Что должен знать и уметь Machine Learning Engineer / Инженер машинного обучения (NLP)?

Инженер машинного обучения (ML Engineer), специализирующийся на обработке естественного языка (NLP), должен обладать следующими знаниями и навыками:

1. Знание основ машинного обучения: Инженер машинного обучения должен иметь хорошее понимание основ машинного обучения и алгоритмов обучения с учителем и без учителя, включая деревья решений, логистическую регрессию, метод опорных векторов, наивный Байесовский классификатор, кластеризацию и другие.

2. Знание алгоритмов NLP: Инженер машинного обучения должен знать основные алгоритмы обработки естественного языка, такие как токенизация, нормализация, стемминг, лемматизация, извлечение ключевых слов, классификация текста, машинный перевод и т.д.

3. Знание языков программирования: Инженер машинного обучения должен иметь опыт программирования на Python, Java или другом языке программирования, используемом для разработки NLP-приложений.

4. Знание фреймворков для машинного обучения: Инженер машинного обучения должен иметь опыт работы с фреймворками машинного обучения, такими как TensorFlow, PyTorch, Keras, Scikit-Learn и другими.

5. Опыт работы с данными: Инженер машинного обучения должен уметь работать с большими объемами данных, уметь обрабатывать данные и проводить предварительный анализ данных (EDA).

6. Умение создавать и обучать модели NLP: Инженер машинного обучения должен уметь создавать и обучать модели для решения задач NLP, таких как классификация текста, машинный перевод, распознавание именованных сущностей и т.д.

7. Опыт работы с облачными технологиями: Инженер машинного обучения должен уметь работать с облачными сервисами, такими как Amazon Web Services, Microsoft Azure или Google Cloud Platform.

8. Коммуникационные навыки: Инженер машинного обучения должен уметь коммуницировать с другими разработчиками и бизнес-клиентами, понимать их требования и проблемы, а также находить наилучшие