现在真的需要“机器学习工程师”吗？
极客时间编辑部
讲述：丁婵大小：2.29M时长：02:31
随着机器学习技术的发展，主打易用性、无需专业知识、人人皆可用的机器学习工具和平台正在成为主流，谷歌、微软、Uber 等公司纷纷推出了相应的产品。毋庸置疑，这些产品大大降低了机器学习的准入门槛，让越来越多非专业人士得以快速将机器学习应用到实际工作中。但是，这也引出了一个疑问：我们真的需要所谓的“机器学习工程师”吗？
结合在机器学习领域十几年的从业经历，以及对当下机器学习领域现状的观察和思考，Looker 首席产品官、机器学习工程师团队负责人尼克·考德威尔（Nick Caldwell）表示，自学能力比计算机科学学位更加重要，未来“机器学习工程师”这个职位将会消失。
他认为，我们现在正处在机器学习的一个全新阶段，在这个阶段，机器学习正在变得越来越容易使用，准入门槛越来越低。有一位初级前端工程师在短短的几天之内，就做出了一些具有实用性的项目，并创建了一个可以在生产系统中运行的机器学习模型。
此外，有一个不争的事实正在浮出水面，如今不需要高大上的学位或专业技能也能使用 AI。这些工具正在成为开发人员工具箱的一部分。
在 20 世纪 90 年代，一个想要试验神经网络的工程师通常需要从最简单的概念开始，然后逐步提升，理解每一层的数学概念和原理。而在今天，即使是新手，也可以使用像 Google Cloud AutoML 这样的工具，来自动完成 AI 模型的创建，并获得有效的结果。
那么，在这样一个机器学习简单易学且正在产生非凡结果的时代，我们真的需要雇佣纯粹的“机器学习”工程师吗？还是说机器学习已经成为每个程序员都可以使用的另一种工具？尼克认为是后者。
他表示，大多数招聘经理人可能会认为这种观点有点偏激，但是时代确实在发生改变。
他的观点在 Reddit 上引发了一些讨论，有人对作者的观点表示赞同，但也有人认为作者的想法过于片面。你认为未来机器学习工程师职位会消失吗？欢迎留言交流。
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- 骆驼刺机器学习平台固然好，可以拿来就用，但未必能解决生产中各种业务问题。另外，只是应用，而不去深入研究其机理，只会跟着别人跑，永远不掌握核心，仅仅是浅薄的应用，难以创新突破。所以个人认为机器学习工程师应当有。4
梁亮随着平台化，未来AI能力一定会被平台公司封装并被集成，所以我认为未来该职位不会消失，但会减少3
祎隋。与其说消失或者减少，不如说是适应机器学习需求变化的职业转型和进阶。
Frank成为开发者的工具集的一个
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