Machine Learning Engineer: il ruolo e le competenze

Il Machine Learning Engineer è una figura altamente specializzata che si occupa di sviluppare e implementare modelli di machine learning per risolvere problemi complessi, come analizzare grandi volumi di dati, fare previsioni e ottimizzare processi aziendali. Questo ruolo si inserisce in un contesto tecnologico in continua evoluzione, dove l’intelligenza artificiale sta trasformando il modo in cui le aziende operano. Un Machine Learning Engineer non solo scrive codici, ma collabora anche con data scientist, ingegneri del software e altri professionisti per progettare soluzioni scalabili ed efficienti.

Competenze necessarie per diventare un Machine Learning Engineer^[3][4][5]

Per diventare un Machine Learning Engineer è necessario un set di competenze tecnico-scientifiche che spaziano dalla programmazione alla matematica applicata. Ecco le principali skill richieste.

1. Linguaggi di programmazione come Python, R, e Java, con un focus particolare su Python, che è il linguaggio principale utilizzato per costruire e allenare modelli di machine learning. Python offre numerose librerie e framework, come TensorFlow, Keras, PyTorch, Scikit-learn, che semplificano il lavoro di sviluppo dei modelli.

2. Conoscenza dei modelli di machine learning. Vediamone alcuni.

• Modelli di regressione: tecniche statistiche utilizzate per analizzare e prevedere la relazione tra una variabile dipendente (target) e una o più variabili indipendenti (predittori).
• Reti neurali: ispirati al funzionamento del cervello umano, sono composti da strati di nodi (neuroni) che elaborano i dati. Ogni nodo riceve gli input, li elabora e trasmette l’output ai nodi successivi.
• Reti neurali profonde: una classe avanzata di reti neurali con molteplici strati nascosti tra l’input e l’output.
• Alberi decisionali: modelli che rappresentano decisioni e possibili conseguenze sotto forma di un albero ramificato.
• Support vector machines o macchina a vettori di supporto: algoritmi utilizzati per classificare dati separando le classi tramite un iperpiano che massimizza la distanza tra i punti più vicini di ciascuna classe.
• Metodi di clustering: tecniche di machine learning non supervisionato che raggruppano i dati in cluster, ovvero insiemi di oggetti simili tra loro. L’obiettivo è suddividere i dati in gruppi omogenei in base a caratteristiche comuni, senza l’uso di etichette predefinite.

3. Data Engineering

Una parte importante del lavoro di un Machine Learning Engineer è il trattamento e la preparazione dei dati. Questo include operazioni come il pre-processing, la normalizzazione e la gestione di dataset complessi: si tratta quindi di pulire i dati rimuovendo gli errori e sistemando i valori mancanti o anomali.
Sono poi essenziali competenze in SQL (Structured Query Language, un linguaggio di programmazione utilizzato per gestire e manipolare dati all’interno di database relazionali), tecnologie di data engineering come Hadoop e Spark, e la capacità di lavorare con database relazionali (in cui i dati sono organizzati in tabelle, con righe e colonne) e non relazionali (non usano tabelle e colonne, e possono memorizzare dati in vari formati, come documenti o coppie chiave-valore).

4. Cloud Computing
Con la crescente adozione del cloud, i Machine Learning Engineer devono essere esperti nell’utilizzo di piattaforme cloud come AWS, Google Cloud e Microsoft Azure. Queste piattaforme offrono servizi dedicati al machine learning, come AWS SageMaker, che facilitano la creazione, l’addestramento e il deployment dei modelli.

Soft skill richieste

Oltre alle competenze tecniche, i Machine Learning Engineers devono possedere anche abilità trasversali.

• Problem solving: la capacità di affrontare e risolvere problemi complessi è essenziale.
  
  
• Pensiero critico: essere in grado di analizzare i dati da diverse prospettive e fare scelte informate è una competenza fondamentale.
  
  
• Comunicazione: poiché i Machine Learning Engineer lavorano spesso in team multidisciplinari, è importante essere in grado di comunicare chiaramente i concetti tecnici a persone non esperte.
  
  

Differenze tra Machine Learning Engineer, Data Scientist e AI Engineer

Anche se spesso sono utilizzati in modo intercambiabile, il ruolo di Machine Learning Engineer è distintamente diverso da quello di un Data Scientist o un AI Engineer.

• Machine Learning Engineer: si concentra principalmente sulla progettazione, implementazione e ottimizzazione dei modelli di machine learning, nonché sul loro deployment in ambienti di produzione.
  
  
• Data Scientist: si concentra sull’analisi dei dati, identificando tendenze, pattern e insight utilizzabili per prendere decisioni strategiche. Utilizza modelli statistici e di machine learning, ma il suo focus è principalmente analitico piuttosto che ingegneristico.
  
  
• AI Engineer: lavora con intelligenza artificiale e machine learning, ma ha una visione più ampia che include anche l’ingegnerizzazione di sistemi intelligenti complessi che vanno oltre i modelli predittivi, come agenti autonomi, sistemi di visione artificiale, ecc.
  
  

Percorso formativo

Il percorso per diventare un Machine Learning Engineer generalmente richiede una solida base in matematica, statistica e informatica. Ecco le tappe principali.

1. Laurea: la maggior parte dei Machine Learning Engineer ha una laurea in informatica, ingegneria, matematica o fisica. Queste aree forniscono una solida base nelle competenze tecniche necessarie.
   
   
2. Master e dottorato: un master in Machine Learning, Intelligenza Artificiale o Data Science può offrire conoscenze più avanzate, rendendo i candidati ancora più competitivi nel mercato del lavoro.
   
   
3. Corsi online e certificazioni: esistono numerosi corsi online che possono aiutare ad acquisire competenze specifiche, come quelli offerti da piattaforme come Coursera, edX e Udacity.
   
   
4. Bootcamp: Per chi desidera una formazione intensiva e pratica, i bootcamp di coding come quelli offerti da DataCamp, Le Wagon o Ironhack possono essere un’opzione interessante.
   
   

Sbocchi lavorativi e trend di assunzione

I Machine Learning Engineer possono lavorare in un’ampia varietà di settori.

• Tecnologia e software: le aziende tecnologiche, in particolare quelle che operano nel cloud computing, nell’automazione e nelle applicazioni IA, sono i principali datori di lavoro per questi professionisti.
  
  
• Sanità: i Machine Learning Engineer stanno trasformando la diagnostica medica e il trattamento personalizzato, applicando il machine learning ai dati sanitari.
  
  
• Finanza: le banche e le società di investimento utilizzano i modelli predittivi per analizzare i rischi, ottimizzare gli investimenti e prevenire le frodi.
  
  
• Automotive: l’industria automobilistica, in particolare con l’emergere dei veicoli autonomi, è un settore che sta abbracciando fortemente il machine learning.
  
  

Retribuzioni per un Machine Learning Engineer

In Italia, un Machine Learning Engineer guadagna mediamente tra i 30.000 e i 45.000 euro all’anno per posizioni entry-level. Le posizioni più senior, con esperienza di 5+ anni, possono arrivare a guadagnare tra i 60.000 e gli 80.000 euro.^[6][7][8]

All’estero, in particolare negli Stati Uniti, la retribuzione annuale di un Machine Learning Engineer varia tra i 100.000 e i 150.000 dollari, con picchi anche superiori per figure altamente specializzate. ^[9]

Come candidarsi

Per candidarsi come Machine Learning Engineer, è fondamentale avere un curriculum ben strutturato, che evidenzi le esperienze pratiche con il machine learning, i progetti sviluppati e le competenze tecniche. Un portfolio di progetti, accessibile su GitHub, è un ottimo modo per dimostrare le proprie capacità. Infine, un profilo LinkedIn ben curato e aggiornato può aumentare notevolmente le possibilità di essere notati dai recruiter.

Conclusione

Il ruolo di Machine Learning Engineer è in forte crescita e offre numerose opportunità in diversi settori. Se sei interessato a intraprendere questa carriera, assicurati di acquisire le competenze necessarie in programmazione, modelli di machine learning e cloud computing. Inoltre, non dimenticare di sviluppare soft skills come il problem solving e la comunicazione per essere davvero competitivo nel mercato del lavoro.