Strojno učenje više nije futuristički dodatak tehnološkim divovima. Postalo je važan dio modernih proizvoda, usluga i poslovnih odluka.

Svaki put kada vam Netflix preporuči seriju, GoogleMaps predvidi gužvu ili banka procijeni rizičnost kredita, iza toga stoji tim stručnjaka za strojno učenje.

Govorimo o rastu koji je gotovo eksplozivan u posljednjih nekoliko godina. Zanimanje svakodnevno raste. Popularnost stručnjaka za umjetnu inteligenciju i strojno učenje zanimanje je budućnosti.

Saznajte o čemu se radi!

Što znači raditi u strojnom učenju?

Strojno učenje može se shvatiti kao proces u kojem računalo uči prepoznavati obrasce iz podataka. S vremenom postaje sve veći stručnjak u obavljanju zadatka, a da mu za to ne pišemo svaku naredbu posebno.

Python, Machine Learning, strojno učenje, inženjer; Izvor: Pexels

Kao što se čovjek svojim iskustvom, algoritmi uče na podacima. Taj segment rada razlikuje stručnjaka za strojno učenje od klasičnih programera.

Stručnjak koji se bavi strojnim učenjem realno ne treba ured. Posao je kao stvoren za rad od kuće i na daljinu. Saznajte više!

U svakodnevnom radu, stručnjaci analiziraju velike količine podataka, pripremaju ih, čiste i transformiraju, kako bi od njih stvorili okruženje u kojem modeli mogu učiti.

Zatim biraju algoritme, treniraju modele, evaluiraju rezultate i iteriraju dok ne postignu optimalne performanse.

Kada model dovoljno dobro rješava problem, integrira se u proizvod ili sustav. A taj sustav može biti mobilna aplikacija, servis ili softver.

Sam posao nije jednostran, niti jednostavan. Dio rada je eksperimentiranje, istraživanje znanstvenih radova, provjeru novih metoda i stalno propitivanje.

Stalno se ispituje može li model biti brži, precizniji, efikasniji. Taj element povezuje stručnjake koji rade na strojnom učenju s znanstvenicima. I jedni i drugi stručnjaci spajaju teoriju, praksu i istraživanje.

Kako izgleda put obrazovanja?

Iako mnogi stručnjaci dolaze iz područja računarstva ili matematike, zanimanje zapravo ima širok ulaz. Važno je razumjeti temeljne koncepte. Radi se o statistici, vjerojatnostima i linearnoj algebri.

No, jednako važna je i vještina programiranja, posebno u Pythonu. Kroz Python se manipulira podacima, gradi prototipove, vizualiziraju rezultati i treniraju modeli.

Programiranje, AI; Izvor: Pexels

Posljednjih godina, sve je više edukacijskih puteva dostupnih široj javnosti. Zainteresirani mogu steći znanje pomoću online tečaja i specijalizacija.

Također, edukaciju nude platforme kao što su Coursera, Udacity i Kaggle. No, do znanja na taj način mogu doći uglavnom početnici. U relativno kratko vrijeme mogu steći praktično iskustvo.

Saznajte iz članka na linku kako možete koristiti online tečajeve za stjecanje obrazovanja.

Mnogi uspješni stručnjaci za strojno učenje upravo su kroz osobne projekte izgradili portfolio koji im je otvorio vrata prema uspješnoj karijeri.

Najvažnije je razumjeti da se strojno učenje ne može naučiti jednom zauvijek. 

Govorimo o području koje se mijenja brže nego ijedno drugo u IT-u. Gotovo svaki mjesec pojave se novi modeli, tehnike i biblioteke. Oni koji uspijevaju u karijeri su oni koji vole učiti, testirati i istraživati.

Gdje sve rade stručnjaci za strojno učenje?

Zanimanje je iznimno široko, što znači da stručnjaci za strojno učenje rade u gotovo svakoj industriji.

Robot, ruža; Izvor: Pexels

U tehnološkim tvrtkama bave se razvojem AI proizvoda, pretraživačkih sustava i razvojem algoritama.

U financijskom sektoru kreiraju modele koji prepoznaju prijevare, procjenjuju rizike i predviđaju tržišne trendove.

U e-commerceu optimiziraju oglašavanje, analizu korisničkog ponašanja i personalizaciju sadržaja.

Medicinski sektor posebno brzo raste. Modeli strojnog učenja analiziraju medicinske slike, pomažu dijagnostici, predviđaju bolesti i personaliziraju terapije.

