Professional Machine Learning Engineer

Professional Machine Learning (ML) Engineers erstellen, bewerten und optimieren KI-Lösungen mithilfe von Google Cloud-Funktionen und Kenntnissen über konventionelle ML-Ansätze und bringen diese Lösungen zur Produktionsreife. Sie bearbeiten große, komplexe Datasets und erstellen wiederholbaren, wiederverwendbaren Code. ML Engineers entwerfen und operationalisieren KI-Lösungen, die auf Foundation Models basieren. ML Engineers berücksichtigen Best Practices für eine verantwortungsbewusste Anwendung von KI und arbeiten eng mit anderen Jobrollen zusammen, um den langfristigen Erfolg von KI-basierten Anwendungen sicherzustellen. ML Engineers verfügen über umfassende Programmierkenntnisse und Erfahrung mit Datenplattformen und Tools zur verteilten Datenverarbeitung. ML Engineers sind mit den Bereichen Modellarchitektur, Daten- und ML-Pipelineerstellung, MLOps und Interpretation von Messwerten vertraut. Sie sind mit den grundlegenden Konzepten von Prompt und Context Engineering, Anwendungsentwicklung, Infrastrukturverwaltung, Data Engineering und Data Governance vertraut. ML Engineers befähigen Teams im gesamten Unternehmen, KI-Lösungen zu nutzen. Durch Training, erneutes Training, Bereitstellung, Planung, Abstimmung, Monitoring und Verbesserung von herkömmlichen und generativen KI-Modellen entwerfen und erstellen ML Engineers skalierbare, leistungsstarke Lösungen.

* Hinweis: Bei dieser Prüfung werden keine Programmierkenntnisse an sich abgefragt. Wenn Sie Mindestkenntnisse in Python und SQL haben, sollten Sie in der Lage sein, alle Fragen mithilfe von Code-Snippets zu interpretieren.

In der Prüfung für die Google Cloud-Zertifizierung als Professional Machine Learning Engineer geht es um folgende Themen: