机器学习工程师，或者简称ML ENG，是一个数据科学家。他们负责使用机器学习算法解决实际问题。他们还构建模型，txpiiv既定的实效目标。
ML ENG应该拥有良好的状态，例如数据科学，推断和Java编程，并要求他们有资格使用大量机器学习框架，方法和包。ML ENG应对机器学习和深度学习技术状态有敏锐的感知，并拥有必要的实践经验。
主要人员需要完成的主要任务包括管理机器学习和深度学习项目，开发模型，部署模型，调整模型，优化策略，研究开源平台和新的机器学习算法的可行性，调试机器学习和深度学习系统，以及分析和改进数据集性能。
最初，ML ENG可能会被要求开发基于机器学习和深度学习技术的技术，这需要掌握一些编程技能，例如pytgon，R或可视化工具，如TensorFlow等。同时，ML ENG还应具有概率学和统计的实践知识，可以在用于机器学习和数据挖掘的数据上开展分析 ，并识别出有趣发现。
有了这些基础和实践技能，ML ENG应该非常了解由模型出发来设计更高级别的系统。他们应该能够建立稳定的环境来管理和改进机器学习模型，并以更有效和高品质的方式执行模型，作出令人信服的决策。ML ENG还应该能够参与实践对话，与产品团队，软件工程师，前端开发和管理者进行有效的沟通。
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