Кадровое обеспечение проекта машинного обучения (ML) является важным шагом на пути к его успеху. Для этого необходимо создать слаженную техническую команду, состоящую из людей с разными наборами навыков.

Кому-то может быть очевидно, что я собираюсь сказать дальше, но я все равно это скажу.

Нет двух равных инженеров.

У каждого разработчика, специалиста по обработке данных или архитектора есть уникальный набор навыков, основанный на образовании и опыте.

Вы должны помнить об опыте каждого участника, его послужном списке, уникальном наборе навыков и многом другом, когда вы набираете команду своей мечты.

В этой статье мы рассмотрим ключевые роли и обязанности каждого члена команды и обсудим примерный/оптимальный размер команды для успешного проекта машинного обучения.

Состав команды мечты машинного обучения — роли

Лидер науки о данных

  • Роль и обязанности. Руководитель по науке о данных обеспечивает руководство и стратегическое руководство для специалистов по данным в команде. Они несут ответственность за планирование проекта, распределение ресурсов и обеспечение того, чтобы усилия команды соответствовали общим целям проекта. Эта роль требует сильных лидерских навыков и опыта в методологиях науки о данных.

Инженер данных

  • Роль и обязанности. Инженер данных играет жизненно важную роль в обеспечении доступности, надежности и эффективности инфраструктуры данных. Они отвечают за проектирование, создание и обслуживание конвейеров данных, которые используются в алгоритмах машинного обучения. Инженеры данных должны обладать сильными навыками работы с базами данных, навыками интеграции данных и хорошо разбираться в облачных платформах.

Инженер по прикладному машинному обучению

  • Роль и обязанности. Инженер по прикладному машинному обучению отвечает за внедрение и развертывание моделей машинного обучения в продукте. Они должны иметь четкое представление об алгоритмах машинного обучения, методах оценки моделей и опыте использования таких платформ машинного обучения, как TensorFlow или PyTorch. Эти инженеры умеют превращать исследовательские прототипы в готовые к производству решения.

Специалист по данным

  • Роли и обязанности. Специалисты по данным являются основными членами проектной группы машинного обучения. Они анализируют и интерпретируют сложные наборы данных, разрабатывают модели машинного обучения и экспериментируют с различными алгоритмами. Они сотрудничают с инженерами данных для доступа к данным и их предварительной обработки, а также с бизнес-аналитиками для обеспечения соответствия моделей целям проекта.

Исследователь/консультант машинного обучения

  • Роль и обязанности. Исследователь/консультант по машинному обучению привносит в команду передовые знания и опыт в области технологий машинного обучения. Они помогают решать сложные технические задачи, изучают новые подходы и информируют команду о последних достижениях в этой области. Их идеи могут значительно повысить успех проекта.

Эксперт-бизнес-аналитик:

  • Роль и обязанности. Эксперт-бизнес-аналитик действует как связующее звено между технической командой и заинтересованными сторонами. Они полностью понимают бизнес-требования и переводят их в функциональные спецификации для проекта ML. Они сотрудничают с учеными и инженерами по данным, чтобы привести цели проекта в соответствие с общей бизнес-стратегией.

Размер команды

Оптимальный размер команды для проекта машинного обучения может варьироваться в зависимости от его сложности, бюджета и сроков. Однако хорошо функционирующая команда обычно состоит как минимум из:

  • 1 лидер по науке о данных
  • 1 инженер данных
  • 2–3 инженера по прикладному машинному обучению
  • 2–3 специалиста по данным
  • 1 ML Исследователь/консультант
  • 1 эксперт-бизнес-аналитик

Команда такого размера обеспечивает хороший баланс между различными наборами навыков, эффективным сотрудничеством и эффективным принятием решений на протяжении всего жизненного цикла проекта.

Крайне важно, чтобы вы внимательно относились к подбору подходящих талантов и опыта, соответствующего вашей области.

Убедитесь, что у них есть опыт создания успешных приложений с помощью реальных примеров, которые они могут представить в процессе собеседования.

Последние слова

Укомплектование кадрами проекта, которому поручено создание продукта на основе машинного обучения, требует тщательного изучения набора навыков, необходимых для обеспечения его успеха.

От инжиниринга данных до исследований в области машинного обучения — каждая роль играет решающую роль в создании надежного и эффективного решения.

Собрав слаженную команду и четко определив их обязанности, вы заложите основу для успешного проекта машинного обучения, который принесет пользу и инновации вашей организации.

Но помните, что такой размер команды может подойти не для каждого проекта и организации. Есть альтернативные способы укомплектовать команду и при этом создать успешный продукт.

Не стесняйтесь обращаться к нам, и я буду рад обсудить вашу уникальную ситуацию подробнее!