Что такое глубокое обучение, кто такой Deep Learning Engineer и какая у него зарплата

Здравствуйте! В статье мы расскажем об инженерах по глубокому обучению. Разберемся, что входит в их обязанности и сколько они зарабатывают. А также вы узнаете, как обучиться на Deep Learning Engineer с нуля и что для этого нужно.

Что такое Deep Learning

Deep Learning – это одно из направлений в сфере искусственного интеллекта. Глубокое обучение используют для создания компьютерных программ, которые имитируют мыслительные процессы человеческого мозга:

• обрабатывают и анализируют огромные массивы данных;
• производят вычисления;
• самообучаются, чтобы в дальнейшем принимать решения на основе предыдущего опыта.

Особенность технологии заключается в том, что алгоритмы работают без заранее закодированных правил. То есть машина получает вводные, многократно повторяет одни и те же математические операции, учитывает ошибки и с каждым разом дает все более точный результат.

Глубокое обучение является одним из способов машинного обучения, но есть существенная разница между этими понятиями. В отличие от других вариантов Machine Learning при Deep Learning можно использовать неструктурированные данные. Под данными в этом случае понимается информация в любом виде: тексты, таблицы, фото, видео и пр.

К примеру, необходимо, чтобы программа понимала, какое животное изображено на картинке. Для ML нужно не просто собрать материал, но и сделать пометки, допустим "кошки" и "не кошки". При DL многослойная нейросеть сама выполняет все действия:

• входные слои оценят каждый фрагмент данных по определенным параметрам;
• средние произведут вычисления, чтобы найти взаимосвязи и закономерности;
• выходной покажет результат.

Deep Learning находит применение в разных сферах человеческой жизни. Благодаря ему появились современные технологии: машинный перевод, компьютерное зрение, распознавание и синтез речи, например, голосовые помощники Siri и Алиса.

Краткая история

Первые аналоги нейронных сетей были созданы американскими учеными еще в середине сороковых годов прошлого века. Но для дальнейшего развития технологии не хватало мощностей существующих на тот период компьютеров.

Сам термин "Deep Learning" стал использоваться научным сообществом с 80-х гг. Именно с этого момента начинаются активные исследования в области искусственного интеллекта по всему миру.

В 2011 г. началось развитие компьютерного зрения. Например, была создана нейросеть, проводившая глубинный анализ медицинских изображений для выявления рака. В 2014 году модель машинного обучения научилась определять эффекты различных химических веществ, которые содержатся в продуктах и лекарствах. Это открытие помогло правительству США усилить контроль за качеством медикаментов.

Сегодня технология имеет широкое распространение: миллионы людей пользуются смартфонами с опцией распознавания лица, общаются с ботами в колл-центрах, управляют домашней техникой голосом и т. д.

Чем занимается Deep Learning Engineer

Deep Learning Engineer занимается построением сложных многослойных нейросетей.

Перечислим основные задачи специалиста по глубокому обучению:

• Согласование брифа с руководством или заказчиком: с какой целью создается модель, каких результатов нужно добиться, какой бюджет у проекта и пр.
• Изучение той отрасли, для которой разрабатывается нейронная сеть, оценка рисков ее внедрения.
• Проектирование архитектуры модели для решения поставленной задачи.
• Тренировка нейросети, то есть многократное выполнение математических операций.
• Контроль, поиск и устранение ошибок, чтобы в дальнейшем машина учитывала исправления.
• Разработка ПО для поддержания работы уже существующей модели.
• Создание программ для компьютерного зрения и распознавания естественного языка.

Конкретные обязанности инженера по глубокому обучению зависят от того, в каком направлении он работает: Computer Vision, NLP, 3D-проектирование и т. д.

Где этому обучают

Есть разные способы изучения технологии Deep Learning. Если у вас уже имеются знания и опыт в сфере машинного обучения, можно купить или скачать в интернете профессиональную литературу и заниматься самостоятельно.

