Professional Machine Learning Engineer

Un Machine Learning Engineer conçoit, évalue, met en production et optimise des solutions d'IA en s'appuyant sur les fonctionnalités de Google Cloud et sur sa connaissance des approches de machine learning (ML) classiques. Il gère des ensembles de données volumineux et complexes, et crée du code reproductible et réutilisable. Il conçoit et met en œuvre des solutions d'IA basées sur des modèles de fondation. L'ingénieur en ML tient compte des pratiques pour une IA responsable et travaille en étroite collaboration avec d'autres équipes pour assurer la réussite à long terme des applications basées sur l'IA. Il possède de solides compétences en programmation ainsi qu'une expérience des plates-formes de données et des outils de traitement distribué des données. Le ML Engineer maîtrise les aspects de l'architecture des modèles, de la création de pipelines de données et de ML, le MLOps, ainsi que de l'interprétation des métriques. Il connaît les concepts de base de l'ingénierie des prompts et contextuelle, du développement d'applications, de la gestion d'infrastructure, de l'ingénierie et de la gouvernance des données. Il aide les équipes de l'entreprise à utiliser des solutions d'IA. Le ML Engineer conçoit et crée des solutions évolutives et performantes en entraînant, en réentraînant, en déployant, en planifiant, en réglant, en surveillant et en améliorant des modèles d'IA traditionnelle et d'IA générative.

* Remarque : L'examen n'évalue pas directement vos compétences en codage. Si vous avez des bases en Python et en SQL, vous devriez être en mesure de comprendre n'importe quelle question contenant des extraits de code.

L'examen Professional Machine Learning Engineer évalue les compétences suivantes :