मशीन लर्निंग इंजीनियर
मशीन लर्निंग इंजीनियर डेटा वैज्ञानिकों द्वारा बनाए गए या आपूर्तिकर्ताओं से ख़रीदे गए मॉडलों को लाइव स्वास्थ्य और देखभाल सेवाओं में विश्वसनीय रूप से काम करने योग्य बनाते हैं। वे मॉडलों को प्रशिक्षित करने, परखने, परिनियोजित करने और उनकी निगरानी करने वाली पाइपलाइन बनाते हैं, और उन्हें क्लिनिकल तथा परिचालन प्रणालियों के साथ एकीकृत करते हैं। वे सुनिश्चित करते हैं कि जब वास्तविक रोगी और कर्मचारी उन पर निर्भर हों, तब मॉडल सुरक्षित, संरक्षित, निष्पक्ष और प्रभावी बने रहें।
इस पाठ का अंग्रेज़ी से अनुवाद एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता सहायक ने किया है, और किसी मूल हिन्दी भाषी ने अभी तक इसकी समीक्षा नहीं की है। यूके सरकार के डिजिटल और डेटा पेशा क्षमता ढाँचे (UK GDaD PCF) और ESCO के उद्धरण अंग्रेज़ी में ही रखे गए हैं।
- परिवार
- डेटा
- UK GDaD PCF भूमिका
- Machine learning engineer (Data)
- ESCO व्यवसाय
- artificial intelligence engineer (ISCO-08 2511)
- GitHub पर
- भूमिका दस्तावेज़ · भूमिका डेटा
स्तर
| बैंड | भूमिका स्तर | UK GDaD PCF स्तर | सिविल सेवा ग्रेड | कार्य मूल्यांकन अंक |
|---|---|---|---|---|
| 7 | वरिष्ठ मशीन लर्निंग इंजीनियर | Senior machine learning engineer | SEO/G7/G6 | 495 |
| 8b | लीड मशीन लर्निंग इंजीनियर | Lead machine learning engineer | G7/G6 | 595 |
किसी डिजिटल स्वास्थ्य सेवा संगठन में
- रोगी आबादी, क्लिनिकल अभ्यास या अभिलेखन की आदतें बदलने पर लाइव मॉडल ड्रिफ़्ट कर सकते हैं, इसलिए हर रोगी समूह के लिए प्रदर्शन की निगरानी होती है और आवश्यकता होने पर मॉडल दोबारा प्रशिक्षित या वापस लिए जाते हैं।
- निदान, ट्राइएज या उपचार में सहायक मॉडल चिकित्सा उपकरण के रूप में विनियमित हो सकता है, जिससे उसके सॉफ़्टवेयर जीवनचक्र, परिवर्तन नियंत्रण और बाज़ार-पश्चात निगरानी की औपचारिक आवश्यकताएँ आती हैं।
- क्लिनिकल सुरक्षा केस के लिए साक्ष्य चाहिए कि मॉडल कैसे विफल होता है, उसके आउटपुट चिकित्सकों को कैसे दिखते हैं, और उसके अनुपलब्ध होने पर क्या होता है।
- रोगी डेटा पर प्रशिक्षित मॉडल व्यक्तियों के बारे में जानकारी लीक कर सकते हैं, इसलिए प्रशिक्षण डेटा, मॉडल आर्टिफ़ैक्ट और लॉग को डेटा की तरह ही सुरक्षित रखा जाता है।
- जेनरेटिव AI और बड़े भाषा मॉडल क्लिनिकल नोट्स में गढ़ी हुई सामग्री जैसे अतिरिक्त जोखिम लाते हैं, जिनके लिए विशेष परीक्षण और मानवीय निगरानी चाहिए।
UK GDaD PCF भूमिका विवरण
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
ESCO व्यवसाय और कौशल
ESCO हर व्यवसाय के लिए वे कौशल और ज्ञान सूचीबद्ध करता है जिनकी नियोक्ताओं को आमतौर पर आवश्यकता होती है (अनिवार्य) या हो सकती है (वैकल्पिक)। विकास संबंधी बातचीत के लिए इन्हें जाँच-सूची के रूप में उपयोग करें।
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.
अनिवार्य कौशल और ज्ञान (31)
कौशल और दक्षताएँ
- 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
ज्ञान
- 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
अन्य
वैकल्पिक कौशल और ज्ञान (58)
कौशल और दक्षताएँ
- 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
ज्ञान
- 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
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