机器学习工程师和数据科学家的区别
还没发文章的小羊
2024-12-03 23:07:19
有些人常常把MLE与数据科学家混淆，但实际上两者有着显著的区别。本文将为那些考虑转行的读者详细说明这些差异！
机器学习工程师
正如你所看到的，MLE往往是更好的工程师，目标是将数据转化为产品，数据科学家和机器学习工程师的工作紧密相连，在某些领域甚至有所重叠，可能不同公司的定位有所区别。但主要的区别在于机器学习工程师负责模型部署和监控。
我在业界看到过这样的情况：有人在Jupyter Notebook中或在概念验证阶段构建了一个模型。这个模型可能很优秀，但问题是它对业务毫无用处，因为无法有效地做出实时决策——也就是说，它还没有在生产环境中运行。
这正是机器学习工程师发挥作用的地方。他们帮助将模型"带入生活"，确保模型能够产生业务价值。为此，他们通常精通软件工程最佳实践和原则，以及机器学习和建模方面的知识。
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