Industrija i robotika koriste strojno učenje (machine learning) za automatizaciju proizvodnje, autonomnu navigaciju i optimizaciju procesa.

Čak i državne institucije sve više uvode prediktivne modele za analizu velikih skupova podataka.

U našoj regiji ovi se stručnjaci najviše zapošljavaju u fintechu, osiguravajućim kućama, telekomima, IT tvrtkama, gaming studijima i, vrlo čest, u startupovima.

Mnogi rade i kao honorarni djelatnici, te za strane klijente jer je potražnja globalna.

Fintech, online plaćanje; Izvor: Pexels

Tražite honorarni posao u Zagrebu? Pročitajte članak na linku!

Vještine potrebne za rad

Tehničke vještine čine temelj svakog stručnjaka za strojno učenje. Obavezno mora dobro znati programirati, zatim koristiti biblioteke poput scikit-learna, PyTorcha i TensorFlowa.

Također, mora razumjeti matematičke koncepte. No, jednako je važno znati raditi s podacima. Modeliranje oduzima vrijeme, ali niti upola koliko vremena odlazi na čišćenje, transformaciju i pripremu datesetova.

Modeliranje i optimizacija zahtijevaju strpljenje. Ne postoji savršeni model. Postoji samo model koji je dovoljno dobar u kontekstu problema.

Iz tog razloga su iteracije, testiranja i fino podešavanje ključni dio procesa.

Ipak, važno je naglasiti da i meke vještine igraju veliku ulogu u svijetu strojnog učenja. Stručnjak mora moći objasniti složene tehničke koncepte kolegama koji nisu tehničkog usmjerenja.

Ovaj stručnjak mora na dnevnoj bazi komunicirati s menadžerima, klijentima i korisnicima. Mora razumjeti poslovni problem, ne samo algoritam.

Prenosive vještine pravi su put prema željenom poslu. Saznajte više!

Prenosive vještine

Zanimanje strojno učenje i zarada

Zbog manjka stručnjaka i velike potražnje, plaće u ovom području spadaju opasno dižu. Početnici najčešće zarađuju oko 1.500 do 2.500 eura neto, što je znatno više od prosjeka IT-a za početne pozicije.

Kako iskustvo raste, raste i odgovornost, a time i plaća. Mid-level inženjeri najčešće se kreću oko 3.000 do 4.200 eura, dok specijalisti nerijetko prelaze iznos od 6.000 eura neto mjesečno.

Iako AI i strojno učenje svoje početke bilježe još iz sredine 20. stoljeća, sudeći po tržištu rada, takvi stručnjaci su tek zadnjih 10-ak godina postali jedni od najtraženijih.

U zapadnim zemljama Europske unije i u SAD-u, gdje su ulaganja u AI izrazito velika, plaće su još više. Radi se o iznosima od 6.000 do 12.000 eura bruto, ovisno o specijalizaciji.

Posebno su traženi stručnjaci iz područja MLOps, koji brinu da modeli rade pouzdano u produkciji, te istraživački inženjeri koji stvaraju nove algoritme.

Uz to, mnoga AI poduzeća nude udjele u tvrtki, bonuse, konferencije, mentorstva i vrlo fleksibilne uvjete rada, što dodatno čini karijeru atraktivnom.

Pravo na bonus određuju poslodavci. Saznajte više o temi!

Bonus, novac u kuverti; Izvor: Pexels

Idealna karijera za vas

Strojno učenje kombinira najzanimljivije elemente modernog IT-a, odnosno, kreativnost, analitiku i inovacije.

Ovom poslu uvijek naučite nešto novo. Rad ostavlja konkretan utjecaj. Naime, poboljšava rad korisničkog iskustva. Također, spašava živote u medicini.

Rijetka su zanimanja koja nude toliku razinu izazova, intelektualne stimulacije i sigurnosti u budućnosti.

Ovo je također područje koje omogućuje globalnu mobilnost. Raditi možeš iz Hrvatske, a surađivati s tvrtkama u Silicijskoj dolini, Berlinu ili Singapuru. Granice gotovo da ne postoje.

Stručnjaci koji razumiju podatke, algoritme i njihovu praktičnu primjenu bit će ključni u oblikovanju budućnosti.

Tražite posao?

Napišite životopis i javite se na oglas za posao! Kliknite već danas!

Objava Strojno učenje: hit zanimanje današnjice pojavila se prvi puta na Zaposlise.hr.