Toptal è una delle piattaforme più popolari per i migliori talenti freelance in una varietà di campi, inclusi gli ingegneri di machine learning. Assumere ingegneri di machine learning da Toptal può farti risparmiare tempo e denaro. Inoltre, ti dà accesso a un pool di talenti più ampio di quello che troveresti se stessi assumendo internamente. In questo post sul blog, spiegheremo come assumere ingegneri di machine learning da Toptal.
Ingegneri Toptal sono selezionati e controllati dal team di esperti di Toptal, assicurando che abbiano le competenze e l'esperienza per soddisfare le tue esigenze.
Ingegneri dell'apprendimento automatico: fatti e statistiche
- Il mercato globale dell'apprendimento automatico dovrebbe raggiungere $ 209.91 miliardi entro il 2029, in crescita a un CAGR del 38.8% dal 2022 al 2029.
- La domanda di ingegneri dell'apprendimento automatico sta superando l'offerta, con un previsto carenza di 171,000 professionisti entro il 2024.
- Lo stipendio medio per un ingegnere di machine learning nel Stati Uniti è $ 130,000 all'anno.
- Il le migliori competenze per gli ingegneri di machine learning includono:
- Linguaggi di programmazione: Python, Java e R
- Algoritmi di apprendimento automatico: regressione lineare, regressione logistica e alberi decisionali
- Tecniche di data mining: clustering, riduzione della dimensionalità e mining di regole di associazione
- Piattaforme di cloud computing: AWS, Azure e Google cloud Platform
- Il modo migliore per iniziare una carriera come ingegnere di machine learning è farlo ottenere una laurea in informatica o in un campo correlato. Puoi anche acquisire esperienza lavorando a progetti di machine learning nel tuo tempo libero.
Qui ci sono alcuni ulteriori suggerimenti per trovare un lavoro come ingegnere di machine learning:
- Rete con le persone sul campo. Partecipa a eventi, incontri e conferenze del settore.
- Costruisci il tuo portfolio. Crea un sito Web o un blog in cui presentare i tuoi progetti di machine learning.
- Rimani aggiornato sulle ultime tendenze. Leggi pubblicazioni e blog di settore.
- Essere pazientare. Potrebbe volerci del tempo per trovare il lavoro giusto, ma la domanda di ingegneri di machine learning non farà che aumentare in futuro.
Reddit è un ottimo posto per saperne di più su Toptal. Ecco alcuni post di Reddit che penso troverai interessanti. Dai un'occhiata e partecipa alla discussione!
Perché assumere ingegneri di Machine Learning da Toptal?
toptal.com è un mercato ampiamente conosciuto e utilizzato per i migliori ingegneri di Machine Learning. È giusto dire che Toptal è una delle migliori piattaforme per assumere talenti e freelancers da.
Toptal consente solo ai migliori talenti in assoluto di unirsi alla loro piattaforma, quindi se lo desideri assumere il 3% più ricco di freelancers nel mondo, Poi questo Toptal è la rete esclusiva da cui assumerli.
Il costo dell'assunzione di un freelancer da Toptal dipende dal tipo di ruolo per cui stai assumendo, ma puoi aspettarti di pagare tra $ 60 e $ 200 + all'ora.
- Toptal vanta una percentuale di successo di trial-to-hiring del 95%, con una commissione di reclutamento di $ 0 per il 3% più ricco del pool di talenti freelance globale. Verrai presentato ai candidati entro 24 ore dall'iscrizione e il 90% dei clienti assume il primo candidato presentato da Toptal.
- Se hai solo bisogno di aiuto con un progetto più piccolo, o hai un budget limitato e puoi permetterti solo inesperti ed economici freelancers - allora Toptal non è il mercato freelance per te.
Ci sono molti motivi per cui potresti voler assumere ingegneri di machine learning su Toptal. Eccone alcuni:
- Accesso ai migliori talenti: Toptal seleziona e controlla i suoi ingegneri, assicurandosi che abbiano le competenze e l'esperienza per soddisfare le tue esigenze. Ciò significa che puoi essere sicuro di assumere il meglio del meglio.
