Machine Learning Engineer cosa fa? Se ti poni questa domanda, starai pensando di rivestire questo ruolo professionale.

In poche parole, il machine learning engineer si occupa di progettazione, sviluppo e implementazione di sistemi di apprendimento automatico. Questa figura viene spesso confusa con quella del data scientist. In realtà, si tratta di due professionisti distinti che collaborano insieme.

Continua la lettura della guida per approfondire la tua conoscenza dell’ingegnere di machine learning, dalle sue mansioni quotidiane al percorso formativo fino allo stipendio.

E dopo la lettura valuta con attenzione la figura del machine learning engineer. Le offerte di lavoro, infatti, subiranno un notevole incremento nel settore AI. Secondo un report del World Economic Forum, aumenteranno del 40% fino al 2027.

Machine Learning Engineer: cosa fa?

Il machine learning engineer combina competenze di statistica e di ingegneria del software per creare soluzioni di intelligenza artificiale (algoritmi), in cui le macchine imparano da loro stesse senza che l’uomo debba fornire particolari istruzioni. Il machine learning, infatti, è una branca dell’intelligenza artificiale che si occupa di creare sistemi capaci di migliorare le proprie prestazioni grazie ai dati di cui dispongono. Un esempio? Dagli algoritmi di raccomandazione delle Pay TV ai sistemi di rilevamento delle frodi bancarie in tempo reale.

Ma il machine learning engineer cosa fa nel dettaglio? Qui sotto, una lista delle sue mansioni:

• Partecipa alla raccolta e alla preparazione dei dati in collaborazione con il data scientist e il data engineer

• Progetta, sviluppa e addestra i modelli di machine learning. L’ingegnere di machine learning acquisisce cioè informazioni dall’area commerciale/business e cerca di capire le specifiche esigenze aziendali. Dopodiché traduce le richieste ricevute in soluzioni di machine learning tramite la progettazione dell’architettura di sistema, la scelta degli algoritmi e la costruzione dei modelli

• Sottopone a test di performance, sicurezza, affidabilità, compatibilità e integrazione i modelli di machine learning. Questi test servono a garantire che le soluzioni ML operino in modo sia stabile che efficace

• Migliora nel tempo i modelli concentrandosi su parametri come l’accuratezza, la scalabilità e la velocità

• Gestisce il monitoraggio delle performance dei modelli di machine learning e si occupa del loro continuo aggiornamento (MLOps – Machine Learning Operations). I machine learning engineer si tiene sempre aggiornato sulle nuove tecniche di apprendimento automatico, in modo da poterle implementare nelle soluzioni che ha creato

• Integra i modelli ML nei sistemi aziendali

• Si occupa della manutenzione continua e del debugging, puntando l’attenzione su eventuali diminuzioni del livello di performance o su eventuali anomalie nei dati

Machine Learning Engineer Italia: le competenze

Dopo aver risposto alla domanda “il machine learning engineer cosa fa?”, possiamo passare all’elenco delle competenze. Ovviamente, le prime da nominare sono le nozioni di statistica e matematica. Senza queste conoscenze, sarebbe impossibile lavorare. Qui sotto, trovi un elenco dettagliato delle competenze richieste:

• Analisi statistica e probabilità – fondamentali per interpretare i dati e ricavarne tutte le informazioni necessarie per sviluppare i modelli ML

• Algebra lineare – materia alla base di molti algoritmi

• Calcolo – competenza molto importante in quanto fornisce le basi per le tecniche utilizzate nell’addestramento dei modelli di apprendimento automatico

• Ingegneria del software (DevOps e CI/CD)

• Competenze cloud (Azure e AWS)

• Conoscenza dei linguaggi di programmazione per il machine learning (Python, SQL, Java, Scala, Julia, R, C++). Il linguaggio più usato dagli ingegneri di machine learning è Python. La sua conoscenza, dunque, è assolutamente indispensabile. Si tratta di un linguaggio semplice con una vasta scelta di librerie per l’analisi dei dati, che aiutano nella creazione, nell’addestramento e nell’ottimizzazione di modelli complessi

• Dimestichezza con le operazioni MLOps – conoscenza molto richiesta in quanto serve a ottimizzare il ciclo di vita dei sistemi ML

