機器學習工作

探索機器學習領域的工作

Tutorials Point 擁有眾多以其高質量內容而聞名的資源，學習者可以充分利用這些資源。自成立以來，該平臺一直是自定進度學習的主要倡導者，可以為在職專業人士和學生提供服務。完整的線上設定幫助您隨時隨地、按自己的節奏學習任何課程。

Tutorials Point 求職是一個複雜的搜尋入口網站，彙集了來自世界各地的各種職位需求，供使用者在一個地方探索。透過不斷擴大的資料庫提供服務，求職入口網站幫助招聘人員和求職者走到一起，找到最佳資源或工作場所。

如果您是一位正在尋找更好工作的求職者，那麼求職入口網站是您的首選。如果您正在尋找高薪的機器學習工作，專門的職位頁面可以幫助您探索世界各地的各種機器學習職位空缺。您可以瀏覽諸如**機器學習工程師職位**和**人工智慧機器學習職位**等職位空缺，並申請您想要的職位。

如何在機器學習領域找到工作？

如前所述，機器學習是人工智慧的一個分支。它也是計算機科學的一部分。它透過專注於使用演算法和資料來模仿人類學習的方式，並逐漸提高其準確性。

隨著儲存和處理能力技術的進步，機器學習的使用也得到了極大的發展。我們已經見證了一些由這些進步帶來的顯著創新，例如 Netflix 上的推薦系統以及自動駕駛汽車的適應性。

隨著此類技術甚至資料處理的依賴性增加，對機器學習專業人員的需求也將增加。以下是一些您可以遵循的建議，以找到合適的機器學習人工智慧工作。

**數學：**當您開始學習機器學習時，數學是一項非常有用的技能。該領域使用線性代數、統計學、機率論和多元微積分等概念。如果您瞭解這些概念，將會有很大的幫助。但是，即使您沒有深入瞭解這些概念，也可以透過基礎培訓開始學習。

**計算機技能：**擁有計算機技能是進入機器學習的另一個先決條件。即使您只是一個新手，也需要具備基本的編碼技能才能入門，因為機器學習領域大量涉及程式語言。確保您同時練習所學的程式碼。

**大學學歷：**大學學歷會增加您找到工作的機率。如果您想在機器學習等領域打下基礎，計算機科學學位將對您有很大幫助。即使不是他們尋找的唯一條件，僱主也重視計算機學位。如果獲得學位不是您能承受的，您可以參加認證課程來學習機器學習的所有知識。Tutorials Point 設計了您可以參加的最佳認證課程，包括人工智慧和機器學習。

**程式設計技能：**如前所述，程式語言對於機器學習專業人員至關重要。您需要熟練掌握 Python 或 C++ 等程式語言。這兩種程式語言及其相關庫通常由資料科學家和機器學習專家使用。如果您瞭解其他語言，例如 R、Java、SQL、Scala、Julia 和 MATLAB，也將有所幫助。

**機器學習概念：**要成為一名機器學習專業人員，您需要掌握廣泛使用的機器學習概念，例如演算法庫和深度學習框架。您需要掌握 Scikit-learn、NumPy 和 SciPy 等庫的專業知識，因為它們在機器學習中很常見。學習 TensorFlow 和 PyTorch 等框架也很重要，這些框架可以建立機器學習演算法並加速解決方案開發。

**溝通技巧：**雖然您將與機器一起工作，但這並不意味著您只會與機器一起工作。您需要與他人溝通，例如您的團隊成員、專案經理、協調員等。機器學習專業人員需要具備良好的溝通技巧，因為在出現任何問題時，他們必須與他人討論解決方案。

構建人脈： 透過與從事同一領域的人建立聯絡來擴大你的網路。你可以利用社交媒體平臺進行此操作，並進行有助於你職業發展的建設性對話。在需要時提出問題並提供幫助，並嘗試參加專業聚會和會議。參加機器學習實習也有幫助。

Tutorials Point 機器學習職位： 最後，歸根結底是要選擇實際申請的職位。利用機器學習職位頁面，該頁面將各種機器學習職位集中在一個地方供你探索。使用提供的複雜搜尋欄來查詢適合你的職位。只需輸入你希望從事的職位和城市，讓資料庫為你顯示個性化結果。

機器學習頂級職位及其薪資

機器學習已成為各個領域不可或缺的一部分。尤其是在資料科學領域，你會發現機器學習發揮著非常重要的作用。它用於在資料探勘專案中提取關鍵見解。這是透過使用統計方法訓練演算法來進行分類或預測來完成的。提取的見解將有助於做出更好的商業決策並影響關鍵增長指標。

