数字化转型的浪潮席卷全球，每个组织都在努力将业务线上化，并积极拥抱数据科学、人工智能和机器学习这些前沿工具。随之而来的，是对相关专业人才的持续渴求。尤其是机器学习，作为自动化工具的核心引擎，其工程师的准入门槛自然水涨船高。

Forrester Research的高级分析师Brandon Purell一针见血地指出：“任何公司未来的成功，百分之百取决于机器学习。”在客户至上的时代，企业要想赢，就必须精准预判客户的需求。而机器学习，恰恰是实现这一点的关键所在。这也解释了为什么市场对机器学习工程师的需求如此迫切。

那么，这个职位究竟有何特殊之处？我们不妨先拆解一下它的核心定义。

机器学习的作用

从本质上说，机器学习工程师是数据科学家和软件工程师两大角色的深度融合。数据科学家主要负责大数据分析，他们运用数学、统计、分析技能以及机器学习工具，从海量数据中挖掘商业洞察。而软件工程师则是编写可扩展代码、设计复杂软件系统的专家，他们的日常工作通常不涉及机器学习工具。问题在于，数据科学家创建的应用程序往往非常复杂，缺乏标准的设计模式，让软件工程师难以理解和维护。因此，公司急需一种能同时驾驭这两种技能的人——这就是机器学习工程师的价值所在。他们需要能够理解数据科学家的代码，并将其转化为更易于访问、更可落地的工程方案。

机器学习工程师的职责

机器学习工程师的工作与数据科学家类似，都需要处理海量数据集。这就要求他们必须具备优秀的数据管理能力。他们的核心职责，是将数据科学的规则与编程技术有机结合，帮助企业借助AI和机器学习真正驱动业务增长。

机器学习工程师的必备技能

那么，想成为一位合格的机器学习工程师，需要具备哪些硬实力和软实力？

• 软技能——这些非技术能力是跟上机器学习快速迭代节奏的保障。比如高效的时间管理，以及敏锐的商业洞察力，这些都能帮助工程师在复杂场景中快速做出判断。

• 技术技能——企业招聘时，通常会要求掌握中级Python、C++，以及线性代数、微积分、统计学等基础数学知识。这些是入行的基本功。

• 机器学习和神经网络——这是为业务问题提供精准解决方案的核心技能。随着机器学习不断扩展到神经网络之外，对算法等非神经网络概念的理解，则成了加分项。

机器学习工程师是做什么的？

在实际工作中，机器学习工程师与数据科学家紧密协作。数据科学家从几十GB的数据集中提取有价值的信息，并将其传达给利益相关者。而机器学习工程师则负责确保这些模型能够实时处理大规模数据，得出准确的结果。当这两个角色协同工作时，就能创造出那些曾经被认为不切实际甚至不可能的技术。机器学习工程师正在为多个行业注入碘伏性技术，为科技世界的未来铺路。