Machine Learning Manager

Icon
Icon ng Lightbulb
Icon
Icon ng Thumbs Up
Icon
Icon ng Palaisipan
Ang Lumikha
Ang Manghihikayat
Ang Tagalutas ng Problema
Mga Serbisyo sa Pagbabangko at Pinansyal
Computer at Information Technology
Pamahalaan, Non-Profit at Serbisyong Pampubliko
Pangangalaga sa kalusugan
Paggawa
Iba pang Propesyonal na Serbisyo
Spotlights Facts Education Landing the Job Newsfeed

Mga spotlight

Mga Katulad na Pamagat

AI Manager, Data Science Manager, Analytics Manager, Artificial Intelligence Manager, Data Engineering Manager

Deskripsyon ng trabaho

Ever since computers were first created, programmers have wanted them to be able to think for themselves. In fact, there’s an entire field of data science called machine learning dedicated to that goal! 

As IBM explains, “Machine learning is a branch of artificial intelligence (AI) and computer science which focuses on the use of data and algorithms to imitate the way that humans learn, gradually improving its accuracy.” 

Sa sandaling nakakulong sa larangan ng science fiction, ngayon libu-libong kumpanya ang labis na namumuhunan sa AI at machine learning—na may mga dedikadong team na nagsusumikap na paunlarin ang teknolohiya. Ang mga team na ito ay nangangailangan ng nakatutok na pamumuno ng mga may karanasan na Machine Learning Manager na nauunawaan ang mga layunin ng negosyo ng kanilang mga kumpanya at alam kung paano mag-coach ng mga team para magtagumpay. 

Mga Aspektong Nagpapahalaga sa Karera
  • Paggawa kasama ang mga koponan sa makabagong teknolohiya
  • Pagbuo ng mga programa upang palakasin ang kahusayan at matugunan ang mga layunin sa negosyo
  • Competitive na kabayaran at magagandang pagkakataon para sa pagpapaunlad ng mga kasanayan
Ang Inside Scoop
Mga Pananagutan sa Trabaho

Oras ng trabaho

  • Ang Mga Manager ng Machine Learning ay nagtatrabaho ng mga full-time na trabaho, karaniwang may mga gabi, katapusan ng linggo, at mga holiday, kahit na maaaring kailanganin paminsan-minsan ang overtime.

Mga Karaniwang Tungkulin

  • Maghanap ng mga lugar kung saan maaaring ilapat ang machine learning (ML) sa mga kasalukuyang proyekto at proseso
  • Makipagkita sa pamunuan ng kumpanya at mga team para ipaliwanag ang mga konsepto, magmungkahi ng mga diskarte, at suriin ang mga potensyal na epekto at benepisyo
  • Gumawa ng isang machine learning na roadmap na naglilista ng mga proseso at problema, pati na rin ang matematika, mga mapagkukunan, at mga tool na gagamitin
  • Ipatupad ang mga inisyatiba ng ML ayon sa iskedyul
  • Nangunguna sa mga ML team na maaaring kabilang ang mga data scientist, engineer, at programmer
  • Palakasin ang kamalayan ng user sa kung paano pinagtibay ang ML at kung anong mga pagbabago ang maaaring kailanganin nilang malaman
  • Makipagtulungan sa mga pangkat ng pamamahala ng mobile device kung kinakailangan upang matiyak na mahusay na naipapatupad ang mga bagong diskarte sa data
  • Bumuo at mag-deploy ng mga algorithm na may kakayahang kumuha ng kapaki-pakinabang na impormasyon mula sa malalaking set ng data
  • Layunin na suriin ang iba't ibang mga pamamaraan at ang kanilang mga resulta
  • Use programming languages and tools like Python, R, and TensorFlow
  • Bumuo ng mga awtomatikong proseso para sa predictive na pagpapatunay ng modelo

Karagdagang Pananagutan

  • Makipagtulungan sa mga kasosyong negosyo ayon sa direksyon na magbahagi ng kaalaman, insight, o impormasyon tungkol sa mga pagbabago
  • Bumuo ng matibay na mga external na network ng pakikipagsosyo upang mapahusay ang pag-aaral
  • Sanayin o i-mentor ang mga miyembro ng team at assistant manager
Mga Kasanayang Kailangan sa Trabaho

Soft Skills

  • Analitikal
  • Katalinuhan sa negosyo
  • Kakayahan sa pakikipag-usap
  • Mapagpasya
  • Mabusisi pagdating sa detalye
  • Etikal
  • Independent
  • Mga kasanayan sa pamumuno
  • Layunin
  • Organisado
  • pasyente
  • Pagtugon sa suliranin
  • Pagtutulungan ng magkakasama

