Профессия инженер по глубокому обучению (Deep Learning Engineer)

Инженер по глубокому обучению – специалист в сфере IT, развивающий и обучающий искусственные нейронные сети, которые имитируют структуру и функции человеческого мозга. Результаты работы Deep Learning Engineer′а: голосовые помощники, автопереводчики, автопилоты, детекторы с компьютерным зрением, программы распознавания речи и т. д. – применяются как в промышленности и бизнесе, так и в обыденной жизни. Профессия – одна из специализаций Data scientist′а, подходит людям с развитыми аналитическими способностями.

Содержание

1 Краткое описание
2 Особенности профессии
3 Плюсы и минусы профессии
4 Важные качества
5 Где учиться на инженера по глубокому обучению
6 Место работы
7 Оплата труда
8 Зарплата инженера по глубокому обучению (deep learning engineer) на январь 2025
9 Карьера
10 Профессиональные знания
11 Интересные факты
12 Вопросы по теме

Краткое описание

В иерархии профессий, связанных с ИИ, инженер по глубокому обучению занимает одну из верхних позиций. Его работа состоит в создании самообучающейся компьютерной высокоинтеллектуальной модели – нейронной сети.

Каждый проект состоит из нескольких этапов:

подготовительный: постановка целей и задач совместно с заказчиком или руководством (для чего создается ИИ, в каких условиях ему предстоит работать, какой планируется бюджет и проч.) и изучение специфики отрасли;
создание архитектуры модели;
обучение, т. е. повторяющееся выполнение операций классификации; разработка критериев оценки правильности выбора;
поиск и устранение ошибок;
разработка и поддержание программного обеспечения нейросети; доведение прототипного кода до рабочего состояния.

Кроме этого, частью профессиональных обязанностей может быть разработка индивидуальной архитектуры нейронных сетей для конкретных задач, совершенствование систем ИИ путем добавления новых функций. Инженеры по глубокому обучению трудятся в самых разных отраслях: автопроме, аэрокосмической и оборонной промышленности, медицине, робототехнике, электронике, торговле, образовании и даже сельском хозяйстве, соответственно, им приходится обучать самые разные нейросети.

Мнение эксперта

Иван Беспалов

Экономист по образованию. Занимал руководящие должности в крупных корпорациях.

Профессия инженера по глубокому обучению будет продолжать набирать популярность в ближайшие годы, так как технологии искусственного интеллекта и машинного обучения становятся все более интегрированными в различные сферы жизни. С увеличением объемов данных и развитием вычислительных мощностей потребность в специалистах, способных разрабатывать и оптимизировать модели глубокого обучения, будет расти. Инженеры по глубокому обучению смогут находить применение своим навыкам в таких отраслях, как медицина, финансы, транспорт и развлечения.

С развитием новых алгоритмов и подходов к обучению, таких как трансформеры и графовые нейронные сети, инженеры будут сталкиваться с необходимостью постоянного обновления своих знаний и умений. Это создаст возможность для профессионального роста и специализации, включая области, такие как интерпретируемый искусственный интеллект и ответственные технологии. Специалисты, умеющие работать с этическими аспектами AI и обладающие навыками междисциплинарного подхода, будут особенно востребованы на рынке труда.

Также стоит отметить, что автоматизация и стандартизация процессов разработки моделей глубокого обучения могут привести к изменению роли инженеров в этой области. В то время как некоторые рутинные задачи могут быть взяты на себя специализированными инструментами и платформами, высококвалифицированные специалисты будут оставаться необходимыми для решения более сложных и креативных задач. Таким образом, будущее профессии инженера по глубокому обучению представляется многообещающим, с множеством возможностей для профессионального развития и применения технологий AI в реальных приложениях.

Особенности профессии

Инженер по глубокому обучению работает с огромными объемами информации (например, для разработки беспилотных автомобилей требуются миллионы изображений и тысячи часов видео) и со значительными вычислительными мощностями, позволяющими сократить время обучения нейросети. В этом его работа схожа с задачами специалиста по машинному обучению (ML). Но между этими двумя специальностями есть разница:

Специалист по машинному обучению занимается разработкой алгоритмов и моделей для обработки данных с помощью компьютерных систем. Он может работать над различными задачами, такими как классификация, кластеризация, регрессия или прогнозирование.
Инженер по глубокому машинному обучению специализируется на создании сложных нейронных сетей, которые могут обрабатывать большие объемы данных и самостоятельно извлекать из них неочевидные закономерности, руководствуясь собственными критериями классификации. Он также может заниматься оптимизацией работы нейросетей и улучшением их производительности.

Можно сказать, что Deep Learning Engineer – это ML-инженер очень высокой квалификации. Работа DL-инженеров более сложная и интересная, но и платят за нее больше.

