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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