مهندس تعلم آلي
يأخذ مهندسو التعلم الآلي النماذج التي يبنيها علماء البيانات، أو التي تُشترى من الموردين، ويجعلونها تعمل بموثوقية في خدمات الصحة والرعاية الفعلية. وهم يبنون خطوط تدريب النماذج واختبارها ونشرها ومراقبتها، ويدمجونها مع الأنظمة السريرية والتشغيلية. ويضمنون أن تبقى النماذج آمنة ومحمية وعادلة وفعالة متى اعتمد عليها مرضى وموظفون حقيقيون.
تُرجم هذا النص من الإنجليزية بواسطة مساعد ذكاء اصطناعي، ولم يراجعه بعدُ متحدث أصلي باللغة. تبقى الاقتباسات من إطار قدرات مهنة الرقمنة والبيانات في الحكومة البريطانية (UK GDaD PCF) ومن ESCO باللغة الإنجليزية.
- العائلة
- البيانات
- دور UK GDaD PCF
- Machine learning engineer (Data)
- مهن ESCO
- artificial intelligence engineer (ISCO-08 2511)
- على GitHub
- مستند الدور · بيانات الدور
المستويات
| الفئة | مستوى الدور | مستوى UK GDaD PCF | درجات الخدمة المدنية البريطانية | نقاط تقييم الوظيفة |
|---|---|---|---|---|
| 7 | مهندس تعلم آلي أول | Senior machine learning engineer | SEO/G7/G6 | 495 |
| 8b | مهندس تعلم آلي قائد | Lead machine learning engineer | G7/G6 | 595 |
في مؤسسة رعاية صحية رقمية
- قد تنجرف النماذج أثناء الاستخدام الفعلي مع تغير فئات المرضى أو الممارسة السريرية أو عادات التسجيل، لذلك يُراقَب الأداء لكل فئة من المرضى ويُعاد تدريب النماذج أو تُسحب عند الحاجة.
- قد يُنظَّم نموذج يدعم التشخيص أو الفرز أو العلاج بوصفه جهازًا طبيًا، مما يفرض متطلبات رسمية لدورة حياة برمجياته وضبط التغيير والمراقبة بعد الطرح في السوق.
- تحتاج ملفات السلامة السريرية إلى أدلة على كيفية إخفاق النموذج، وكيفية عرض مخرجاته على الممارسين السريريين، وما يحدث حين يكون غير متاح.
- قد تسرّب النماذج المدرَّبة على بيانات المرضى معلومات عن أفراد، لذلك تُحمى بيانات التدريب ومخرجات النماذج والسجلات كما تُحمى البيانات نفسها.
- يجلب الذكاء الاصطناعي التوليدي والنماذج اللغوية الكبيرة مخاطر إضافية، مثل المحتوى المختلق في الملاحظات السريرية، تحتاج إلى اختبار خاص وإشراف بشري.
وصف الدور في UK GDaD PCF
A machine learning engineer develops, assures and maintains machine learning models so they can be used in products and services.
In this role, you will:
- be responsible for the software development and technical infrastructure needed to design, train, deploy and scale machine learning models
- provide and maintain effective, secure and sustainable machine learning models for use in products and services
- support all stages of the machine learning life cycle
- help product teams evaluate and choose appropriate machine learning solutions
مهن ESCO ومهاراتها
يُدرج ESCO المهارات والمعارف التي يحتاجها أصحاب العمل عادةً (أساسية) أو قد يحتاجونها (اختيارية) لكل مهنة. استخدمها قائمة مرجعية لمحادثات التطوير.
artificial intelligence engineer
Artificial intelligence engineer apply methods of artificial intelligence in engineering, robotics and computer science to design programs which simulate intelligence including thinking models, cognitive and knowledge-based systems, problem solving, and decision making. They also integrate structured knowledge into computer systems (ontologies, knowledge bases) in order to solve complex problems normally requiring a high level of human expertise or artificial intelligence methods.
المهارات والمعارف الأساسية (31)
المهارات والكفاءات
- analyse big data
- analyse business requirements
- apply ICT systems theory
- create data sets
- creatively use digital technologies
- define technical requirements
- deliver visual presentation of data
- design process
- develop creative ideas
- develop statistical software
- use data processing techniques
المعرفة
- Python (computer programming)
- algorithms
- artificial neural networks
- business process modelling
- computer programming
- computer simulation
- data mining
- data models
- data science
- information architecture
- information categorisation
- information extraction
- information structure
- principles of artificial intelligence
- resource description framework query language
- systems development life-cycle
- task algorithmisation
- unstructured data
- visual presentation techniques
أخرى
المهارات والمعارف الاختيارية (58)
المهارات والكفاءات
- apply systemic design thinking
- assess ICT knowledge
- build business relationships
- build predictive models
- build recommender systems
- design application interfaces
- design database scheme
- identify processes for re-engineering
- manage ICT data classification
- manage ICT semantic integration
- manage business knowledge
- perform dimensionality reduction
- utilise machine learning
المعرفة
- Agile project management
- Assembly (computer programming)
- C#
- C++
- COBOL
- CoffeeScript
- Common Lisp
- Erlang
- Groovy
- Haskell
- ICT project management methodologies
- Java (computer programming)
- JavaScript
- LINQ
- Lisp
- MATLAB
- ML (computer programming)
- Microsoft Visual C++
- N1QL
- Objective-C
- OpenEdge Advanced Business Language
- PHP
- Pascal (computer programming)
- Perl
- Process-based management
- Prolog (computer programming)
- R
- Ruby (computer programming)
- SAP R3
- SAS language
- SPARQL
- Scala
- Scratch (computer programming)
- Smalltalk (computer programming)
- Swift (computer programming)
- TypeScript
- VBScript
- Visual Basic
- business analytics
- business intelligence
- computer vision
- database development tools
- deep learning
- lean project management
- operational research
Contains ESCO v1.2.1 data (https://esco.ec.europa.eu/). © European Union. Reuse authorised under Commission Decision 2011/833/EU.