DevStory: Machine Learning Engineer, Alexander Fischer

DevStory: Machine Learning Engineer, Alexander Fischer

Background

Wie bist du zum Programmieren gekommen?

Durch mein Wirtschaftsinformatik-Studium habe ich meine Leidenschaft fürs Programmieren entdeckt. In den Kursen lernten wir die Grundlagen, aber haben nie eine richtige Anwendung geschrieben. Das hat mich gereizt und ich wollte das Thema besser verstehen, sodass ich beschlossen habe ein halbjähriges Praktikum zu absolvieren, um praktische Erfahrungen zu sammeln.

In welchem Alter hast du damit begonnen?

Im Alter von 21 Jahren habe ich mit dem Programmieren begonnen.

Für welche Programmiersprache konntest du dich zuerst begeistern?

Zuerst habe ich mit Java begonnen, welche mich sogleich begeistert hat und seither auch meine favorisierte Programmiersprache ist.

Dein DevJob

Worum geht es in deiner Rolle als „Machine Learning Engineer“ genau?

Als Machine Learning Engineer agiere ich als Schnittstelle zwischen dem Data-Science-Team und der Entwicklung. Auch bin ich für den Aufbau einer automatisierten Machine Learning-Pipeline und dem Monitoring der Performance von Machine Learning-Modellen zuständig.

Was gefällt dir besonders gut an deinem Job als Machine Learning Engineer?

Besonders gut gefällt mir das breite Spektrum an Aufgaben, das eigenverantwortliche Arbeiten und die Möglichkeit, modernste Technologien zu nutzen.

Welche Herausforderungen gibt es speziell als Machine Learning Engineer?

Als Herausforderung sehe ich die Schwierigkeit Ergebnisse von Machine Learning-Modellen, besonders in Produktiv-Umgebungen, vorherzusagen. Demnach ist das ständige Trainieren von Modellen und Evaluieren sowie die Anpassungen an Daten und Modellen wichtig.

Was sind deine bevorzugten Technologien?

Zu meinen bevorzugten Technologien gehören Tensorflow, Scikit-Learn, Pandas und NumPy.

Windows oder Mac?

Ganz klar Mac!

Weiterentwicklung

Welche Dev Projekte hast du außerhalb deiner Arbeit?

Neben meiner Arbeit bei Myos beschäftige ich mich mit Kaggle Challenges.

Wie hältst du dich für deinen Job am Laufenden?

Um immer auf dem Laufenden zu bleiben, lese ich Newsletter von deeplearning.ai oder verfolge bei Twitter News von Andrew Ng und Laurence Moroney.

Wo siehst du dich in der Zukunft?

Ich möchte zukünftig weiterhin im Machine Learning-Bereich tätig sein, mein Wissen noch weiter vertiefen und meine Fähigkeiten ausbauen.

Tipps für Anfänger

Wie beginnt man Programmieren und womit sollte man beginnen?

Zuallererst sollte man die Basics des Programmierens lernen, z.B. in Kursen an Volkshochschulen, in der Uni oder bei Online Seminaren. Anschließend kann ich nur den Tipp geben sich selbst Projekt(e) zu suchen, um die Kenntnisse zu vertiefen.

Welche Skills sollte man als Machine Learning Engineer mitbringen?

Man sollte ein generelles Interesse an der Materie mitbringen und keine Angst davor haben, neue Dinge einfach auszuprobieren.

Welche Ausbildung ist deiner Meinung nach sinnvoll um Machine Learning Engineer zu werden?

Im Prinzip ist keine spezielle Ausbildung notwendig. Die Wichtigkeit besteht allein in der Programmiererfahrung und im Interesse an den Themengebieten. Denn nur mit Leidenschaft und Passion für ein Thema kann man auch einen wirklich guten Job machen.

 

Alexander Fischer

Data Engineer

Interview im January 2021

Technologien in diesem Artikel