Peiriannydd dysgu peirianyddol
Mae peirianwyr dysgu peirianyddol yn cymryd modelau a adeiladwyd gan wyddonwyr data, neu a brynwyd gan gyflenwyr, ac yn gwneud iddynt weithio'n ddibynadwy mewn gwasanaethau iechyd a gofal byw. Maen nhw'n adeiladu'r piblinellau sy'n hyfforddi, yn profi, yn defnyddio, ac yn monitro modelau, ac yn eu hintegreiddio â systemau clinigol a gweithredol. Maen nhw'n sicrhau bod modelau'n aros yn ddiogel, yn saff, yn deg, ac yn effeithiol unwaith y bydd cleifion a staff go iawn yn dibynnu arnynt.
Cyfieithwyd y testun hwn o'r Saesneg gan gynorthwyydd deallusrwydd artiffisial, ac nid yw siaradwr Cymraeg brodorol wedi'i adolygu eto. Mae'r derminoleg yn dilyn TermCymru, cronfa dermau Llywodraeth Cymru. Mae dyfyniadau o Fframwaith Gallu Proffesiwn Digidol a Data Llywodraeth y DU ac o ESCO yn aros yn Saesneg.
- Teulu
- Data
- Rôl UK GDaD PCF
- Machine learning engineer (Data)
- Galwedigaethau ESCO
- artificial intelligence engineer (ISCO-08 2511)
- Ar GitHub
- Dogfen y rôl · Data'r rôl
Lefelau
| Band | Lefel rôl | Lefel UK GDaD PCF | Graddau'r Gwasanaeth Sifil | Pwyntiau gwerthuso swyddi |
|---|---|---|---|---|
| 7 | Uwch beiriannydd dysgu peirianyddol | Senior machine learning engineer | SEO/G7/G6 | 495 |
| 8b | Peiriannydd dysgu peirianyddol arweiniol | Lead machine learning engineer | G7/G6 | 595 |
Mewn sefydliad gofal iechyd digidol
- Gall modelau sy'n cael eu defnyddio'n fyw ddrifftio wrth i boblogaethau cleifion, ymarfer clinigol, neu arferion cofnodi newid, felly caiff perfformiad ei fonitro ar gyfer pob grŵp o gleifion a chaiff modelau eu hailhyfforddi neu eu tynnu'n ôl pan fo angen.
- Gall model sy'n llywio diagnosis, brysbennu, neu driniaeth gael ei reoleiddio fel dyfais feddygol, sy'n dod â gofynion ffurfiol ar gyfer cylch bywyd ei feddalwedd, rheoli newid, a gwyliadwriaeth ar ôl ei roi ar y farchnad.
- Mae angen tystiolaeth ar achosion diogelwch clinigol am sut mae model yn methu, sut mae ei allbynnau'n cael eu dangos i glinigwyr, a beth sy'n digwydd pan nad yw ar gael.
- Gall modelau a hyfforddwyd ar ddata cleifion ollwng gwybodaeth am unigolion, felly caiff data hyfforddi, arteffactau model, a logiau eu diogelu fel y data ei hun.
- Mae deallusrwydd artiffisial cynhyrchiol a modelau iaith mawr yn dod â risgiau pellach, fel cynnwys wedi'i ddyfeisio mewn nodiadau clinigol, sydd angen profion penodol a goruchwyliaeth ddynol.
Disgrifiad rôl UK GDaD PCF (yn Saesneg)
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
Galwedigaethau a sgiliau ESCO
Mae ESCO yn rhestru'r sgiliau a'r wybodaeth y mae cyflogwyr fel arfer eu hangen (hanfodol) neu y gallai fod eu hangen (dewisol) ar gyfer pob galwedigaeth. Defnyddiwch nhw fel rhestr wirio ar gyfer sgyrsiau datblygu. Mae labeli ESCO yn Saesneg.
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.
Sgiliau a gwybodaeth: Hanfodol (31)
Sgiliau a chymwyseddau
- 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
Gwybodaeth
- 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
Arall
Sgiliau a gwybodaeth: Dewisol (58)
Sgiliau a chymwyseddau
- 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
Gwybodaeth
- 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.