- Velocità e flessibilità: Gli ingegneri Toptal sono disponibili su richiesta, quindi puoi iniziare subito il tuo progetto. Sono anche flessibili, quindi puoi lavorare con loro part-time o full-time, a seconda delle necessità.
- Efficacia dei costi: Gli ingegneri Toptal sono in genere più convenienti dei dipendenti interni. Questo perché paghi solo per le ore in cui lavorano e non devi preoccuparti di fornire vantaggi o costi generali.
- Pace della mente: Toptal offre una garanzia di soddisfazione, quindi puoi essere sicuro di fare un investimento saggio. Se non sei soddisfatto del tuo ingegnere, puoi semplicemente richiedere una sostituzione.
Qui ci sono alcuni ulteriori vantaggi dell'assunzione di ingegneri di apprendimento automatico su Toptal:
- Indipendente: Gli ingegneri Toptal hanno una profonda esperienza nell'apprendimento automatico e nell'intelligenza artificiale. Possono aiutarti a progettare, sviluppare e distribuire soluzioni di machine learning che soddisfino le tue esigenze specifiche.
- Collaborazione: Gli ingegneri Toptal sono collaborativi e sono sempre disposti a lavorare con te per garantire che il tuo progetto abbia successo. Sono anche bravi a comunicare e spiegare concetti tecnici complessi in un modo che puoi capire.
- Innovazione: Gli ingegneri Toptal sono sempre aggiornati sulle ultime tendenze e tecnologie di machine learning. Possono aiutarti a rimanere un passo avanti rispetto alla concorrenza sviluppando soluzioni innovative di apprendimento automatico che i tuoi clienti adoreranno.
Ingegneri di Machine Learning che assumono domande di colloquio
Qui ci sono alcuni esempi di domande che puoi porre ai tecnici del machine learning durante un colloquio di assunzione:
- Quali sono le tue capacità ed esperienza nell'apprendimento automatico?
- Puoi descrivere un momento in cui hai utilizzato l'apprendimento automatico per risolvere un problema?
- Cosa ne pensi del futuro dell'apprendimento automatico?
- Quali sono alcune delle sfide che devi affrontare come ingegnere di machine learning?
- Come rimanere aggiornati sulle ultime tendenze e tecnologie di machine learning?
- Quali sono le tue aspettative salariali?
Puoi anche porre domande più specifiche sull'esperienza del candidato con particolari algoritmi, strumenti o framework di machine learning. Per esempio, se stai cercando qualcuno che abbia esperienza con il deep learning, potresti chiedere:
- Cosa ne pensi del deep learning?
- Quali sono alcune delle sfide che hai dovuto affrontare lavorando con il deep learning?
- Quali sono alcuni dei vantaggi dell'utilizzo del deep learning?
Facendo queste domande, puoi avere un'idea migliore delle capacità, dell'esperienza e della conoscenza dell'apprendimento automatico del candidato. Questo ti aiuterà a prendere una decisione informata sull'opportunità o meno di assumerli.
Qui ci sono alcuni suggerimenti aggiuntivi per intervistare ingegneri di machine learning:
- Siate preparati. Prima del colloquio, prenditi del tempo per ricercare il background e l'esperienza del candidato. Questo ti aiuterà a porre domande più informate e a valutare meglio le loro capacità.
- Sii chiaro riguardo alle tue aspettative. All'inizio del colloquio, assicurati di spiegare le esigenze e le aspettative della tua azienda per il ruolo di ingegnere di machine learning. Questo aiuterà il candidato a concentrare le proprie risposte sulle aree che sono più importanti per lui.
- Sii mentalmente aperto. Non aver paura di porre domande che sfidano il pensiero del candidato. Questo ti aiuterà a valutare le loro capacità di pensiero critico e la loro capacità di risolvere i problemi.