Например, опытным инженерам рекомендуют читать следующие книги:

• "Машинное обучение без лишних слов", А. Бурков.
• "Обучение с подкреплением", Р. Саттон, Э. Барто.
• "Deep Learning for Computer Vision with Python", A. Rosebrock.

А также вы можете получать образование в высшем учебном заведении, но стоит отметить долгий период и высокую стоимость обучения. Удобнее всего учиться на онлайн-курсе - будете заниматься дистанционно из дома в свободное от работы время.

В онлайн-школах преподают инженеры, программисты, аналитики, поэтому вы получите максимум полезной информации от экспертов. Обучение по Deep Learning происходит на практике.

После каждой лекции нужно выполнять домашние задания, вы будете участвовать в командной разработке (например, в хакатоне или соревновании на Kaggle) и к концу курса сделаете проекты для портфолио, к примеру, нейросеть или языковую модель. Школы выдают дипломы или сертификаты и помогают найти стажировку или работу.

Кому подходит профессия

Чтобы стать инженером по Deep Learning, нужно хорошо знать высшую математику, иметь технический склад ума, разбираться в сфере искусственного интеллекта, а также обладать следующими качествами:

• Развитое аналитическое и логическое мышление, хорошая память, умение работать с большими объемами данных.
• Ответственность, внимательность, аккуратность, скрупулезность, поскольку в нейросети вкладывают много средств.
• Высокая работоспособность, целеустремленность, настойчивость.
• Стрессоустойчивость, готовность к непредсказуемым результатам.
• Обучаемость, желание развиваться в профессии, повышать квалификацию и самообразовываться.

Сколько зарабатывают специалисты

По оценке различных интернет-источников, в 2024 году средняя зарплата инженера по глубокому обучению находится в диапазоне от 150 до 300 тысяч рублей. Заработок зависит от квалификации, направления, места работы и других факторов. К примеру, начинающий специалист получает около 100 тыс. руб., разработчик компьютерного зрения – от 180 до 330 тыс. руб.

На сайте HeadHunter пока мало вакансий на должность Deep Learning Engineer, а с указанной зарплатой мы нашли только одно. IT-компания рассматривает кандидатов с опытом от 3 лет, глубокими знаниями в области построения нейросетей и предлагает работу в офисе или удаленно, а также официальную заработную плату до 330 000 рублей.

Место работы и востребованность

Инженер по глубокому обучению – это новая профессия, и спрос на нее в РФ в настоящее время не самый высокий. На ХедХантер около 30 вакансий. Наиболее востребованы специалисты с опытом 1-3 года в Москве, Санкт-Петербурге, Нижнем Новгороде, Воронеже и Ростове. Среди работодателей есть и международные корпорации - Intel и Samsung.

Deep Learning Engineer может работать в разных сферах:

• IT и робототехника, например, создание беспилотников или камер наблюдения.
• Разработка софта для распознавания изображений, лиц, голоса, биометрии.
• Медицина, диагностика заболеваний.
• Банки и финансовые организации – кредитный скоринг, биржевой анализ и пр.
• Экономическая и информационная безопасность.
• Интернет-продажи, приложения для поиска, заказа, покупки товаров, услуг или контента.
• Производственные и промышленные предприятия, добыча полезных ископаемых.
• Научно-исследовательские центры.

Что нужно знать, чтобы стать инженером по глубокому обучению

Перечислим основные знания и навыки, которые должны быть у Deep Learning Engineer:

• Разные разделы математики – теория вероятности, статистика, математический анализ, линейная алгебра.
• Языки программирования, например, Python, C/C++, R, библиотеки и фреймворки, используемые для Machine Learning.
• Общие представления о Data Science – нужно знать на базовом уровне дата-аналитику, технологии сбора данных и т. д.
• Инструменты для Computer Vision и NLP.

У большинства работодателей указаны следующие требования к кандидатам:

• Профильное образование.
• Знание языка Питон и его фреймворков для машинного обучения.
• Опыт построения и обучения нейросетей.
• Английский на продвинутом уровне для чтения технической документации и общения с заказчиками.

Требования из вакансии с ХедХантера: