Ang Toptal ay isa sa mga pinakasikat na platform para sa nangungunang freelance na talento sa iba't ibang larangan, kabilang ang mga machine learning engineer. Makakatipid sa iyo ng oras at pera ang pagkuha ng mga machine learning engineer mula sa Toptal. Gayundin, binibigyan ka nito ng access sa isang mas malawak na pool ng talento kaysa sa makikita mo kung nag-hire ka ng in-house. Sa blog post na ito, ipapaliwanag namin kung paano kumuha ng mga machine learning engineer mula sa Toptal.
Mga inhinyero ng Toptal ay pinili at sinusuri ng pangkat ng mga eksperto ng Toptal, na tinitiyak na mayroon silang mga kasanayan at karanasan upang matugunan ang iyong mga pangangailangan.
Mga Machine Learning Engineer: Mga Katotohanan at Istatistika
- Inaasahan na maabot ang pandaigdigang merkado ng pag-aaral ng makina $209.91 bilyon sa pamamagitan ng 2029, lumalaki sa isang CAGR na 38.8% mula 2022 hanggang 2029.
- Ang pangangailangan para sa mga inhinyero sa pag-aaral ng makina ay lumalampas sa supply, na may inaasahang kakulangan ng 171,000 propesyonal sa 2024.
- Ang average na suweldo para sa isang machine learning engineer sa Ang Estados Unidos ay $130,000 bawat taon.
- Ang Ang mga nangungunang kasanayan para sa mga inhinyero sa pag-aaral ng makina ay kinabibilangan ng:
- Mga wika sa programming: Python, Java, at R
- Mga algorithm ng machine learning: Linear regression, logistic regression, at decision tree
- Mga diskarte sa pagmimina ng data: Pag-cluster, pagbabawas ng dimensional, at pagmimina ng panuntunan ng asosasyon
- Mga platform ng cloud computing: AWS, Azure, at Google Cloud Platform
- Ang pinakamahusay na paraan upang makapagsimula sa isang karera bilang isang machine learning engineer ay ang makakuha ng degree sa computer science o isang kaugnay na larangan. Maaari ka ring makakuha ng karanasan sa pamamagitan ng pagtatrabaho sa mga proyekto ng machine learning sa iyong bakanteng oras.
Narito ang ilang mga karagdagang mga tip para sa paghahanap ng trabaho bilang isang machine learning engineer:
- Network sa mga tao sa field. Dumalo sa mga kaganapan sa industriya, pagpupulong, at kumperensya.
- Buuin ang iyong portfolio. Gumawa ng website o blog kung saan maipapakita mo ang iyong mga proyekto sa machine learning.
- Manatiling up-to-date sa mga pinakabagong trend. Magbasa ng mga publikasyon at blog sa industriya.
- Maging mapagpasensya. Maaaring tumagal ng ilang oras upang mahanap ang tamang trabaho, ngunit ang pangangailangan para sa mga machine learning engineer ay lalago lamang sa hinaharap.
reddit ay isang magandang lugar para matuto pa tungkol sa Toptal. Narito ang ilang mga post sa Reddit na sa tingin ko ay makikita mong kawili-wili. Tingnan ang mga ito at sumali sa talakayan!
Bakit umarkila ng Machine Learning Engineers mula sa Toptal?
toptal.com ay isang malawak na kilala at ginagamit na marketplace para sa pinakamahusay na Machine Learning Engineer. Makatarungang sabihin, na ang Toptal ay isa sa mga pinakamahusay na platform para kumuha ng talento at freelancers mula sa.
Toptal hinahayaan lang ang ganap na pinakamahusay na talento na sumali sa kanilang platform, kaya kung gusto mo umarkila ng nangungunang 3% ng freelancers sa mundo, pagkatapos ito Ang Toptal ay ang eksklusibong network kung saan sila kukuha.
Ang gastos sa pagkuha ng a freelancer mula sa Toptal ay depende sa uri ng tungkulin na iyong kinukuha, ngunit maaari mong asahan na magbabayad sa pagitan ng $60-$200+ bawat oras.
- Ipinagmamalaki ng Toptal ang 95% trial-to-hire na success rate, na may $0 recruiting fee para sa nangungunang 3% ng global freelance talentpool. Mapapakilala ka sa mga kandidato sa loob ng 24h pagkatapos ng pag-sign up, at 90% ng mga kliyente ang kumukuha ng unang kandidatong ipinakilala ni Toptal.
- Kung kailangan mo lamang ng tulong sa isang mas maliit na proyekto, o nasa isang masikip na badyet at kayang bayaran lamang ang walang karanasan at mura freelancers – kung gayon ang Toptal ay hindi ang freelance na marketplace para sa iyo.
May mga maraming dahilan kung bakit maaaring gusto mong kumuha ng mga machine learning engineer sa Toptal. Narito ang ilan:
- Access sa nangungunang talento: Pinipili ng Toptal ang mga inhinyero nito, tinitiyak na mayroon silang mga kasanayan at karanasan upang matugunan ang iyong mga pangangailangan. Nangangahulugan ito na maaari kang magtiwala na ikaw ay kumukuha ng pinakamahusay sa pinakamahusay.
