Un Professional Machine Learning Engineer diseña, crea y pone en producción modelos de machine learning (ML) para resolver desafíos empresariales mediante las tecnologías de Google Cloud y el conocimiento de modelos y técnicas comprobados de ML. El ML Engineer tiene en cuenta los principios de AI responsable durante el proceso de desarrollo del ML y colabora estrechamente con otras funciones para garantizar el éxito a largo plazo de los modelos. El ML Engineer debe dominar todos los aspectos de la arquitectura de los modelos, la interacción de las canalizaciones (pipelines) de datos y la interpretación de métricas. También, debe estar familiarizado con los conceptos fundamentales del desarrollo de aplicaciones, la administración de infraestructuras y la ingeniería y administración de datos. Gracias a su comprensión del entrenamiento, el reentrenamiento, la implementación, la programación, la supervisión y la mejora de los modelos, el ML Engineer diseña y crea soluciones escalables para ofrecer rendimiento óptimo.
El examen de certificación Professional Machine Learning Engineer evalúa tu capacidad para:
- Enmarcar problemas de ML.
- Desarrollar modelos de ML.
- Diseñar soluciones de ML.
- Automatizar y organizar las canalizaciones de ML.
- Diseñar sistemas de procesamiento y preparación de datos.
- Supervisar, optimizar y mantener las soluciones de ML.