10年内将再也不有机器学习工程师？

当你不知道怎么配图时，那就加一只猫

机器学习技术正在变成每一位软件工程师工具库中常见的一部分。

在任何一个新兴领域最开始的阶段，都会出现特殊岗位，随着该领域的发展，那些特殊职位会变得愈来愈广泛。机器学习领域的发展可能也正遵循这一规律。

让咱们来具体分析一下

机器学习工程师的兴起是企业中大肆宣传人工智能和数据科学之类的流行语的结果。在机器学习的发展初期，机器学习工程师是很是必要的角色，对于咱们中的许多人来讲，这份工做为其带来了不错的收入增加！但若是你问机器学习工程师具体是作什么的，你会从不一样人那里获得不一样的答案。

纯粹主义者会说，机器学习工程师的工做就是将模型从实验室中“解救”出来并将它们运用到生产中，发挥实用价值。机器学习工程师扩展了机器学习系统的规模，将参考实现转化成可应用的软件，而且常常在其中融合数据工程的内容。机器学习工程师一般是强大的程序员，对所使用的模型有必定了解。

但这些描述听上去彷佛很像普通软件工程师所作的工做。

若是你询问顶级科技公司，机器学习工程师对他们来讲意味着什么，你可能会从10位调查参与者那里获得10个不一样的答案。这样的结果不足为奇，机器学习工程师是一个相对年轻的职位，而发布这些职位的人一般是经理，他们可能几十年来都没有时间（或意愿）去真正了解科技领域的技术。

如下我整理了几家头部科技公司发布的机器学习工程师的招聘要求，你们能够看看这些招聘条件之间的差异：

【数学/统计/运筹学博士学位。掌握R、SQL和机器学习技能。】第一条JD就颇有意思，肯定这招的是机器学习工程师而不是研究员？

【计算机科学专业学士/硕士学位。拥有一到五年的软件开发相关工做/学术经验，接触过计算机视觉，天然语言处理等技术是加分项。】

这一条对于“学习背景”的坚持也是十分典型，但这条JD毕竟是来自头部科技公司， 因此也不算使人惊讶。

【计算机科学专业学士/硕士学位。三年或以上编程和搭建机器学期系统的经验。熟悉大数据是加分项。】

最后这条比较符合咱们所认为的机器学习工程师的招聘要求。

一些公司已经开始在发布招聘要求时采用新方法，我认为大多数公司以后都会效仿这种方法。该方法的核心是要求申请者是熟悉机器学习技术的软件工程师，最好有过几年工做经验。雇主将优先选择对于构建和扩展系统具备丰富经验的工程师，不管系统的构建是基于机器学习仍是其余技术。

只要人们对机器学习的了解不多而且准入门槛很高，机器学习工程师的职位就必不可少。

通过认真的考虑以后，我相信机器学习工程师的角色将被常见的软件工程师彻底替代，机器学习工程师的职能将变得像标准工程师那样，从上游人员那里得到要求或参考实现，将其转换为生产代码，再交付和扩展成应用程序。

目前，咱们中的许多机器学习工程师都面临一个奇怪的处境，他们正在用机器学习技术解决之前从未遇到的问题。所以，在不少状况下，他们一边作着研究工做，一边作着工程师的工做。我认识一些同行他们二者都擅长。还有一部分人，他们技能不那么全面，但会花更多时间阅读新的研究论文再将所学输出为可用的代码

面对着处境尴尬的十字路口，咱们身为机器学习工程师也正在探索适合咱们的定位。

受到工做方式的影响，机器学习工程师常常会参与讨论和会议，不管议题是否属于咱们专业知识的核心，咱们都会接受会议邀请……在我看来机器学习工程师通常处在构建参考实现工做的最尾端，而后全权负责将参考实现转化为生产代码的工做。

不久以后，大多数企业将几乎再也不须要利用研究工做来完善他们的项目，只有极少数状况下和须要深刻技术的工做才会用到特殊的技能，工程师将大量使用API。随着愈来愈多的大学将机器学习知识带入课堂，机器学习正在成为每一个新工程师工具包中的常见工具。大学里的机器学习课程几乎座无虚席，所以几乎每一个毕业生对这一领域多少有些了解。

有不少专栏读者都会在后台给我留言，如下部分我对于他们所提出的问题的见解：
或许硅谷人常说的“万能API”是假话，又或许在建设系统基础架构时总会须要利用人工智能进行自定义的调整。但我认为就像HuggingFace的问世对于天然语言处理技术的影响同样，其余领域中的大多数问题都将可以被一个简单的API所解决，这是个人我的观点。

有人说“哥们这只是一个头衔，机器学习工程师其实就是指那些比通常计算机专业的毕业生具有更强数学和统计背景知识的人。”对此我彻底赞成，这只是个头衔。但若是连职位自己都不存在了，头衔还将继续存在吗？不过有一点确实没错，这只是个头衔。

我认为目前煊赫一时的区块链分布式系统工程师的将来发展也会像如今的机器学习工程师同样。自中本聪发布比特币白皮书发布以来，绝大多数区块链项目一直在致力于基础技术和基础架构的建设。这须要项目参与者具有强大的工程技能，参与者一般被称为分布式系统工程师。你最终会发现这一切变得愈来愈抽象，企业正开始寻找实际使用的案例，普通工程师便开始使用区块链技术构建新的实例，这些变化就像人工智能和机器学习领域出现的变化同样。

在我发布这篇文章以后，有不少人给我留言，其中我最欣赏的一条留言来自推特上的Varii：“就像你说的，机器学习工程师只是个标题。大多数雇主都但愿员工具有综合技能。我以为重点不在于谁会被淘汰，而是谁有足够的能力适应不断变化的行业。”

是的，这与个人想法不谋而合：若是你真的对某件事充满热情，那么不管其所在的领域或趋势如何变化，你的热情总会驱动着你最终创造出不少厉害的东西。

原文连接：https://towardsdatascience.com/machine-learning-engineers-will-not-exist-in-10-years-c9cbbf4472f3

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