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顶级机器学习工作以及如何为他们做准备
解释了不同的机器学习角色，邮政上顶机器学习工作以及如何为它们做准备，首先是在数据科学方面。
来源:走向数据科学日子，诸如数据科学家，机器学习工程师和AI工程师之类的工作头衔无处不在 - 如果您像我一样，如果您不在现场工作，那么很难理解每个人的实际功能。
数据科学家 机器学习工程师 AI工程师然后有一些听起来更令人困惑的标题 - 例如量子区块链LLM机器人工程师（好吧，我做了一个，但您明白了）。
量子区块链LLM机器人工程师就业市场上充满了流行语和重叠的角色，如果您对机器学习的职业感兴趣，这很难知道从哪里开始。
在本文中，我将分解顶级机器学习角色，并解释每个角色的涉及的内容 - 以及为它们做准备所需的工作。
数据科学家
是什么？
数据科学家是最著名的角色，但具有最大的工作职责。
通常，数据科学家有两种类型：
- 分析和以实验为中心的。机器学习和建模为重点。
前者包括运行A/B测试，进行深度潜水以确定业务可以改善的位置，并通过识别盲点来改善机器学习模型。这项工作中的许多作品称为解释性数据分析或简称EDA。
后者主要是建立有益于业务的POC机器学习模型和决策系统。然后，使用软件和机器学习工程师合作，将这些模型部署到生产和监视其性能。
许多机器学习算法通常位于更简单的一面，并进行定期监督和无监督的学习模型，例如：
- XGBoostLineAr和Logistic RecressionRandom Forestk-Means聚类