- Sii rispettoso. Ricorda che il candidato ti sta intervistando tanto quanto tu lo stai intervistando. Assicurati di trattarli con rispetto e cortesia durante tutto il processo del colloquio.
Se stai cercando di assumere un ingegnere di machine learning, ti incoraggio vivamente a provare Toptal. Assumere ingegneri di machine learning da Toptal non è solo conveniente, ma ti dà anche accesso a un pool di talenti più ampio di quello che troveresti se stessi assumendo internamente. Inizia ad assumere da Toptal oggi!
Come valutiamo Freelancer Mercati: la nostra metodologia
Comprendiamo il ruolo fondamentale che freelancer i mercati delle assunzioni giocano nell’economia digitale e gig economy. Per garantire che le nostre recensioni siano approfondite, corrette e utili per i nostri lettori, abbiamo sviluppato una metodologia per valutare queste piattaforme. Ecco come lo facciamo:
- Processo di registrazione e interfaccia utente
- Facilità di registrazione: Valutiamo quanto sia facile da usare il processo di registrazione. È veloce e diretto? Ci sono ostacoli o verifiche inutili?
- Navigazione della piattaforma: Valutiamo il layout e il design per l'intuitività. Quanto è facile trovare le funzionalità essenziali? La funzionalità di ricerca è efficiente?
- Varietà e qualità di Freelancers/Progetti
- Freelancer Valutazione: Esaminiamo la gamma di competenze e competenze disponibili. Sono freelancerla qualità è controllata? In che modo la piattaforma garantisce la diversità delle competenze?
- Diversità del progetto: Analizziamo la gamma di progetti. Ci sono opportunità per freelancerce ne sono di tutti i livelli di abilità? Quanto sono varie le categorie di progetti?
- Prezzi e tariffe
- Trasparenza: Esaminiamo attentamente il modo in cui la piattaforma comunica apertamente le sue tariffe. Ci sono costi nascosti? La struttura dei prezzi è facile da capire?
- Rapporto qualità-prezzo: Valutiamo se le tariffe applicate sono ragionevoli rispetto ai servizi offerti. Fare clienti e freelancerottieni un buon rapporto qualità-prezzo?
- Supporto e risorse
- Servizio Clienti: Testiamo il sistema di supporto. Quanto velocemente rispondono? Le soluzioni fornite sono efficaci?
- Risorse di apprendimento: Controlliamo la disponibilità e la qualità delle risorse educative. Esistono strumenti o materiali per lo sviluppo delle competenze?
- Sicurezza e affidabilità
- Sicurezza del pagamento: Esaminiamo le misure in atto per proteggere le transazioni. I metodi di pagamento sono affidabili e sicuri?
- Soluzione della disputa: Esaminiamo come la piattaforma gestisce i conflitti. Esiste un processo di risoluzione delle controversie equo ed efficiente?
- Comunità e networking
- L'impegno della comunità: Esploriamo la presenza e la qualità dei forum della comunità o delle opportunità di networking. C'è una partecipazione attiva?
- Sistema di feedback: Valutiamo il sistema di revisione e feedback. È trasparente ed equo? Potere freelancerse i clienti si fidano del feedback fornito?
- Funzionalità specifiche della piattaforma
- Offerte uniche: Identifichiamo ed evidenziamo caratteristiche o servizi unici che contraddistinguono la piattaforma. Cosa rende questa piattaforma diversa o migliore rispetto alle altre?
- Testimonianze di utenti reali
- Esperienze utente: Raccogliamo e analizziamo testimonianze di utenti reali della piattaforma. Quali sono gli elogi o le lamentele più comuni? In che modo le esperienze reali si allineano con le promesse della piattaforma?
- Monitoraggio e aggiornamenti continui
- Rivalutazione regolare: Ci impegniamo a rivalutare le nostre recensioni per mantenerle attuali e aggiornate. Come si sono evolute le piattaforme? Nuove funzionalità implementate? Vengono apportati miglioramenti o modifiche?
Ulteriori informazioni sulla nostra rivedere la metodologia qui.
Riferimenti
