soluzioni, che prendono il nome di etichette, e lo utilizza per comprendere il problema ed addestrarsi. Ne sono esempi la Regressione Logistica e il Support Vector Machines (SVM), utili per risolvere problemi di classificazione;
- Apprendimento non supervisionato: Il modello in questo caso avrà a disposizione per l’addestramento un dataset di esempi privi delle relative etichette. Un’applicazione tipica di questi modelli è la rilevazione di pattern all’interno dei dati per poterne estrapolare features particolari o raggrupparli (clustering). Un esempio di modello usato per problemi di clustering è il KNN (K-Nearest Neighbors);
- Apprendimento per rinforzo: In questo caso il modello non ha a disposizione alcun dataset. Il modello si addestrerà compiendo scelte autonome in un determinato ambiente e, a seconda della scelta effettuata, riceve dall’ambiente stesso ricompense o penalità che gli permettono di comprendere il comportamento corretto da eseguire in quell’ambiente ed in quel momento. Tra le principali applicazioni dei modelli per rinforzo abbiamo i sistemi per la guida autonoma e la creazione di algoritmi per il trading;
Spetterà quindi al machine learning engineer valutare attentamente le caratteristiche dei dati e le esigenze del sistema per scegliere ed implementare il miglior modello. La scelta del modello giusto può infatti determinare l’efficacia delle previsioni e l’adattabilità del modello ai cambiamenti futuri, assicurando così prestazioni elevate e affidabilità nel lungo periodo.
Dopo aver creato il modello, infine, l’ingegnere si occupa di implementarlo all’interno dei sistemi aziendali, ottimizzando l’uso delle risorse e garantendo l’efficienza dell’algoritmo anche in condizioni di grande carico.
Differenza tra machine learning engineer e data scientist
Sebbene machine learning engineer e data scientist abbiano alcune competenze in comune, esistono differenze sostanziali tra i due ruoli.
Il data scientist si concentra sulla costruzione dell’infrastruttura tecnica necessaria per supportare tutte le fasi del ciclo di vita dei dati. Tra le sue responsabilità rientrano la gestione dello storage dei dati, il trasporto delle informazioni tra sistemi diversi e la garanzia che i dati siano disponibili e di qualità per i team coinvolti.
L’ingegnere di Machine Learning, invece, trasforma i dati elaborati dai data scientist in modelli di ML da inserire in sistemi di produzione attivi e funzionanti. In poche parole, porta i modelli di machine learning dal laboratorio alla vita reale, creando un ambiente in cui possano operare in modo stabile, continuativo e su larga scala.
In sintesi, la differenza con il data scientist sta nel focus: mentre il data scientist crea e mantiene la struttura portante su cui si basano i progetti di intelligenza artificiale, il machine learning engineer si focalizza sull’implementazione e ottimizzazione dei modelli nei sistemi di produzione, rendendo possibile l’uso concreto e affidabile degli algoritmi di apprendimento automatico.
Competenze tecniche richieste
Per diventare un machine learning engineer, è fondamentale possedere solide competenze tecniche, sia nel campo della programmazione che nella comprensione degli algoritmi e della matematica applicata.
Conoscenze di programmazione e algoritmi
Il machine learning engineer deve avere un’ottima padronanza di linguaggi di programmazione come Python, recentemente diventato il linguaggio di riferimento nel campo del machine learning, Java o C++. È inoltre necessario conoscere i principali algoritmi di machine learning: reti neurali, metodi di clustering, modelli di regressione e classificatori.
Capacità analitiche e di interpretazione dei dati
Essendo una figura molto tecnica, il machine learning engineer deve essere in grado di interpretare e analizzare grandi quantità di dati, identificando pattern e anomalie che possano influire sul corretto funzionamento dei modelli di apprendimento automatico.
Come diventare un machine learning engineer
Per intraprendere una carriera come machine learning engineer è necessario seguire, prima di tutto, un percorso di studi improntato sull’informatica e la matematica. Spesso però è richiesta anche una certa esperienza pratica nei progetti di machine learning.