- Bilis at kakayahang umangkop: Available on-demand ang mga toptal engineer, para makapagsimula ka kaagad sa iyong proyekto. May kakayahang umangkop din ang mga ito, kaya maaari kang magtrabaho kasama sila nang part-time o full-time, kung kinakailangan.
- Pagiging epektibo ng gastos: Ang mga toptal engineer ay karaniwang mas abot-kaya kaysa sa mga in-house na empleyado. Ito ay dahil nagbabayad ka lamang para sa mga oras na nagtatrabaho sila, at hindi mo kailangang mag-alala tungkol sa pagbibigay ng mga benepisyo o mga gastos sa overhead.
- Kapayapaan ng isip: Nag-aalok ang Toptal ng garantiya ng kasiyahan, para makasigurado kang gumagawa ka ng matalinong pamumuhunan. Kung hindi ka masaya sa iyong engineer, maaari kang humiling ng kapalit.
Narito ang ilang mga karagdagang benepisyo ng pagkuha ng mga machine learning engineer sa Toptal:
- Kadalubhasaan: Ang mga toptal engineer ay may malalim na kadalubhasaan sa machine learning at artificial intelligence. Matutulungan ka nila na magdisenyo, bumuo, at mag-deploy ng mga solusyon sa machine learning na nakakatugon sa iyong mga partikular na pangangailangan.
- Pakikipagtulungan: Ang mga inhinyero ng Toptal ay nagtutulungan at laging handang makipagtulungan sa iyo upang matiyak na matagumpay ang iyong proyekto. Mahusay din sila sa pakikipag-usap at pagpapaliwanag ng mga kumplikadong teknikal na konsepto sa paraang mauunawaan mo.
- pagbabago: Ang mga inhinyero ng Toptal ay palaging napapanahon sa pinakabagong mga uso at teknolohiya sa pag-aaral ng makina. Matutulungan ka nilang manatiling nangunguna sa kumpetisyon sa pamamagitan ng pagbuo ng mga makabagong solusyon sa machine-learning na magugustuhan ng iyong mga customer.
Ang mga Machine Learning Engineer ay kumukuha ng mga tanong sa panayam
Narito ang ilang mga mga halimbawa ng mga tanong na maaari mong itanong sa mga inhinyero sa pag-aaral ng makina sa panahon ng panayam sa pag-hire:
- Ano ang iyong mga kasanayan at karanasan sa machine learning?
- Maaari mo bang ilarawan ang isang panahon kung kailan mo ginamit ang machine learning upang malutas ang isang problema?
- Ano ang iyong mga saloobin sa hinaharap ng machine learning?
- Ano ang ilan sa mga hamon na kinakaharap mo bilang isang machine learning engineer?
- Paano ka mananatiling up-to-date sa pinakabagong mga uso at teknolohiya sa machine learning?
- Ano ang inaasahan mong halaga ng suweldo?
Maaari ka ring magtanong ng mas partikular na mga tanong tungkol sa karanasan ng kandidato sa partikular na mga algorithm, tool, o framework ng machine learning. Halimbawa, kung naghahanap ka ng taong may karanasan sa malalim na pag-aaral, maaari mong itanong:
- Ano ang iyong mga saloobin sa malalim na pag-aaral?
- Ano ang ilan sa mga hamon na iyong hinarap kapag nagtatrabaho nang may malalim na pag-aaral?
- Ano ang ilan sa mga pakinabang ng paggamit ng malalim na pag-aaral?
Sa pamamagitan ng pagtatanong sa mga tanong na ito, mas maiintindihan mo ang mga kasanayan, karanasan, at kaalaman ng kandidato sa machine learning. Makakatulong ito sa iyo na gumawa ng matalinong desisyon tungkol sa pag-hire sa kanila o hindi.
Narito ang ilang mga karagdagang mga tip para sa pakikipanayam sa mga machine learning engineer:
- Maghanda. Bago ang panayam, maglaan ng ilang oras upang saliksikin ang background at karanasan ng kandidato. Makakatulong ito sa iyo na magtanong ng mas matalinong mga katanungan at gumawa ng isang mas mahusay na pagsusuri ng kanilang mga kasanayan.
- Maging malinaw tungkol sa iyong mga inaasahan. Sa simula ng panayam, tiyaking ipaliwanag ang mga pangangailangan at inaasahan ng iyong kumpanya para sa tungkulin ng engineer sa pag-aaral ng makina. Makakatulong ito sa kandidato na ituon ang kanilang mga sagot sa mga lugar na pinakamahalaga sa kanila.
- Maging bukas-isipan. Huwag matakot magtanong ng mga tanong na humahamon sa pag-iisip ng kandidato. Makakatulong ito sa iyo na masuri ang kanilang mga kasanayan sa kritikal na pag-iisip at ang kanilang kakayahang lutasin ang mga problema.
- Maging magalang. Tandaan na ang kandidato ay nakikipagpanayam sa iyo tulad ng iyong pakikipanayam sa kanila. Siguraduhing tratuhin sila nang may paggalang at paggalang sa buong proseso ng pakikipanayam.
