کار مهندس یادگیری ماشین چیست؟ (بررسی بازارکار و درآمد)

بررسی درآمد و بازار کار ماشین لرنینگ در ایران

در سال‌های اخیر گسترش هوش مصنوعی و تحول دیجیتال موجب افزایش تقاضای متخصصانی شده‌ که بتوانند سیستم‌های هوشمند طراحی کنند. مهندس یادگیری ماشین Machine Learning Engineer یا ML یا ماشین لرنینگ یکی از مهم‌ترین موقعیت‌های شغلی مرتبط با هوش مصنوعی است. در ادامه با این تخصص بیشتر آشنا خواهیم شد.

اهمیت یادگیری ماشین یا ماشین لرنینگ چیست؟

امروزه تقریبا همه پروژه‌های هوش مصنوعی از الگوریتم‌های یادگیری ماشین استفاده می‌کنند. ماشین لرنینگ کمک می‌کند کسب‌وکارها بر اساس داده‌ تصمیم بگیرند. مثلاً یک فروشگاه آنلاین می‌تواند بفهمد هر کاربر دقیقاً به چه محصولی علاقه دارد، یک بانک می‌تواند یک تراکنش مشکوک را قبل از وقوع شناسایی کند، یک کارخانه می‌تواند خرابی دستگاه را پیش‌بینی کند و جلوی توقف خط تولید را بگیرد.
ماشین لرنینگ باعث می‌شود کارها سریع‌تر، دقیق‌تر و کم‌هزینه‌تر انجام شوند.

کار مهندس یادگیری ماشین چیست؟

وظیفه اصلی مهندس یادگیری ماشین طراحی و پیاده‌سازی الگوریتم‌هایی است که بتوانند الگوها را از داده‌ استخراج کنند. مهم‌ترین مسئولیت‌های این شغل عبارت‌اند از:

• تحلیل و پیش‌پردازش داده‌های خام
• طراحی و آموزش مدل‌های یادگیری ماشین (Supervised و Unsupervised)
• بهینه‌سازی و ارزیابی مدل‌ها
• استقرار مدل‌ها در محیط عملیاتی (Production)
• همکاری با تیم‌های نرم‌افزار، داده و محصول

این شغل ترکیبی از دانش برنامه‌نویسی، آمار، ریاضیات و مهندسی نرم‌افزار است. تسلط به زبان‌هایی مانند Python، فریم‌ورک‌هایی مانند TensorFlow و PyTorch و آشنایی با مفاهیم Data Engineering از الزامات رایج یادگیری ماشین محسوب می‌شود.

🎯 مطلب مرتبط: بررسی درآمد رشته هوش مصنوعی در ایران و جهان

چگونه مهندس یادگیری ماشین شویم؟

یادگیری این تخصص از طریق دو مسیر امکان پذیر است: 1) تحصیل در رشته‌های مرتبط و 2) یادگیری مهارت محور

📌 نکته:
در شرکت‌های خصوصی و استارتاپ‌ها، مهارت و نمونه‌کار مهم‌تر از مدرک دانشگاهی است؛ اما برای استخدام در نهادهای رسمی و دولتی، داشتن مدرک مرتبط شرط اولیه است.

تحصیل رشته مهندس یادگیری ماشین

در حال حاضر رشته‌ دانشگاهی مستقلی با عنوان مهندس یادگیری ماشین در دانشگاه‌های کشور ارائه نمی‌شود. اما فارغ‌التحصیلان رشته‌های زیر بیشترین سهم ورود به این حوزه را دارند:

• مهندسی کامپیوتر
• علوم کامپیوتر
• مهندسی برق
• ریاضیات و آمار
• مهندسی فناوری اطلاعات

گرایش‌هایی مانند هوش مصنوعی، علم داده و یادگیری ماشین در مقاطع کارشناسی ارشد و بالاتر، شما را در مسیر یادگیری تخصصی‌تر قرار خواهد داد.

آموزش دوره مهندس یادگیری ماشین

بدون تحصیلات دانشگاهی مرتبط هم می‌توان وارد حوزه یادگیری ماشین شد؛ اما مسیر آن کاملاً مهارت‌محور است و نیاز به پشتکار جدی و زمان دارد.

1- تقویت پایه‌ی فنی

افرادیکه هیچ پیش زمینه‌ای ندارند، باید زبان برنامه نویسی پایتون، ریاضیات کاربردی (جبر خطی، احتمال، آمار پایه) و منطق الگوریتم و ساختمان داده.

2- آموزش مفاهیم یادگیری ماشین

پس از تسلط نسبی به Python، باید یادگیری مفاهیم اصلی آغاز شود:

• یادگیری نظارت‌شده و بدون نظارت
• رگرسیون و طبقه‌بندی
• درخت تصمیم و Random Forest
• KNN و SVM
• ارزیابی مدل‌ها (Accuracy، Precision، Recall)

در این مرحله کار با کتابخانه‌های NumPy، Pandas، Scikit-learn ضروری است.

3- یادگیری عمیق و کسب تخصص

برای حرفه‌ای تر شدن نیاز است که مفاهیم Neural Network، Deep Learning، CNN و RNN و کار با TensorFlow یا PyTorch را تخصصی‌تر یاد بگیرید.

4- انجام پروژه‌های عملی

بدون پروژه ورود به بازار کار تقریبا غیر ممکن خواهد بود. پس از یادگیری انجام پروژه‌های مختلف در زمینه‌های متنوع و انتشار آن‌ها در GitHub لازم است. تقریبا اکثر کارفرمایان بیشتر از مدرک به این بخش توجه ویژه‌ای می‌کنند.

5- آشنایی با دنیای واقعی (MLOps و استقرار مدل)

بسیاری از افراد فقط در ساخت مدل تخصص دارند اما مجموعه‌ها معمولا دنبال متخصصانی هستند که بتوانند مدل ار deploy کنند. یادگیری مفاهیم زیر مزیت‌های رقابتی محسوب می‌شوند:

• Docker
• مفاهیم API
• کار با پایگاه داده
• استقرار روی سرور یا کلود

مدت زمان یادگیری ماشین لرنینگ

اگر روزانه به‌صورت منظم تمرین شود، معمولاً طی 9 تا 12 ماه می‌توان به سطح ورود به بازار کار (Junior) رسید.

بررسی بازار کار ماشین لرنینگ در ایران

طی 5 تا 7 سال اخیر بازار کار این تخصص در ایران از یک واحد محدود دانشگاهی به یک تخصص کاربردی در صنایع تبدیل شده است. اگرچه هنوز از نظر تعداد درخواست‌های شغلی به اندازه برنامه‌نویسی عمومی گسترده نیست، اما از نظر «سطح تخصص» و «میانگین درآمد» در رده مشاغل پیشرو فناوری قرار دارد.

الگوی جذب متخصصان این حوزه در کشورمان نشان می‌دهد تقاضا بیشتر در شرکت‌های استارتاپی متمرکز است:

• فین‌تک‌ها و شرکت‌های پرداخت و تحلیل ریسک
• تجارت الکترونیک و سیستم‌های پیشنهاددهنده
• استارتاپ‌های هوش مصنوعی و پردازش تصویر
• شرکت‌های تحلیل داده‌ و هوش تجاری
• صنایع بزرگ در مسیر هوشمندسازی (فولاد، پتروشیمی، تولید)

باتوجه به بررسی‌های انجام شده، بسیاری از شرکت‌ها آگهی استخدام با عنوان شغلی «مهندس یادگیری ماشین» منتشر نمی‌کنند، بلکه از عناوینی مانند متخصص هوش مصنوعی، Data Scientist یا AI Engineer استفاده می‌کنند؛ بنابراین فرصت‌ها پراکنده اما تخصصی هستند.

• تهران همچنان قطب اصلی جذب است (بیشترین فرصت‌ها در شرکت‌های فناوری و بانک‌ها)
• استخدام ماشین لرنینگ اصفهان به‌دلیل حضور صنایع بزرگ و شرکت‌های دانش‌بنیان رشد قابل توجهی داشته
• مشهد و شیراز نیز در حوزه استارتاپ و نرم‌افزار فعال‌تر شده‌اند

عوامل مؤثر و تعیین‌کننده در بازار کار یادگیری ماشین

عوامل زیر می‌توانند بازار کار یادگیری ماشین را تحت تاثیر قرار دهند:

✔️ میزان بلوغ فناوری در شرکت‌ها
هرچه سازمان‌ها به سمت داده‌محوری و تحلیل پیش‌بینانه حرکت کنند، تقاضا افزایش می‌یابد. شرکت‌های سنتی هنوز جذب گسترده ندارند.

✔️ وضعیت اقتصاد دیجیتال
رشد شرکت‌های استارتاپی، فین‌تک‌ها و پلتفرم‌های آنلاین مستقیماً باعث افزایش فرصت‌های شغلی این حوزه می‌شود.

‌✔️ حمایت‌های دولتی و سیاست‌های کلان
توسعه شرکت‌های دانش‌بنیان، اعطای تسهیلات، ایجاد پارک‌های علم و فناوری و تمرکز اسناد بالادستی بر هوش مصنوعی، به‌صورت غیرمستقیم موجب تقویت بازار کار این حوزه شده‌است.

✔️ حضور و سرمایه‌گذاری شرکت‌های بزرگ
شرکت‌های بزرگ صنعتی، بانکی و مخابراتی در سال‌های اخیر به سمت ایجاد واحدهای «تحقیق و توسعه» و «تحلیل داده» حرکت کرده‌اند. این شرکت‌ها با سرمایه‌گذاری در پروژه‌های هوش مصنوعی، ایجاد تیم‌های داخلی داده، همکاری با شرکت‌های دانش‌بنیان عملاً تقاضای پایدار و بلندمدت برای مهندس یادگیری ماشین ایجاد کرده‌اند. این عامل باعث شده بازار صرفاً محدود به استارتاپ‌ها نباشد.

✔️ افزایش حجم داده‌ها (Big Data)
گسترش اینترنت، پرداخت‌های آنلاین، شبکه‌های اجتماعی و سیستم‌های هوشمند باعث انفجار داده در کشور شده‌ است. داده بدون تحلیل ارزش اقتصادی ندارد؛ بنابراین افزایش حجم داده‌ها مستقیماً نیاز به متخصصان یادگیری ماشین را افزایش می‌دهد. هرچه سازمان‌ها داده‌محورتر شوند، نیاز به مدل‌سازی، پیش‌بینی و تحلیل پیشرفته بیشتر خواهد شد.

در کشور ما یادگیری ماشین بازارکار «کوچک اما تخصصی و رو به رشد» دارد. چون در سطح مبتدی اشباع نسبی وجود دارد، اما در سطح حرفه‌ای کمبود نیروی عملیاتی دیده‌ می‌شود.

معمولاً افرادی که مهارت واقعی، پروژه صنعتی و توان استقرار مدل دارند، با محدودیت جدی در جذب مواجه نشده و از نظر درآمدی هم در سطح بالاتری از میانگین حوزه IT قرار می‌گیرند.

بررسی درآمد ماشین لرنینگ در ایران

این شغل در رده مشاغل تخصصی و نسبتا پردرآمدی قرار می‌گیرد اما حقوق مهندس یادگیری ماشین رقم ثابت و مشخصی ندارد. بسته‌ به مهارت، نوع فعالیت و مدل همکاری می‌تواند متفاوت باشد. در حالت کلی برخی از عوامل مؤثر بر درآمد عبارت اند از:

✔️ تخصص و تجربه عملی
افرادیکه صرفا دانش تئوری دارند در سطوح مبتدی فعالیت می‌کنند. متخصصانی که تجربه پروژه‌های صنعتی واقعی، استقرار مدل و حل مسئله دارند، ارزش بالاتری در بازارکار داشته و در نتیجه درآمد آن‌ها بیشتر خواهد بود.

✔️ مهارت‌های تکمیلی (فراتر از مدل‌سازی)
تسلط به MLOps، کار با دیتابیس، پردازش داده‌های حجیم، بهینه‌سازی مدل و استقرار در محیط عملیاتی نقش تعیین‌کننده‌ای در افزایش درآمد دارد.

‌✔️ نوع صنعت و شرکت
معمولا شرکت‌های فین‌تک، پلتفرم‌های بزرگ آنلاین و شرکت‌های داده‌محور رقم بالاتری نسبت به شرکت‌های سنتی پیشنهاد می‌دهند.

✔️ توانایی حل مسئله واقعی کسب‌وکار
بازار به دنبال کسی نیست که فقط مدل بسازد، بلکه دنبال متخصصی است که بتواند مسائل را به راه‌حل داده‌محور تبدیل کند. این مهارت مستقیماً بر سطح دریافتی اثر دارد.

✔️ تسلط به زبان انگلیسی و امکان همکاری بین‌المللی
دسترسی به پروژه‌های خارجی و همکاری ریموت (فریلنسری با درآمد دلاری) می‌تواند چند برابر حقوق داخلی باشد. بسیاری از متخصصان این حوزه به‌صورت ریموت با شرکت‌های خارجی همکاری می‌کنند.

مشاهده فرصت‌های شغلی مهندس ماشین لرنینگ

در صفحه مربوط به “آگهی‌های استخدام متخصص هوش مصنوعی“ ایران استخدام، می‌توانید مجموعه‌ی متنوعی از فرصت‌های شغلی حوزه هوش مصنوعی در شرکت‌های معتبر سراسر کشور مشاهده نمایید.

عضویت در سامانه کارجویان ایران استخدام این امکان را به شما می‌دهد تا از فرصت‌های شغلی مرتبط با مهارت، شرایط تحصیلی، محل سکونت و… مطلع شوید و با ارسال رزومه خود در موقعیت‌های شغلی دلخواه استخدام شوید. توجه داشته باشید که داشتن رزومه فنی قوی، لینک نمونه‌کار و مهارت‌های مستندشده شانس دعوت به مصاحبه را افزایش می‌دهد.

راهنمای درج آگهی استخدام مهندس یادگیری ماشین

شرکت‌های دانش‌بنیان، استارتاپ‌های حوزه هوش مصنوعی و سایر کسب و کارهایی که برای بررسی اطلاعات مجموعه‌ی خود نیاز به تحلیل داده‌ها دارند می‌توانند اطلاع‌رسانی جذب نیروی خود را از طریق “درج آگهی استخدام“ در سایت ایران استخدام اعلام نمایند. کارفرمایان برای جذب نیروی متخصص در این حوزه لازم است در متن آگهی موارد زیر را به‌صورت شفاف درج کنند:

• سطح مورد نیاز (Junior، Mid، Senior)
• مهارت‌های فنی دقیق (Python، TensorFlow، PyTorch، SQL و …)
• نوع پروژه (تحلیل داده‌، پردازش تصویر، NLP و غیره)
• نوع قرارداد (تمام‌وقت، پروژه‌ای، ریموت)
• بازه حقوقی پیشنهادی

شفافیت در مهارت‌های مورد انتظار باعث جذب رزومه‌های هدفمند و کاهش زمان استخدام می‌شود.

🎯 مشاهده آگهی‌های استخدام حوزه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

منبع: ایران استخدام