Makine Öğrenmesi Mühendisi

Bir makine öğrenimi mühendisi, halihazırda araştırılmış ve oluşturulmuş veri bilimi modellerini, genellikle hem yazılım mühendisliğinden hem de elbette makine öğrenimi algoritma bilgisinden oluşan bir üretim ortamına uygulama görevini gerçekleştirir. Bununla birlikte oldukça iyi bir maaş skalasına sahip olduklarını düşünebilirsiniz.

Bu pozisyonun sunulan yaklaşık 1.900 maaş dağılımına göre, aşağıdaki gibi geniş bir yelpazesi vardır:

Düşük – ~ 86.000 $

Ortalama – ~ 128.000 $

Yüksek – ~ 190.000 $

Gördüğünüz gibi, herhangi bir pozisyonda olduğu gibi bir aralık var ve ne kadar çok deneyime sahip olursanız, maaşın o kadar fazla olması şaşırtıcı değil. Daha fazla ayrıntıya ulaşmak için, seviyedeki bir artışın maaş miktarı ile nasıl ilişkili olduğuna dair bir fikir edinmek için çeşitli kıdem seviyelerine bakabiliriz.

• Makine Öğrenmesi Mühendisi L2 ~$128,000
• Kıdemli Makine Öğrenmesi Mühendisi L3 ~ $153,000
• Makine Öğrenmesi Mühendisi L4 ~ $166,000

İşte bir makine öğrenimi pozisyonunda kullanmayı bekleyebileceğiniz bazı beceriler:

• SQL/Python/Java (Bazen)
• Algoritma bilgisi – denetimsiz ve denetimli sınıflandırma, zaman serileri, regresyon
• Dağıtım platformu ve araçları – AWS, Google Cloud, Azure, Docker, Flask, MLFlow ve Airflow – otomatik bir süreç oluşturmak için bir model dağıtmak ve bir veri bilimcisiyle birlikte çalışmak

Doğal Dil İşleme Mühendisi

Genellikle bir NLP Mühendisi olarak adlandırılan bu rol, çoğu zaman veri bilimi modellerini veya makine öğrenimi algoritmalarını metin verilerine uygulamaya odaklanır. NLP çalışmasının bazı örnekleri büyük miktarda metin, anlamsal analiz ve sohbet botu aracılarını modelleyen konular olarak verilebilir. Bununla birlikte oldukça iyi bir maaş da hayal edebilirsiniz ancak bu maaş dağılımı bir makine öğrenimi mühendisinden daha düşük olacaktır, çünkü bu rol daha az alanla ilgilenir ve veri bilimindeki belirli bir konuya daha fazla odaklanmış durumdadır.

Elde edilen sınırlı sayıdaki maaş dağılımına göre, skala aşağıdaki gibidir:

Düşük — ~ $80,000

Ortalama — ~$115,000

Yüksek — ~$166,000

Tüm bu miktarlar makine öğreniminden daha düşüktür ancak diğer rollerin çoğuna kıyasla oldukça yüksektir.

Doğal bir dil işleme mühendisi pozisyonunda kullanmayı bekleyebileceğiniz bazı beceriler şunlardır:

• NLTK – Doğal Dil Araç Kiti Kütüphanesi
• TextBlob
• spaCy
• Metin temizleme ve işleme (noktalama işaretlerini kaldırma, durdurma sözcüklerini kaldırma, sözcüğün kökünü ayırma, kök bulma ve sözcük ayırma)
• Anlamsal Analiz – bir örnek olarak, müşterilerden gelen olumlu ve olumsuz yorumları analiz etme işi verilebilir.
• Konu Modelleme – Örnek: müşteri incelemelerinde olduğu gibi büyük metin gruplarında ortak konular keşfedilir, fakat sadece iyi veya kötü bir inceleme yerine, üründe iyileştirme için analiz edilebilecek inceleme temaları üzerinde durulur.
• Sınıflandırma Algoritmalarına hakimiyet

Veri Mühendisi

Veri bilimi alanıyla en ilgili mesleklerden biri olan veri mühendisi pozisyonunu bu makalede ele almamız kaçınılmazdır.

Bu pozisyon için sunulan yaklaşık 6.800 maaşa dayanarak, aşağıdaki gibi geniş bir yelpazesi olduğunu söyleyebiliriz:

Düşük — ~ $76,000

Ortalama — ~$111,000

Yüksek — ~$164,000

Bir veri mühendisi pozisyonunda çalışmayı düşünüyorsanız sizden beklenen becerilerden bazıları şunlar olacaktır:

• ETL – Ayıklama, Dönüştürme ve Yükleme
• ELT – Ayıklama, Yükleme ve Dönüştürme
• Veri analizi için sorgulanabilen, makine öğrenimi algoritma eğitimi için sorgulanabilen ve veri bilimi model sonuçlarını depolamak için kullanılan bir veri tabanında veya veri gölünde depolanacak verilerin elde edilmesi
• SQL sorgularının optimizasyonu – bir şirketin zamanından ve parasından tasarruf sağlar

Veri Bilimcisi

Bu rol yapılan işler kapsamında çok fazla değişkenliğe sahip olabilir, bu nedenle geniş bir yelpazede maaş aralığı bekleyebiliriz.

Yapılan araştırmalarda sunulan yaklaşık 16.200 maaşlara dayanarak aşağıdaki gibi bir yelpaze oluşturabiliriz

Düşük — ~ $81,000

Ortalama — ~ $115,000

Yüksek — ~$164,000

Şaşırtıcı bir şekilde maaşlar bu rol için beklenenden daha düşük olsa da en doğru ve sağlam tahminleri içerebilir çünkü bu maaş tutarlarını oluşturmak için sunulan en fazla maaş verisine sahiptir.

Bir veri bilimcisi olarak çalışmayı düşünüyorsanız sizden beklenen bazı beceriler şunlar olacaktır:

• SQL, Python, R
• Jupyter Notebooks
• Görselleştirme – Tableau, kütüphaneler ve paketler, Google Data Studio, Looker ve daha fazlası
• Bir problem ifadesinin tanımlanması, veri setinin elde edilmesi, özellik mühendisliği, model karşılaştırması, model dağıtımı ve sonuçların tartışılması
• Örnek proje – şirket ürünlerini çeşitli özelliklere göre gruplamak için bir sınıflandırıcı oluşturmak ve bu verileri SQL ve Python kullanarak çeşitli kaynaklardan elde etmek, ayrıca modeli dağıtmak ve sonuçları ve bunların şirket üzerindeki etkisini yorumlamak

Sonuç

Glassdoor sitesindeki verilere bakarak hazırlanan ve Amerika Birleşik Devletleri’nin baz alındığı bu makale umarız maaş açısından kafanızdaki bazı soru işaretlerini ortadan kaldırmıştır.