Percorso di studio e formazione
Non esiste un percorso formativo unico per diventare machine learning engineer. In genere, chi ricopre questo ruolo ha conseguito una laurea in discipline come:
- Informatica,
- Ingegneria Informatica,
- Matematica.
Dopo il percorso universitario, è possibile approfondire determinate aree della disciplina attraverso master o corsi di machine learning specifici, che permettono di acquisire competenze avanzate e prepararsi al meglio per le sfide di questa professione.
Master e corsi in machine learning engineer
Frequentare un master in machine learning engineer rappresenta una scelta strategica per chi desidera acquisire skills avanzate e una preparazione altamente specializzata. Tra le varie opzioni proposte da Data Masters, il corso in machine learning e intelligenza artificiale è perfetto come Starter Kit, quindi per chiunque voglia costruire solide basi sull’argomento. Durante le lezioni si esploreranno i concetti fondamentali e le tecniche più utilizzate nell’apprendimento automatico e nell’intelligenza artificiale, quindi calcolo combinatorio, ma anche elementi di statistica e data visualization.
Se invece le basi sono già state acquisite, nel nostro catalogo di corsi puoi trovare la Masterclass in Machine Learning, un programma di formazione avanzata che guida i partecipanti attraverso un percorso completo e approfondito. Il programma tratta argomenti e tecniche specialistiche, permettendo di acquisire una preparazione di alto livello: dalla regressione logistica alle reti neurali, passando per deep e reinforcement learning.
Competenze richieste per il ruolo
Oltre al titolo di studio, è fondamentale sviluppare competenze pratiche attraverso progetti di machine learning e stage in aziende che utilizzano queste tecnologie.
Ma un professionista di ML deve essere ben preparato anche in data science e software engineering, discipline che gli consentono di analizzare e gestire grandi quantità di dati e di costruire infrastrutture solide per supportare i modelli. La sua esperienza si deve estendere anche all’utilizzo delle principali tecnologie e piattaforme di AI e, in particolare, aggiornarsi costantemente su tutte le novità nel campo dell’intelligenza artificiale e del machine learning, per assicurarsi che la soluzione proposta sia sempre la migliore possibile. Un solido background in matematica applicata e statistica completa le sue competenze tecniche, permettendogli di padroneggiare gli aspetti analitici e predittivi del machine learning.
Oltre alle competenze tecniche, il profilo del machine learning engineer è arricchito da qualità personali e soft skills come la capacità di lavorare in team, il problem solving e time management, tutte caratteristiche fondamentali per affrontare progetti complessi.
Non bisogna dimenticare poi l’importanza di avere familiarità con un’ampia gamma di strumenti specifici. Ad esempio, Jupyter Notebooks per scrivere, testare e condividere il codice, oppure framework come TensorFlow e PyTorch per sviluppare modelli avanzati. Fondamentali anche le librerie come Scikit-learn, che permette di effettuare analisi di classificazione, regressione e clustering, e i tool di data analysis Pandas e NumPy.
Infine, per gestire versioni e modifiche del codice, il machine learning engineer si affida a Git, e utilizza piattaforme di cloud computing come AWS, Google Cloud e Microsoft Azure per implementare i modelli in maniera scalabile, garantendo che le soluzioni sviluppate possano adattarsi alle esigenze in continua crescita delle aziende.
Quanto guadagna un machine learning engineer
Il salario di un machine learning engineer varia in base a diversi fattori, come l’esperienza, le competenze e la località. Mediamente, in Italia un ingegnere machine learning può guadagnare tra i 35.000 e i 55.000 euro annui, con possibilità di superare questa soglia si ricopre una posizione senior o se si lavora in aziende particolarmente innovative. Le prospettive di crescita sono molto elevate, considerando la continua evoluzione del settore e la domanda crescente di esperti di apprendimento automatico.