Teknikal na kasanayan

Iba't ibang Uri ng Organisasyon
  • Mga kumpanya sa pagkonsulta
  • Mga tindahan ng e-commerce/tingi
  • Sektor ng pananalapi
  • Mga ahensya ng gobyerno
  • Mga kumpanya ng pangangalagang pangkalusugan at parmasyutiko
  • Paggawa
  • Mga institusyon ng pananaliksik
  • Mga kumpanyang tech
Mga Inaasahan at Sakripisyo

Ang Mga Manager ng Machine Learning ay inaasahang nasa tuktok ng kanilang laro, at handang mabisang pangunahan ang mga team upang maabot ang mga layunin ng organisasyong nauugnay sa ML. 

Dapat silang maging malikhain, etikal, at pasulong na pag-iisip, kayang hanapin at pagsamantalahan ang lahat ng pagkakataon upang pagsamahin at gamitin ang mga kakayahan ng ML at palakasin ang pagganap. Sa panahong ito ng high-tech na competitiveness, ang mga kumpanyang hindi nangunguna sa mga uso ay maaaring mabilis na mahuli at mawalan ng mga customer. 

Mga Kasalukuyang Uso

Machine learning is evolving rapidly and there are several notable trends to keep track of. Among them is the advancement of deep learning and deep neural networks inspired by the interconnected network of neurons in the human brain. Reinforcement learning is also a hot trend in robotics, training programs (aka agents) to interact with environments via trial and error. 

Habang nagiging mas kumplikado ang mga modelo ng ML, dapat bigyang-pansin ng mga mananaliksik ang mga etikal na pagsasaalang-alang at kung paano gumagawa ng mga desisyon ang mga modelo ng ML. Kasama sa iba pang mga trend ang mga konsepto tulad ng federated learning, transfer learning at pre-trained na mga modelo, AutoML, edge computing, at on-device ML—na bawat isa ay kailangang matutunan ng Machine Learning Managers upang manatiling up-to-date! 

Anong uri ng mga bagay ang kinagigiliwang gawin ng mga tao sa karerang ito noong bata pa sila...

Ang mga Machine Learning Manager ay malamang na mahilig sa teknolohiya sa murang edad. Maaaring interesado sila sa matematika, computer coding, at programming language. Malamang na nasiyahan din sila sa analytical na paglutas ng problema o kahit na nagbabasa tungkol sa mga epekto ng teknolohiya sa mga negosyo. 

Ang pagtutulungan ng magkakasama ay isang mahalagang bahagi ng larangan ng karera, ngunit ang Mga Tagapamahala ng Machine Learning ay mga pinuno na dapat na handang kumilos kapag may hindi pagkakasundo. Trabaho nila na tiyakin ang naaangkop na pag-uugali ng ML at paggawa ng desisyon. Ang kakayahang mamuno ay maaaring umunlad sa pamamagitan ng mga ekstrakurikular na aktibidad sa paaralan.   

