מבוא: המומחה שמעביר AI לפרודקשן
Machine Learning Engineer הוא התפקיד שמתמקד בבניית, פריסה ותחזוקת מערכות למידת מכונה בקנה מידה תעשייתי. בעוד ש-Data Scientist מתמקד במחקר, ה-ML Engineer מתמחה בהפיכת המודלים למוצרים חיים.
תפקידי הליבה
- פיתוח והטמעת מודלים: המרת אלגוריתמים ממחקר לקוד פרודקשן
- בניית pipelines: יצירת תהליכים אוטומטיים לאימון ופריסת מודלים
- אופטימיזציה לביצועים: התאמת מודלים לטעינות גבוהות
- MLOps: מעקב אחר ביצועי המודלים בזמן אמת
- אינטגרציה: חיבור המודלים למערכות enterprise
ההבדל מ-Data Scientist
- Data Scientist: מה המודל הטוב ביותר לבעיה?
- ML Engineer: איך נבנה את המודל בצורה תעשייתית?
מיומנויות טכניות
שפות תכנות
- Python: השפה המובילה
- Scala/Java: עבודה עם Spark
- C++: אופטימיזציית ביצועים
פריימוורקים ML
- TensorFlow: Deep Learning
- PyTorch: מחקר ופיתוח
- XGBoost: Gradient Boosting
כלי MLOps
- Docker: קונטיינריזציה
- Kubernetes: אורקסטרציה
- MLflow: ניהול ניסויים
- Kubeflow: MLOps מתקדם
שכר בישראל
| רמה | שכר חודשי | ניסיון |
|---|---|---|
| Junior | 22,000-30,000 ₪ | 0-2 שנים |
| Mid-Level | 30,000-45,000 ₪ | 2-5 שנים |
| Senior | 45,000-70,000 ₪ | 5+ שנים |
| Staff/Principal | 70,000+ ₪ | 8+ שנים |
סיכום
ML Engineer הוא תפקיד צעיר אך בעל התפתחות מהירה. הביקוש צפוי לגדול ב-41.8% בעשור הקרוב. התמקדו ב-MLOps, Docker/Kubernetes, ופלטפורמות ענן.