隨著大資料的持續增長和擴充套件，對資料科學家機器學習的需求也在不斷上升。根據美國勞工統計局的資料，從 2022 年到 2032 年，資料科學職位預計將增長 35%。截至 2022 年 5 月，他們在美國的年平均工資為 103,500 美元。資料科學家需要透過可用資料識別相關業務問題的解決方案，而機器學習正成為他們最可靠的解決方案。

計算機和資訊研究科學家是美國另一個大量使用機器學習的突出職位。這些職位預計從 2022 年到 2032 年將增長 23%，在未來十年中每年平均預計有 3,400 個職位空缺。截至 2022 年 5 月，計算機和資訊研究科學家的年平均工資為 136,620 美元。

讓我們根據 Glassdoor 檢視一些來自世界各地的高薪機器學習職位及其薪資。

資料科學家
經驗：2-4 年
美國：每年 100,000 - 200,000 美元
英國：每年 42,000 - 67,000 英鎊
加拿大：每年 87,000 - 134,000 加元
印度：每年 700,000 - 2000,000 印度盧比

機器學習工程師
經驗：2-4 年
美國：每年 171,000 - 241,000 美元
英國：每年 46,000 - 84,000 英鎊
加拿大：每年 85,000 - 100,000 加元
印度：每年 600,000 - 1600,000 印度盧比

機器學習研究科學家
經驗：2-4 年
美國：每年 157,000 - 227,000 美元
英國：每年 30,000 - 47,000 英鎊
加拿大：每年 66,000 - 105,000 美元
印度：每年 900,000 - 2100,000 印度盧比

MLOps 工程師
經驗：2-4 年
美國：每年 92,000 - 100,000 美元
英國：每年 32,000 - 51,000 英鎊
加拿大：每年 75,000 - 110,000 美元
印度：每年 1000,000 - 2000,000 印度盧比

資料科學顧問
經驗：2-4 年
美國：每年 118,000 - 174,000 美元
英國：每年 48,000 - 63,000 英鎊
加拿大：每年 80,000 - 115,000 美元
印度：每年 1500,000 - 2400,000 印度盧比

計算機視覺工程師
經驗：2-4 年
美國：每年 100,000 - 200,000 美元
英國：每年 47,000 - 71,000 英鎊
加拿大：每年 74,000 - 116,000 加元
印度：每年 600,000 - 1200,000 印度盧比

入門級機器學習職位

如果你根據你申請的職位的職位描述調整了你的簡歷，你就可以找到入門級的機器學習職位。你需要有一些可以證明你專業技能的顯著專案。以正確的方式展示你的機器學習技能，以便招聘人員知道你是合適的人選。

初級機器學習工程師
初級資料科學家
初級資料工程師
初級人工智慧工程師
初級資料分析師
初級商業智慧開發人員

機器學習遠端職位

像諮詢機器學習這樣的遠端 ML 職位正變得越來越普遍。相同的頂級高薪職位可供你在完全遠端的設定中工作。你只需要合適的平臺來引導你找到這些職位。Tutorials Point 機器學習職位頁面為你整理了來自世界各地的所有遠端機會，供你檢視和申請。以下是提供獨家遠端ML 職位的公司列表。

Domino Data Lab
Augury
卡夫亨氏公司
PaperDuty
華納兄弟探索公司
Forge
Vannevar Labs，等等！

招聘機器學習職位的公司

以下是招聘機器學習職位的頂級公司列表

亞馬遜
Facebook
蘋果
谷歌
優步
Quantiphi
埃森哲
PHN 科技
HighRadius，等等！

攻克機器學習面試的技巧

遵循以下技巧，以正確的方式攻克機器學習面試。

作品集： 構建一個能體現你專業技能的作品集。自己構建專案或使用網際網路上可用的資料集來練習機器學習。從一個需要簡單人工智慧演算法的小專案開始。嘗試從頭開始構建該演算法，以便獲得可以在任何地方應用的實踐知識。

簡歷： 你需要構建一份引人注目的簡歷，吸引招聘人員的注意。一項已被證明成功的最佳實踐是根據你申請的職位的職位描述定製簡歷。確保你的工作經驗和專業領域與他們的要求相符。而且，在簡歷中突出你的成就也很重要，避免用你僅僅參與的活動填充空間。

面試： 你需要為面試做好準備，面試將測試你的溝通能力、你的技術技能以及你解決問題的能力。可能會讓你透過計算機展示你的技能，或者可能會讓你在一個虛構的場景中解決問題。確保你為技術問題和關鍵問題都做好了準備。

如果你將機器學習作為職業，請充分利用Tutorials Point，你可以在一個地方學習技術、探索工作機會、申請合適的職位並找到你的夢想工作。