Kailangan ang Edukasyon at Pagsasanay
  • Ang mga Machine Learning Manager sa pangkalahatan ay nangangailangan ng master's degree sa data o computer science o isang kaugnay na larangan
  • Ang mga manggagawa ay hindi nagsisimula bilang mga tagapamahala. Ang mga tagapamahala ay nangangailangan ng ilang taon ng nauugnay na karanasan sa trabaho, kabilang ang hindi bababa sa ilang taon ng karanasan sa pangangasiwa
  • Maraming manager ang na-promote mula sa loob ng organisasyon, na gumagawa ng kanilang paraan mula sa entry-o mid-level na mga posisyon bilang mga ML engineer, programmer, o sa ilang mga kaso kahit na mga tungkulin sa negosyo
  • Common course topics include:
  1. Pagmomodelo ng data
  2. Malalim na pagkatuto
  3. Mga algorithm at pamamaraan ng Machine Learning
  4. Natural na pagproseso ng wika
  5. Mga neural network
  6. Programming languages (R, Python, C++, Java) and Python libraries like NumPy, Pandas, Matplotlib, and Scikit-learn
  7. Pagpapatibay ng pag-aaral
  8. Relasyon sa pagitan ng AI at ML
  9. Mga istatistika at posibilidad
  1. Sertipiko ng Propesyonal sa Pag-aaral ng Machine ng IBM
  2. Ang Certified Machine Learning ng Amazon - Espesyalidad
  3. Sertipikasyon ng Propesyonal na ML Engineer ng Google
Mga bagay na hahanapin sa isang Unibersidad
  • Ang mga mag-aaral ay dapat maghanap ng mga kolehiyo na nag-aalok ng mga major sa data science, computer science, artificial intelligence, o machine learning
  • Maghanap ng mga programang may mga internship o iba pang pagkakataon kung saan maaari kang makakuha ng praktikal na karanasan, lalo na nauugnay sa AI at ML
  • Isaalang-alang ang pag-apply sa isang dual BS/MS program upang makatipid ng oras sa pagkumpleto ng iyong master's
  • Magpasya kung gusto mong gumawa ng mga online o hybrid na kurso
  • Palaging ihambing ang mga gastos sa matrikula at iba pang mga bayarin. Suriin ang iyong mga opsyon para sa mga scholarship at tulong pinansyal
  • Tingnan kung ang programa ay may anumang pakikipagsosyo sa mga kumpanyang kumukuha ng mga nagtapos!
  • Tandaan ang mga istatistika ng pagtatapos at paglalagay ng trabaho para sa mga alumni 
Mga dapat gawin sa High School at College
  • Ang mga mag-aaral sa high school ay dapat kumuha ng mga kurso sa matematika (kabilang ang differential calculus), Ingles, komunikasyon, at teknolohiya ng impormasyon (lalo na ang AI at ML, kung maaari)
  • Ang mga mag-aaral sa high school na walang access sa mga kursong AI/ML ay maaaring mag-aral nang mag-isa para magsimulang magtayo ng pundasyon. Isaalang-alang ang pagsali o pagbuo ng isang computer club!
  • Knowledge of Python and SQL will come in handy later, and these can also be learned through self-study
  • Mag-apply para sa isang bachelor's program sa computer o data science o isang kaugnay na larangan, na may pagtuon sa machine learning. Isaalang-alang ang pag-apply sa isang dual BS/MS program upang makatipid ng oras sa pagkumpleto ng iyong master's
  1. Maaaring hindi kailangan ng master's degree para sa bawat posisyon ngunit mapapalakas nito ang iyong mga kredensyal at maaaring makapag-aplay para sa mga panimulang posisyon na mas mahusay ang suweldo
  • Maghanap ng mga part-time na trabaho kung saan maaari kang makakuha ng nauugnay na karanasan sa trabaho. Kakailanganin mo ang mga taon ng karanasan upang maisaalang-alang para sa isang posisyon sa pamamahala (kabilang ang karanasan sa pangangasiwa sa iba at nangungunang mga koponan)
  • Mag-apply para sa mga nauugnay na internship, sa pamamagitan ng iyong paaralan o sa iyong sarili
  • Read magazines and website articles related to machine learning. Consider doing ad hoc courses via Coursera or other sites for more structured learning
  • Humiling ng panayam na nagbibigay-impormasyon sa isang gumaganang Machine Learning Manager 
Karaniwang Roadmap
Roadmap ng Machine Learning Manager
Paano makuha ang iyong unang trabaho
  • Tingnan ang mga portal ng trabaho tulad ng Indeed.com , LinkedIn , Glassdoor , Monster , CareerBuilder , SimplyHired , o ZipRecruiter
  • Huwag asahan na magsimula sa isang antas ng pamamahala! Maliban kung mayroon ka nang ilang taon ng nauugnay na karanasan sa trabaho, kakailanganin mo munang mag-apply sa mga entry-level na posisyon
  • Consider relocating close to a tech hub city like Austin, Dallas, Raleigh, San Jose, or Charlotte
  • Manatiling nakikipag-ugnayan sa mga kaklase at gamitin ang iyong network para makakuha ng mga tip sa trabaho. Karamihan sa mga trabaho ay matatagpuan pa rin sa pamamagitan ng mga personal na koneksyon
  • Tanungin ang iyong mga instruktor, dating superbisor, at/o mga katrabaho kung handa silang magsilbi bilang mga personal na sanggunian. Huwag ibigay ang kanilang personal na impormasyon sa pakikipag-ugnayan nang walang paunang pahintulot
  • Check out some Machine Learning-related resume examples and sample interview questions, including basics like “What Are the Different Types of Machine Learning?” or more advanced topics such as “How Will You Know Which Machine Learning Algorithm to Choose for Your Classification Problem?”
  • Magsanay sa paggawa ng mga kunwaring panayam sa career center ng iyong paaralan (kung mayroon sila nito)
  • Dress appropriately for interviews and show your enthusiasm for and knowledge of the AI/ML field 
Paano Umakyat sa Hagdan
  • Ito ay tumatagal ng mga taon ng edukasyon at karanasan sa trabaho upang magawa ang iyong paraan upang maging isang Machine Learning Manager. Kapag nandoon ka na, medyo mataas ka na, pero may mga pagkakataon pa rin para sa pag-asenso at pagtaas ng suweldo
  • Kasama sa mas mataas na antas ng mga titulo sa trabaho ang Senior Machine Learning Manager at Direktor ng Machine Learning o Pinuno ng Machine Learning
  • Ang mga tagapamahala ay maaari ring maghanap ng cross-functional na pamumuno o mga tungkulin sa espesyalisasyon sa industriya. Ang ilan ay nagpasyang lumipat sa mga purong posisyon sa pananaliksik at pagpapaunlad
  • Ipaalam sa iyong superbisor na interesado ka sa pag-unlad ng karera at humingi ng kanilang payo
  • Karamihan sa mga ML Manager ay may graduate degree, ngunit para sa mga hindi, ang pagkakaroon ng master's ay magiging isang magandang paraan para mapalakas ang mga kredensyal at kwalipikasyon
  • Magdagdag ng halaga sa organisasyon sa pamamagitan ng pagsasama ng ML saanman ito magagamit. Makipag-ugnayan sa pamunuan at mga stakeholder upang matiyak na nauunawaan ang mga layunin at benepisyo ng ML  
  • Mabisang pamunuan ang mga koponan at tiyaking napapanatili ang mga proyekto sa iskedyul at nasa badyet
  • Subaybayan ang mga trend at hamon ng AI at ML. Manatiling up-to-date sa pinakabagong software
  • Para sa mga nagtatrabaho sa mas maliliit na organisasyon, maaaring kailanganin mong mag-apply para magtrabaho sa mas malaki o ibang uri ng organisasyon para makakuha ng mas malaking suweldo o maabot ang mas matataas na layunin sa karera
  1. Halimbawa, ang mga manager na nagtatrabaho para sa mga ahensya ng gobyerno ay maaaring makakuha ng mas malaking suweldo sa isang pribadong kumpanya ng teknolohiya
  • Makakatulong din ang pagkumpleto ng mga advanced na third-party na certification. Kasama sa mga opsyon ang:
  1. Sertipiko ng Propesyonal sa Pag-aaral ng Machine ng IBM
  2. Ang Certified Machine Learning ng Amazon - Espesyalidad
  3. Sertipikasyon ng Propesyonal na ML Engineer ng Google
  • Siyempre, ang mga ML Manager na may malakas na background sa negosyo ay maaaring umunlad bilang mga negosyante na naglulunsad ng kanilang sariling AI o mga negosyong nauugnay sa ML sa halip na magtrabaho para sa ibang tao!
  1. Consider Stanford professor Andrew Ng, a prominent ML entrepreneur and co-founder of Coursera and Google Brain, who has a net worth of ~$122 million!
Mga Inirerekomendang Tool/Resources

