机器学习经理的职业或工作机会

聚光灯

相似标题

人工智能经理、数据科学经理、分析经理、人工智能经理、数据工程经理

职位描述

自计算机诞生以来，程序员就一直渴望它们能够独立思考。事实上，数据科学领域中甚至专门为此设立了一个名为机器学习的分支！

正如IBM所解释的：“机器学习是人工智能（AI）和计算机科学的一个分支，专注于利用数据和算法来模仿人类的学习方式，从而逐步提高其准确性。”

曾经仅存于科幻领域的概念，如今已吸引数千家企业重金投入人工智能与机器学习领域——专门团队正全力推动这项技术的发展。这些团队需要经验丰富的机器学习经理提供专注的领导，他们既要理解企业商业目标，更要懂得如何指导团队取得成功。

职业生涯的回报

与技术前沿团队携手合作
开发提升效率并实现业务目标的方案
具有竞争力的薪酬和绝佳的技能发展机会

内幕消息

工作职责

工作日程

机器学习经理从事全职工作，通常享有夜间、周末及节假日休息，但偶尔可能需要加班。

典型职责

寻找可将机器学习（ML）应用于现有项目和流程的领域
与公司领导层及团队会面，阐释理念、提出策略，并评估潜在影响与效益。
制定机器学习路线图，列出流程与问题，以及将使用的数学方法、资源和工具。
按计划实施机器学习项目
领导机器学习团队，该团队可能包含数据科学家、工程师和程序员
提高用户对机器学习应用现状的认知，并了解他们需要知晓的潜在变化。
根据需要与移动设备管理团队协作，确保新数据策略高效实施。
生成并部署能够从大型数据集中提取有用信息的算法
客观评估不同方法及其结果
使用Python、R和TensorFlow等编程语言和工具
开发用于预测模型验证的自动化流程

额外职责

根据指示与合作伙伴企业协作，共享关于变更的知识、见解或信息。
建立强大的外部合作伙伴网络以促进学习
培训或指导团队成员和助理经理

工作中所需技能

软技能

分析性
商业头脑
沟通技巧
决定性的
注重细节
伦理的
独立
领导能力
目标
有组织的
患者
问题解决
团队合作

技术技能

不同类型的组织

咨询公司
电子商务/零售商店
金融业
政府机构
医疗保健和制药公司
制造业
研究机构
科技公司

期望与牺牲

机器学习经理应处于职业巅峰状态，并能有效带领团队达成与机器学习相关的组织目标。

他们必须富有创造力、具备道德操守且具有前瞻性，能够发掘并利用所有机遇来整合和发挥机器学习能力，从而提升绩效。在这个高科技竞争的时代，未能紧跟趋势的企业可能会迅速落后并失去客户。

当前趋势

机器学习正快速发展，其中有几个值得关注的显著趋势。深层学习和深度神经网络的进步尤为突出，其灵感源自人类大脑中相互连接的神经元网络。强化学习在机器人领域同样备受瞩目，它通过试错法训练程序（即智能体）与环境进行交互。

随着机器学习模型日益复杂，研究人员必须关注伦理考量以及模型决策机制。其他趋势还包括联邦学习、迁移学习与预训练模型、自动机器学习、边缘计算及设备端机器学习等概念——机器学习经理需掌握这些领域知识以保持技术前沿！

从事这个职业的人年轻时喜欢做什么……

机器学习经理很可能从小就痴迷于技术。他们或许对数学、计算机编程和编程语言感兴趣，也可能热衷于分析性问题解决，甚至喜欢阅读技术对商业影响的相关内容。

团队合作是该职业领域的重要组成部分，但机器学习经理作为领导者，必须在意见分歧时勇于决策。确保机器学习行为和决策的合理性是他们的职责所在。这种领导能力可能源于在校期间的课外活动。

所需的教育和培训

机器学习经理通常需要拥有数据科学、计算机科学或相关领域的硕士学位。
员工并非一开始就担任管理职位。管理者需要具备数年相关工作经验，其中至少包括若干年的监督管理经验。
许多管理者都是从组织内部提拔上来的，他们从入门级或中层职位起步，历经机器学习工程师、程序员等岗位，有时甚至从业务岗位逐步晋升。
常见课程主题包括：

数据建模
深度学习
机器学习算法与技术
自然语言处理
神经网络
编程语言（R、Python、C++、Java）及Python库（如NumPy、Pandas、Matplotlib和Scikit-learn）
强化学习
人工智能与机器学习的关系
统计学与概率论

学生们也可以自学Python等编程语言！
探索Coursera的课程资源，例如其《人工智能概览》专项课程。
获得第三方认证同样有益。可选方案包括：

选择大学时应关注的要点

学生应选择开设数据科学、计算机科学、人工智能或机器学习专业的大学。
寻找提供实习或其他实践机会的项目，尤其要关注那些能让你积累人工智能和机器学习相关实践经验的项目。
考虑申请双学士/硕士学位项目，以节省攻读硕士学位的时间。
决定你想要参加在线课程还是混合式课程
务必比较学费及其他费用的成本。仔细评估奖学金和助学金的选择方案。
看看这个项目是否与招聘毕业生的公司有合作关系！
请注意毕业生的毕业率和就业率统计数据