Интересный факт

Инженеры по глубокому обучению, как правило, обладают знаниями не только в области программирования и математической статистики, но и в нейробиологии. Это связано с тем, что многие модели глубокого обучения вдохновлены структурой и функциями человеческого мозга, что позволяет создавать более эффективные алгоритмы глубокого обучения.

Интересный факт: существует концепция «поощрительный регресс» (Reward Regression), которая активно используется в обучении моделей. Она позволяет моделям не только оптимизировать свои результаты на основе данных, но и учиться на ошибках, преобразуя процесс обучения в более стратегический и осмысленный. Это дает возможность создавать системы, которые могут адаптироваться и улучшаться в реальном времени, что делает работу инженера по глубокому обучению особенно увлекательной и многогранной.

Плюсы и минусы профессии

Всем, кто связан с технологиями глубокого обучения, волноваться о перспективах профессии не приходится: этот сегмент IT каждый год увеличивается на 40 %. Помимо перспективности, у профессии есть и другие достоинства:

Возможность быстро сделать карьеру, пока конкуренция не слишком высока.
Высокие зарплаты. Даже начинающий Deep Learning Engineer может рассчитывать на достойную зарплату.
Разнообразие вариантов трудоустройства: найти применение знаниям и умениям можно в самых разных областях – от медицины и финансов до геологоразведки и государственной безопасности, оставаясь при этом айтишником.
Много вакансий для удаленной работы.
Профессия инженера по глубокому обучению подходит «закоренелым» интровертам: в работе не слишком важны навыки общения, тем не менее в команде все-таки надо уметь работать: DL Engineer обычно работает в связке с аналитиками (Data Analyst) и инженерами (Data Engineer) данных.

Минусы:

Сидячая работа со всеми вытекающими последствиями. Со временем возможно ухудшение зрения.
Постоянное интеллектуальное напряжение.

Распространенные заблуждения

Существует множество заблуждений о профессии инженера по глубокому обучению, которые могут ввести в заблуждение начинающих специалистов. Одно из самых распространенных мифов заключается в том, что для работы в этой области достаточно лишь базовых знаний программирования и математики. На самом деле, инженер по глубокому обучению должен обладать глубокими знаниями в области статистики, линейной алгебры и теории вероятностей, чтобы эффективно разрабатывать и оптимизировать модели.

Еще одно заблуждение связано с ожиданиями относительно рабочего процесса. Многие думают, что инженеры по глубокому обучению занимаются исключительно разработкой новых алгоритмов и моделей. Однако на практике большая часть времени уходит на обработку и подготовку данных, а также на настройку и тестирование уже существующих моделей, что часто является весьма трудоемким и времязатратным процессом.

Некоторые предполагают, что профессия инженера по глубокому обучению предполагает исключительно работу с нейронными сетями. Хотя нейронные сети являются важной частью глубокого обучения, этот специалист также должен быть знаком с другими методами машинного обучения, понимать, в каких случаях применять те или иные подходы для достижения наилучших результатов.

Существуют мифы относительно требований к образованию. Многие полагают, что для работы в этой области достаточно диплома бакалавра. На самом деле работодатель зачастую предпочитает кандидатов с магистерской или докторской степенью, особенно в крупных компаниях и исследовательских учреждениях, где необходимы более глубокие аналитические и исследовательские навыки.

Кроме того, распространено мнение, что инженеры по глубокому обучению работают только в крупных технологических компаниях. В действительности, спрос на таких специалистов растет во многих отраслях, включая медицину, финансы, сельское хозяйство и другие области, что открывает множество возможностей для трудоустройства.

Наконец, есть заблуждение о том, что профессия инженера по глубокому обучению исключительно техническая. В действительности, этот специалист также должен обладать навыками коммуникации, так как ему часто необходимо объяснять сложные технические концепции не только коллегам по команде, но и представителям бизнеса.

Важные качества

Без математических способностей и логического мышления стать инженером по глубокому обучению не получится. Кроме того, важны:

хорошая память;
высокая работоспособность;
готовность к постоянному профессиональному развитию;
способность усваивать большие объемы информации;
настойчивость, усидчивость.

Где учиться на инженера по глубокому обучению

Для работы Deep Learning Engineer необходимо высшее образование. Больше всего для учебы подходят связанные с Data Science и машинным обучением профили традиционно программистских направлений подготовки:

«Математика и компьютерные науки» 02.03.01;
«Информатика и вычислительная техника» 09.03.01;
«Программная инженерия» 09.03.04;
«Прикладная информатика» 09.03.03.

Подойдут и все математические направления: «Прикладная математика» 01.03.04; «Фундаментальная информатика и ИТ» 02.03.02 и др.

Возможно, затем понадобится пройти курсы по более узкой специализации именно на глубоком машинном обучении.