Mga website

Mga libro

  • Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems, by Aurélien Géron
  • Machine Learning For Dummies, by John Paul Mueller
  • The Hundred-Page Machine Learning Book, by Andriy Burkov 
Plano B

Ang Machine Learning ay isang kamangha-manghang larangan ngunit nangangailangan ng mga taon ng edukasyon at karanasan sa trabaho upang maging kwalipikado para sa isang posisyon ng manager. Maraming mga nauugnay na opsyon sa karera na dapat isaalang-alang, ang ilan sa mga ito ay maaaring mangailangan ng mas kaunting oras upang maging kwalipikado. Sa parehong paraan, maaaring magsilbing stepping stone ang ilan sa mga tungkuling ito para maging ML Manager mamaya!  

  • AI Prompt Engineer
  • Big Data Engineer
  • Developer ng Business Intelligence
  • Computer Programmer
  • Analyst ng Computer Systems
  • Arkitekto ng Database
  • Data Scientist
  • Information Security Analyst
  • Mathematician
  • Machine Learning Engineer
  • Robotics Engineer
  • Arkitekto ng Software
  • Web Developer

Newsfeed

Mga Tampok na Trabaho

Mga Online na Kurso at Tool

SALARY AND JOB OUTLOOK
Choose a Subregion:

Mga Inaasahan sa Taunang Sahod

$142K
$172K
$210K

New workers start around $142K. Median pay is $172K per year. Highly experienced workers can earn around $210K.

Source: State of California, Employment Development Department

Mga Inaasahan sa Taunang Sahod

$131K
$169K
$214K

New workers start around $131K. Median pay is $169K per year. Highly experienced workers can earn around $214K.

Source: State of California, Employment Development Department