高中与大学期间的必做之事

高中生应修读数学（包括微分学）、英语、传播学及信息技术（如有可能，应重点学习人工智能与机器学习）等课程。
无法接触人工智能/机器学习课程的高中生，可以自主学习来打基础。不妨考虑加入或组建计算机社团！
掌握Python和SQL知识将在后期派上用场，这些技能也可通过自学掌握。
申请计算机科学、数据科学或相关领域的学士学位课程，重点关注机器学习方向。可考虑申请本硕连读项目，以缩短完成硕士学位所需的时间。

硕士学位并非每个职位的必要条件，但它能提升你的资历，并可能让你有资格申请薪资更优厚的新人职位。

寻找能积累相关工作经验的兼职岗位。要获得管理职位的考虑资格，你需要具备多年工作经验（包括监督他人和领导团队的经验）。
通过学校或自行申请相关实习岗位
阅读与机器学习相关的杂志和网站文章。考虑通过Coursera或其他平台参加临时课程，以获得更系统化的学习。
申请与在职机器学习经理进行一次信息性面试

典型路线图

如何获得你的第一份工作

查看招聘网站，例如Indeed.com、LinkedIn、Glassdoor、Monster、CareerBuilder、SimplyHired或 ZipRecruiter。
别指望能直接从管理层做起！除非你已有数年相关工作经验，否则必须先申请初级职位。
考虑搬迁至奥斯汀、达拉斯、罗利、圣何塞或夏洛特等科技中心城市附近。
与同学保持联系，利用人脉获取求职建议。多数工作机会仍通过个人关系获得。
请询问您的导师、前任主管和/或同事是否愿意担任个人推荐人。未经事先许可，请勿透露他们的个人联系方式。
查看一些机器学习相关的简历范例和面试问题示例，包括基础问题如“机器学习有哪些不同类型？”，以及更高级的主题如“如何确定为分类问题选择哪种机器学习算法？”
与学校的职业指导中心（如有）进行模拟面试练习
面试着装得体，展现你对人工智能/机器学习领域的热情与专业知识。

如何攀登阶梯

要成为机器学习经理，需要多年的教育和工作经验积累。一旦达到这个职位，你已经处于相当高的层级，但仍有晋升空间和加薪机会。
更高层级的职位包括高级机器学习经理、机器学习总监或机器学习主管。
管理者还可能寻求跨职能领导或行业专业化职位。部分人则选择转向纯粹的研究与开发岗位。
向你的主管表明你对职业发展感兴趣，并请他们提供建议。
大多数机器学习经理都拥有研究生学位，但对于没有硕士学位的人来说，攻读硕士学位将是提升资历和资质的绝佳途径。
通过在所有可能发挥作用的领域引入机器学习，为组织创造价值。与领导层及利益相关方保持沟通，确保机器学习的目标与效益得到充分理解。
有效领导团队，确保项目按时按预算完成
关注人工智能与机器学习领域的趋势与挑战。及时掌握最新软件动态。
对于在小型机构工作的人员，您可能需要申请进入大型机构或不同类型的机构工作，以获得更高的薪酬或实现更远大的职业目标。

例如，在政府机构任职的管理人员，若转职至私营科技公司，可能获得更丰厚的薪资。

完成高级第三方认证同样有益。可选方案包括：

当然，具备深厚商业背景的机器学习经理人，完全可以转型为创业者，创办自己的AI或机器学习相关企业，而非为他人效力！

以斯坦福大学教授吴恩达为例，这位杰出的机器学习企业家、Coursera和谷歌大脑的联合创始人，净资产高达约1.22亿美元！

推荐工具/资源

网站

书籍

《Scikit-learn、Keras与TensorFlow实战机器学习：构建智能系统的概念、工具与技术》，作者：奥雷利安·杰隆
《机器学习傻瓜书》，约翰·保罗·穆勒著
《百页机器学习书》，安德烈·布尔科夫著

备选方案

机器学习是一个充满魅力的领域，但要获得管理职位的资格，通常需要多年的教育背景和工作经验。该领域存在众多可供选择的相关职业路径，其中部分岗位的入职门槛可能相对较低。同样地，这些职位中的若干个，也可能成为未来晋升为机器学习经理的阶梯！

AI提示工程师
大数据工程师
商业智能开发工程师
计算机程序员
计算机系统分析师
数据库架构师
数据科学家
信息安全分析师
数学家
机器学习工程师
机器人工程师
软件架构师
网页开发人员

新闻源

编辑： Gladeo

精选职位

来源：加利福尼亚州就业发展部