Место работы

Специалистов по глубокому обучению ищут:

крупные IT-компании и стартапы, занимающиеся разработкой софта, робототехники, систем компьютерного зрения и видеоаналитики;
торговые корпорации;
компании связи и телекоммуникаций;
производители медицинского диагностического оборудования;
банки и финансовые организации;
производственные предприятия.

Спектр вакансий постоянно расширяется, потому что многие компании, независимо от основного профиля деятельности, начинают сами заниматься нейросетями или приобретают разрабатывающие ИИ стартапы.

Оплата труда

Начинающий инженер по глубокому обучению может рассчитывать на 130–150 тыс. руб. в месяц. По мере увеличения опыта зарплаты растут: профессионалам с опытом от 1 года предлагают 190–240 тыс. руб., от 3 лет – от 250–350 тыс. руб. А для специалиста уровня Senior и 750 тыс. руб. в месяц не предел.

Карьера

Поскольку инженеры по глубокому обучению должны быть экспертами в своей области, «перепрыгнуть» через ступени карьерной лестницы невозможно: необходим опыт. Они начинают путь в профессии в роли младших участников команды (джуниоров) на позициях аналитиков данных, Data- или ML-инженеров, приобретая необходимые навыки и познания. В IT-сфере реально за 5–6 лет выйти на позицию тимлида, а в производственной компании или корпорации – возглавить подразделение, занимающееся ИИ.

Профессиональные знания

В багаже знаний инженера по глубокому обучению обязательно отличное владение Python, C/C++ и другими языками программирования, применяющимися в машинном обучении (Rust, R и т. д.). Необходимо также знание:

инструментов Computer Vision, 3D-моделирования, NLP (в зависимости от специализации);
основных методов и инструментов Data Science;
библиотек и фреймворков, используемых для машинного обучения: Keras, Pandas, TensorFlow, PyTorch и др.
английского языка в объеме, достаточном для чтения технической литературы.

Интересные факты

Первую компьютерную модель нейросетей звали «Марк-1», ее представили публике в далеком 1960 году. А задумана она была еще раньше: Фрэнк Розенблатт, создатель «Марка», напечатал статью «Перцептрон», в которой он описывал модель восприятия информации мозгом, в 1958-м. Розенблатт опирался на идеи У. Мак-Каллока и У. Питтса, выдвинутые в 1943 г.

Рассматривая возможности обучения своей модели, Розенблатт, помимо прочего, предложил концепцию обучения без учителя. В 1960-е гг. эти идеи заинтересовали научную общественность, но затем интерес к ним снизился по одной простой причине: вплоть до начала XXI в. не существовало вычислительных мощностей, которые позволили бы их реализовать. Период снижения интереса к нейросетям даже получил специальное название – «Зима ИИ». Окончательно он завершился примерно в 1995–2000-х гг. Через 20 лет начался совершенно другой период – бурного развития всего, что связано с нейросетями, и завершения его в обозримом будущем не предвидится.

Вопросы по теме

Каковы ключевые навыки, которые необходимы инженеру по глубокому обучению для успешной работы в этой сфере?

Инженеры по глубокому обучению должны обладать рядом ключевых навыков, включая уверенные знания в области программирования (обычно Python и его библиотеки, такие как TensorFlow и PyTorch), понимание математических основ, таких как линейная алгебра и статистика, а также опыт работы с алгоритмами машинного обучения. Дополнительные навыки, такие как работа с большими данными, понимание архитектуры нейронных сетей и опыт в разработке и развертывании модели на реальных приложениях, также играют важную роль в их профессиональном развитии.

Какие наиболее распространенные проблемы инженеры по глубокому обучению могут встретить в ходе своей работы?

В процессе работы инженеры могут столкнуться с множеством проблем, среди которых:

Проблемы с данными: Нехватка качественных данных, несбалансированные выборки или наличие шумов в данных могут серьезно повлиять на производительность моделей.
Переобучение моделей: Необходимость регуляризации для предотвращения слишком сильного подстраивания модели под обучающие данные.
Оптимизация производительности: Долгое время обучения модели и потребность в вычислительных ресурсах для обработки больших объемов данных могут стать серьезными барьерами.

Эти проблемы требуют грамотного подхода, анализа и постоянного обучения, чтобы оставаться на переднем крае технологий.

Каковы перспективы профессии инженера по глубокому обучению в ближайшие 5-10 лет?

Перспективы профессии инженера по глубокому обучению выглядят весьма многообещающими. С ростом популярности искусственного интеллекта и автоматизации в различных отраслях, потребность в специалистах по глубокому обучению будет сильно возрастать. Инженеры будут требоваться не только в области разработки новых алгоритмов, но и в их внедрении и оптимизации для конкретных бизнес-моделей. Более того, появление новых технологий, таких как квантовые вычисления, может открыть новые горизонты возможностей для глубинного обучения, увеличивая спрос на специалистов, способных адаптироваться к новым условиям и использовать их преимущества.