Percorso formativo di un ingegnere di machine learning

Cosa studia, dunque, un machine learning engineer? Per avere tutte le competenze richieste bisogna fare un percorso universitario completo. Le facoltà da scegliere sono diverse:

• Scienze matematiche – classe di laurea L-35

• Matematica – classe di laurea LM-40

• Scienze statistiche – classe di laurea L-41

• Statistica – classe di laurea LM-82

• Scienze e tecnologie informatiche – classe di laurea L-31

• Informatica – classe di laurea LM-18

• Ingegneria Elettronica e Informatica – curriculum in Informatica – classe di laurea L-8

• Ingegneria informatica – classe di laurea LM-32

Specializzazione in AI

Dopo la laurea, sarebbe bene specializzarsi nei settori dell’intelligenza artificiale e del machine learning. Puoi decidere, per esempio, di acquisire delle certificazioni come quelle dei fornitori cloud. Tra le varie disponibili c’è quella di AWS (Amazon Web Service) o quelle di Google Cloud Platform e di Microsoft Azure. Si tratta cioè di certificazioni che attestano le capacità di utilizzo di uno strumento in particolare.

Se vuoi, invece, seguire dei veri e propri corsi di approfondimento, puoi optare per i master post-laurea. Meglio ancora se si tratta di master online. In questo modo accedi a una formazione specialistica di tipo universitario, senza dover necessariamente mettere in pausa il tuo lavoro.

Cosa significa? Facciamo un esempio. Se ti interessa specializzarti nell’analisi dei dati, potresti scegliere il master Unicusano in Data science. Il corso non prevede l’obbligo di frequenza in sede. Al momento dell’iscrizione ricevi le tue credenziali ed entri nella tua area personale all’interno della piattaforma universitaria, accessibile 24 ore su 24 e 7 giorni su 7.

Nella piattaforma trovi le lezioni dei docenti in formato video, che potrai seguire come, dove e quando vuoi. Questa modalità ti consente di organizzare la frequenza del master come preferisci, sfruttando tutti i momenti in cui sei libero. Potrai cioè conciliare studio e lavoro senza problemi.

Per una professione come quella del machine learning engineer questa opportunità è molto importante, in quanto dovrai abituarti a un aggiornamento continuo. Questa branca dell’intelligenza artificiale corre veloce e dovrai essere sempre al passo con le ultime novità. Potersi aggiornare lavorando, quindi, diventa un grande vantaggio.

Machine Learning Engineer: stipendio

Qual è la retribuzione di un machine learning engineer? Molto dipende dagli anni di esperienza. Una figura junior, per esempio, percepisce una retribuzione annua pari a circa 34 mila euro. Per essere considerato junior, l’ingegnere in questione deve avere almeno due anni di esperienza.

Una volta acquisita la posizione senior (almeno 10 anni di esperienza), la condizione economica migliora notevolmente. Lo stipendio medio annuo, infatti, si aggira sui 55 mila euro.

In realtà, spesso, questo professionista muove i primi passi nel mercato del lavoro nel ruolo di data analyst. In questo modo si fa le ossa e acquisisce l’esperienza necessaria per fare il salto verso la posizione di ingegnere.

Una volta raggiunto il livello senior, la carriera può avere un’ulteriore crescita. É possibile diventare, per esempio, Lead Machine Learning Engineer, vale a dire assumere il ruolo di responsabile di team più grandi e di progetti più complessi.

A seconda poi delle proprie aspirazioni di carriera e delle proprie inclinazioni personali e professionali, si può passare anche a ruoli meno operativi e più gestionali. Cosa significa? Un ingegnere di machine learning esperto con una certa carriera di supervisione, può ottenere il ruolo di Director of AI o di Chief AI Officer. Ovviamente, questi due posizioni presuppongono stipendi più alti.

Machine learning Engineer vs data scientist

Terminiamo il nostro approfondimento facendo chiarezza sulla differenza tra data scientist e ingegnere di machine learning. Il primo si occupa, essenzialmente, dell’analisi dei dati per la creazione dei modelli di intelligenza artificiale. Il secondo, invece, si concentra sull’aspetto dell’ingegnerizzazione, vale a dire sulla progettazione e il relativo funzionamento dei suddetti modelli.

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