機械学習 MLNG

日常的な監督下でのデータ準備、モデルトレーニング、評価タスクを支援します。標準的な機械学習フレームワークとツールを使用して、明確に定義された問題の基本モデルを開発します。結果を文書化し、機械学習ソリューションの維持に貢献します。

確立された機械学習の手法とアルゴリズムを適用してビジネス上の問題を解決します。モデルトレーニングと評価のためのデータを選択して準備する。標準的なツールとフレームワークを使用して機械学習モデルのトレーニング、最適化、検証を行います。モデルを本番環境にデプロイし、そのパフォーマンスを監視する。結果と制限事項を利害関係者に伝えます。

機械学習の適合性を評価し、さまざまなビジネス上の問題に対するソリューションを設計および開発します。データ特性とビジネス要件に基づいて適切な手法とアルゴリズムを選択し、適用します。他の人にガイダンスを提供する。モデルのパフォーマンスを設計し、最適化します。アルゴリズムを実装し、開発、評価、監視、展開に貢献する。リスクと影響を予測しながら、業界固有のルールとガイドラインを適用します。部門横断的なチームと協力して、機械学習モデルを本番システムに統合する。詳細なパフォーマンス分析を行い、問題のトラブルシューティングを行う。

複雑で影響の大きいビジネス問題に対する機械学習ソリューションの開発と実装を主導します。MLOps プラクティスを取り入れて、エンドツーエンドの機械学習パイプラインとシステムを設計します。機械学習プロジェクト用のツール、フレームワーク、インフラストラクチャを評価して選択する。機械学習の開発と運用の実践と標準を確立する。機械学習の手法と応用に関する専門家の助言と指導を提供する。利害関係者と協力して、機械学習の取り組みを組織の目標に合わせることができる。

組織内での機械学習の採用と革新に関する戦略的方向性とロードマップを設定します。機械学習の責任ある倫理的かつ持続可能な開発と利用のためのガバナンスの枠組みと推奨プロトコルを確立する。機械学習に関する組織の能力、方針、基準、ガイドラインの開発を主導する。上級関係者と協力して機械学習がもたらす影響の大きい機会を特定し、その実施を推進する。研究や業界の動向を追い、それらを組織の慣行に統合する。