ProductLand
14 июня 2023
Чем занимается продакт менеджер по продуктам машинного обучения?
*Этот материал был переведен и отредактирован командой волонтеров ProductCamp. Источник
Машинное обучение становится важнейшей частью любого бизнеса по мере того, как мы движемся к более технологичному и автоматизированному будущему. Вот почему появились такие должности, как менеджер по продуктам машинного обучения.
Искусственный интеллект, глубокое обучение и машинное обучение постоянно используются компаниями по мере того, как наука о данных становится основой современной деловой практики. В наши дни бизнес в значительной степени полагается на наличие большого объема данных.
Использование машинного обучения и искусственного интеллекта более эффективно, быстрее и действеннее, чем использование ручного человеческого труда. Машинное обучение может дать людям лучшие инструменты для работы.
В этой статье мы рассмотрим, чем занимается менеджер по продуктам машинного обучения, его роли, обязанности, навыки и многое другое.
Давайте начнем.
Что именно представляет собой менеджер по продуктам машинного обучения?
Для начала нужно понять разницу между машинным обучением (ML) и искусственным интеллектом (AI). В большинстве случаев оба термина взаимозаменяемы, но искусственный интеллект – это более широкий термин. Фактически, машинное обучение – это подмножество искусственного интеллекта, которое фокусируется на том, чтобы позволить машинам учиться самостоятельно.
Машинное обучение предполагает структурирование и классификацию данных для создания циклов обратной связи, которые используются для принятия прогнозов и решений без участия человека. Однако, чтобы запустить этот процесс в работу, человек должен разработать алгоритмы машинного обучения и модели машинного обучения.
Вот почему работа инженера по машинному обучению не может быть автоматизирована. Это включает в себя тонны статистики и наборов данных, которые используются для разработки обучающих данных, помогающих настроить исходные системы.
Как правило, менеджер по продуктам, который понимает нюансы машинного обучения, может стать менеджером по продуктам машинного обучения. Однако в большинстве случаев вам нужно уметь работать с моделями и алгоритмами ML.
Unsupported block type: action
Типичные роли менеджера по продуктам машинного обучения в организациях
Менеджеры по продуктам машинного обучения могут выполнять несколько ролей в любой организации в зависимости от отрасли, размера компании и продуктовых линеек. Во всех случаях они тесно сотрудничают с различными продуктовыми группами, командами разработчиков, инженерными группами и другими заинтересованными сторонами.
Их роли можно свести к следующим аспектам:
- Грамотность в работе с данными: для менеджеров по продуктам ML крайне важно быть грамотными во всем, что касается данных. Это включает в себя понимание концепций машинного обучения, базовых концепций искусственного интеллекта и основ науки о данных. Им нужно это понимание, чтобы оценивать данные, задавать правильные вопросы об этих данных и многое другое.
- Определение проблем: все менеджеры по продуктам ML должны уметь определять существующие проблемы и то, сколько из них можно решить с помощью машинного обучения. Вы не можете решить все свои проблемы с помощью машинного обучения. Следовательно, менеджер по продуктам машинного обучения должен уметь распознавать эти проблемы.
- Объяснимость: вы должны уметь объяснять сложные процессы машинного обучения простыми словами при общении с клиентами, высшим руководством и другими заинтересованными сторонами. Машинное обучение чрезвычайно технично, и его может быть трудно понять обычному пользователю, и именно поэтому руководители ML должны хорошо разбираться в объяснении процессов ML.
- Критерии приемки: еще одна роль руководителя отдела ML заключается в том, что он должен определить, какие вещи требуют его внимания. Это потому, что это помогает им настраивать свои алгоритмы и модели машинного обучения. Идеальный способ сделать это – создать надежные критерии приемки для результатов. Это помогает повысить качество получаемых результатов командой.
- Коммуникация: менеджеры по продуктам ML должны тесно сотрудничать со всеми другими командами, чтобы убедиться, что их процессы ML понятны и работают.
Исходя из перечисленных выше ролей, менеджеры по продуктам машинного обучения имеют четко определенные обязанности и задачи.
