Machine Learning / AI Engineer?

[langestefan]

Beste medetweakers,

Ik studeer volgend jaar af op een vrij nieuwe opleiding van de TU/e, namelijk de MSc Artificial Intelligence and Engineering Systems. Voor wie het zich nog herinnert, dat ging over dit artikel. Of eigenlijk volg ik nog zelfs de voorloper van deze opleiding, namelijk de specialisatie track binnen Electrical Engineering met dezelfde naam als de MSc. Lekker verwarrend allemaal ik weet het, maar de vakken zijn vrijwel hetzelfde.

De studie zelf is erg interessant en ik ben dan ook tevreden met mijn keuze. Zo heb ik vakken gevolgd in computer vision, array/statistical signal processing, bayesian machine learning en software engineering. Zeer gevarieerd dus.

Mijn achtergrond is HBO elektrotechniek, met een focus op embedded software/hardware. Voordat ik de master startte heb ik ongeveer twee jaar bij Philips gewerkt inclusief afstuderen. Wat ik daar deed kan ik het best omschrijven als advanced development, voornamelijke korte projecten voor Philips Research in de richting van IoT. Dat was veel Python, wat nu dus weer van pas komt

Maar nu dus mijn vraag, wat voor soort banen sluiten op mijn profiel aan? Mijn doel is om AI toe te passen, ik wil dus geen 'pure' datascience baan. Het liefst in de context van (array) signal processing zodat ik die opgedane kennis ook kan toepassen. Ik weet dat er veel toepassingen zijn die beide domeinen combineren, maar wat is dan je profiel? Als ik zoek is er genoeg te vinden qua machine learning engineer vacatures, maar ik lees vrij weinig over echte ervaringen. Ik ben natuurlijk ook nieuwsgierig naar wat jullie verdienen (als starter).

Misschien als laatste toevoeging: voor machine learning engineer rollen heb ik ook data/software management skills nodig. Ik ben redelijk bedreven met git, waar ik al sinds mijn HBO mee werk. Daarnaast ben ik dit jaar ook gestart met DVC, voor het managen van modellen/datasets (MLOps). Voor mijn hobbyprojecten heb ik thuis een NAS staan, waar ik onder andere met Linux, virtuele machines en Docker werk. Ik weet niet hoe belangrijk dit is maar misschien goed om op mijn CV te zetten?

Alvast bedankt

[ Voor 12% gewijzigd door langestefan op 17-04-2022 02:36 ]

[Tk55]

MLE is een mix tussen Data Science, Data Engineering en Software Engineering. Dit brede interessegebied maakt ook dat MLE’s erg moeilijk te vinden zijn.

De reden dat je er weinig over leest is omdat de rol en de naam behoorlijk nieuw is.

Tools en software: python, git, scikit learn, tensorflow, spark, docker, cloud (aws, gcp, azure), data visualisatie, ci/cd pipelines, unit testing en nog veel meer.

Je moet dus behoorlijk technisch zijn én ook goed kunnen communiceren; zowel met mensen binnen je vakgebied als mensen in de ‘business’. Deze laatste groep begrijpt vaak niet goed wat je doet, dus je moet het goed kunnen uitleggen en verantwoorden.

Voor signals processing kun je bij veel werkgevers terecht. In de regio natuurlijk Philips en ASML. Maar er zijn heel veel bedrijven, die je misschien niet kent, die dit soort dingen doen en ML/AI gebruiken.

Sowieso je hobby ervaring op je CV zetten. Als je, als net afgestudeerde m, ervaring hebt met bijv Docker dan heb je een streepje voor. Het helpt absoluut als je kan laten zien of vertellen wat je hebt gedaan. Nadat je wat ervaring opdoet met werken maakt dat natuurlijk veel minder uit.

[langestefan]

@Tk55 Bedankt voor je reactie, erg nuttige informatie. Wat doe jij zoal, werk je in dit gebied?

[qadn]

Bij ons, middelgrote consultancy Toko met zijn 80 man "ai", is zoiets een nuttige combinatie aan skills.
Het komt heel weinig voor dat je bij een klant alleen x doet, vaak moet y of z ook nog even om het goed te krijgen.
Dus iets van consultant rond ai kan heel goed, juist door de brede blik.

[langestefan]

@qadn Klopt inderdaad, ik hou van afwisselend werk dus dat moet wel goedkomen.

[Fulgora]

Bij de afgelopen drie bedrijven waar ik werkte hadden ze Data Platform teams waar een mix van data engineers, ML specialisten en backend engineers de tools bouwden zodat data scientists en analysts hun werk konden doen. Daarnaast hielpen ze de 'normale' productteams om modellen (denk aan recommendation engines, fraude detectie, nap) te trainen/deployen of (voor het kleinste bedrijf) bouwden ze die zelf. Het ecosysteem rondom ML vereist dus meerdere specialismen. Bedenk vooral of je liever pipelines bouwt en het hele infra gedeelte regelt, of je liever met een scientist werkt aan modellen bijvoorbeeld.

[langestefan]

Fulgora schreef op maandag 18 april 2022 @ 08:15:
Bedenk vooral of je liever pipelines bouwt en het hele infra gedeelte regelt, of je liever met een scientist werkt aan modellen bijvoorbeeld.

Ik denk het tweede. Het eerste gedeelte lijkt me meer een taak voor een DevOps engineer, of zelfs een heel team van DevOps engineers. Ik denk dat ik daar te weinig kennis voor heb

[Singelaar]

Volgens mij kan je zo weer terug naar Philips, zij willen heel graag op de AI in healthcare hype in spelen en zijn opzoek naar de juiste expertise:

https://www.careers.phili...earch-results?keywords=AI

De termen die je noemt (mlops, docker, git als aanvulling op kennis van machine learning & python) klinken helemaal goed en als of je meer in huis hebt dan de gemiddelde datascientist / AI ontwikkelaar.
Het is inderdaad een nieuw vakgebied. En dat betekent ook dat mensen zoals jij, vers van de opleiding nauwelijks achterstand hebben op de mensen die al 10 jaar rond lopen.

Ik werk zelf bij een academisch ziekenhuis aan ontwikkeling en implementatie van AI oplossingen in de zorg . Ik denk (hoop misschien ) dat AI in andere bedrijven misschien wat verder ontwikkeld is, maar kan je vertellen dat het in de zorg in de kinderschoenen staat.

[langestefan]

Singelaar schreef op woensdag 20 april 2022 @ 14:46:
Volgens mij kan je zo weer terug naar Philips, zij willen heel graag op de AI in healthcare hype in spelen en zijn opzoek naar de juiste expertise:

https://www.careers.phili...earch-results?keywords=AI

Thanks voor de link, er staan inderdaad best wat vacatures tussen die perfect aansluiten op mijn profiel. De enige reden dat ik ben weggegaan bij Philips was omdat ik graag de MSc wou doen, anders was ik gewoon gebleven. Dus ik ga er zeker even kijken als het zover is

[Singelaar]

Haha mooi! Daar mogen ze blij mee zijn bij Philips denk ik zo