Kung naghahanap ka ng isang machine learning engineer, lubos kitang hinihikayat na subukan Toptal. Ang pagkuha ng mga machine learning engineer mula sa Toptal ay hindi lamang abot-kaya ngunit nagbibigay din sa iyo ng access sa isang mas malawak na pool ng talento kaysa sa makikita mo kung ikaw ay kukuha ng in-house. Magsimulang mag-hire mula sa Toptal ngayon!
Paano Kami Nagsusuri Freelancer Mga Marketplace: Ang Aming Pamamaraan
Naiintindihan namin ang kritikal na papel na iyon freelancer naglalaro ang pagkuha ng mga marketplace sa digital at gig economy. Upang matiyak na ang aming mga pagsusuri ay masinsinan, patas, at kapaki-pakinabang sa aming mga mambabasa, bumuo kami ng isang pamamaraan para sa pagsusuri sa mga platform na ito. Narito kung paano namin ito ginagawa:
- Proseso ng Pag-sign-Up at User Interface
- Dali ng Pagpaparehistro: Sinusuri namin kung gaano user-friendly ang proseso ng pag-sign up. Ito ba ay mabilis at diretso? Mayroon bang mga hindi kinakailangang hadlang o pag-verify?
- Pag-navigate sa Platform: Sinusuri namin ang layout at disenyo para sa intuitiveness. Gaano kadaling mahanap ang mahahalagang feature? Mahusay ba ang paggana ng paghahanap?
- Iba't-ibang at Kalidad ng Freelancers/Mga Proyekto
- Freelancer Assessment: Tinitingnan namin ang hanay ng mga kasanayan at kadalubhasaan na magagamit. Ay freelancersinuri para sa kalidad? Paano tinitiyak ng platform ang pagkakaiba-iba ng kasanayan?
- Pagkakaiba-iba ng Proyekto: Sinusuri namin ang hanay ng mga proyekto. Mayroon bang mga pagkakataon para sa freelancerng lahat ng antas ng kasanayan? Gaano kaiba ang mga kategorya ng proyekto?
- Pagpepresyo at Bayad
- Transparency: Sinusuri namin kung gaano kahayag ang pakikipag-usap ng platform tungkol sa mga bayarin nito. May mga hidden charges ba? Madaling maunawaan ba ang istraktura ng pagpepresyo?
- Halaga para sa pera: Sinusuri namin kung ang mga sinisingil na bayad ay makatwiran kumpara sa mga serbisyong inaalok. Gawin ang mga kliyente at freelancers makakuha ng magandang halaga?
- Suporta at Mga Mapagkukunan
- Suporta sa Customer: Sinusubukan namin ang sistema ng suporta. Gaano sila kabilis tumugon? Mabisa ba ang mga solusyong ibinigay?
- Mga Mapagkukunan ng Pag-aaral: Sinusuri namin ang pagkakaroon at kalidad ng mga mapagkukunang pang-edukasyon. Mayroon bang mga tool o materyales para sa pagpapaunlad ng kasanayan?
- Seguridad at Pagkakatiwalaan
- Seguridad sa Pagbabayad: Sinusuri namin ang mga hakbang sa lugar upang ma-secure ang mga transaksyon. Maaasahan at secure ba ang mga paraan ng pagbabayad?
- Resolusyon sa hindi pagkakaunawaan: Tinitingnan namin kung paano pinangangasiwaan ng platform ang mga salungatan. Mayroon bang patas at mahusay na proseso ng paglutas ng hindi pagkakaunawaan?
- Komunidad at Networking
- Pakikipag-ugnayan sa Komunidad: Sinusuri namin ang presensya at kalidad ng mga forum ng komunidad o mga pagkakataon sa networking. Mayroon bang aktibong pakikilahok?
- Sistema ng Feedback: Sinusuri namin ang sistema ng pagsusuri at feedback. Ito ba ay transparent at patas? Pwede freelancers at mga kliyente ang nagtitiwala sa feedback na ibinigay?
- Mga Tampok na Partikular sa Platform
- Mga Natatanging Alok: Tinutukoy at binibigyang-diin namin ang mga natatanging feature o serbisyo na nagpapakilala sa platform. Ano ang dahilan kung bakit naiiba o mas mahusay ang platform na ito kaysa sa iba?
- Mga Tunay na Testimonial ng Gumagamit
- Mga Karanasan ng Gumagamit: Kinokolekta at sinusuri namin ang mga testimonial mula sa mga aktwal na gumagamit ng platform. Ano ang mga karaniwang papuri o reklamo? Paano naaayon ang mga tunay na karanasan sa mga pangako ng platform?
- Patuloy na Pagsubaybay at Mga Update
- Regular na Muling Pagsusuri: Nangangako kaming muling suriin ang aming mga review para panatilihing napapanahon at napapanahon ang mga ito. Paano umunlad ang mga platform? Naglunsad ng mga bagong feature? Ginagawa ba ang mga pagpapabuti o pagbabago?
Matuto nang higit pa tungkol sa aming pagsusuri ng pamamaraan dito.
Mga sanggunian
