Przy pozyskiwaniu inżyniera ML, kluczowa jest głęboka znajomość algorytmów uczenia maszynowego i głębokiego uczenia. Ekspert powinien wykazać się doświadczeniem w pracy z różnymi rodzajami uczenia, w tym nadzorowanym, nienadzorowanym i wzmacniającym, oraz znać popularne modele, takie jak sieci neuronowe, drzewa decyzyjne, klasteryzacja i regresje.

Ważne jest, aby ekspert posiadał doświadczenie w pracy z popularnymi bibliotekami i narzędziami ML, takimi jak TensorFlow, PyTorch, Keras, Scikit-learn. Znajomość tych narzędzi jest niezbędna do efektywnego projektowania, trenowania i wdrażania modeli ML.

Solidne umiejętności programowania, zwłaszcza w językach Python lub R, są niezbędne dla inżyniera ML. Ekspert powinien wykazywać się biegłością w pisaniu czystego, modułowego i dobrze udokumentowanego kodu, co jest kluczowe dla tworzenia skutecznych algorytmów ML.

Inżynier ML musi posiadać umiejętności w zakresie przetwarzania i analizy dużych zbiorów danych. Doświadczenie z narzędziami do przetwarzania danych (np. Pandas, NumPy) i znajomość SQL oraz baz danych NoSQL jest kluczowe do przygotowania danych do analizy i modelowania.

Oprócz umiejętności związanych bezpośrednio z ML, ekspert powinien posiadać dobre zrozumienie praktyk inżynierii oprogramowania, w tym kontroli wersji (Git), testowania, konteneryzacji (Docker) i CI/CD, co jest ważne dla wdrażania i utrzymania produkcyjnych systemów ML.

Skuteczna komunikacja i umiejętność pracy w zespole są kluczowe, ponieważ praca nad projektami ML często wymaga współpracy z analitykami danych, inżynierami oprogramowania i interesariuszami biznesowymi. Ekspert powinien być w stanie jasno przedstawiać złożone koncepcje ML i wyniki swojej pracy.