Обязанности и задачи продукта машинного обучения
Обязанности, задачи и ответственность менеджера по продуктам машинного обучения могут варьироваться в зависимости от их ролей. В основном это зависит от отрасли, продуктов, типов продукции и организации.
Однако есть несколько требований, которые ожидаются от всех менеджеров по продуктам машинного обучения:
- Контролируйте различные продукты, продуктовые линейки и управляйте производством
- Работайте над дорожной картой продукта, основанной на жизненном цикле продукта.
- Помогайте команде разработчиков в разработке, создании и управлении новыми продуктами.
- Помогайте владельцу продукта и команде разработчиков в процессе разработки продукта, сделав анализ данных.
- Сотрудничайте с внутренними командами и внешними партнерами для разработки различных решений в области искусственного интеллекта / ML для удовлетворения потребностей клиентов.
- Работайте в тесном контакте с командами инженеров и лидерами по производству продуктов, чтобы обеспечить соответствующую разработку всего оборудования и управление им.
- Определите стратегии обработки данных и аннотаций для всех проектов машинного обучения.
- Принимайте активное участие в планировании спринта, ретроспективных мероприятиях, анализе невыполненных работ и определении приоритетов.
- Отслеживайте открытые ошибки, недостающие данные, проблемы с точностью вывода, а также неполноту и несогласованность результатов.
- Убедитесь, что выполнены все требования к возможностям ML. Кроме того, контролируйте разработку, управление и техническое обслуживание множества конвейеров и инструментов ML.
- Работайте с различными командами над частым тестированием моделей машинного обучения, чтобы убедиться в их работоспособности и ускорить вывод на рынок на основе реальных оценок.
- Определите правильные варианты использования машинного обучения, включая бизнес-кейсы.
- Устраняйте внутренние предубеждения при тестировании новых данных для улучшения функциональности продукта.
- Примите решение о компромиссах между функциями продукта на основе данных о пользовательском опыта.
- Оцените, какие показатели необходимо отслеживать для улучшения моделей машинного обучения.
- Определите новые возможности для бизнеса, которые могут использовать технологию искусственного интеллекта / ML для повышения прибыльности.
Перечисленные выше обязанности справедливы для всех менеджеров по продуктам машинного обучения.
Если вам интересно узнать, что нужно для того, чтобы преуспеть в качестве менеджера по продуктам машинного обучения, тогда посетите наш сертификационные курс и освойте технические навыки, необходимые Technical&ML Product Manager
Навыки и умения менеджера по продукту в области машинного обучения
Навыки и умения менеджера по продуктам машинного обучения обычно одинаковы во всех отраслях. Однако есть некоторые отрасли, которые требуют специальных навыков, поскольку они имеют решающее значение для работы.
Помимо этого, некоторые компании также требуют, чтобы менеджеры по продуктам ML обладали дополнительными навыками и специализацией для работы с их продуктами.
В любом случае, ниже приведены навыки и умения, которыми должны обладать все менеджеры по продуктам машинного обучения:
- Полное понимание концепций машинного обучения, моделей машинного обучения и алгоритмов.
- Фундаментальное понимание искусственного интеллекта.
- Полное понимание различных отраслей машинного обучения, таких как контролируемое обучение, неконтролируемое обучение, федеративное обучение, активное обучение, обучение с подкреплением, трансферное обучение, многозадачное обучение и мета-обучение.
- Умение задавать правильные вопросы о любой идее, используя знания ML.
- Постоянная способность всегда ориентироваться на пользователя, сосредоточившись на потребностях клиентов.
- Хорошее понимание различных математических и статистических концепций, таких как регрессия.
- Отличное понимание жизненных циклов науки о данных и машинного обучения.
- Базовое понимание распространенных языков программирования, таких как Python.
- Отличные количественные навыки наряду с сильными аналитическими способностями.
- Превосходные навыки межличностного общения.
- Лидерские качества, позволяющие эффективно сотрудничать с несколькими командами и управлять ими.
- Хорошее планирование, тайм-менеджмент и организационные навыки.
- Подход, ориентированный на детали и исполнение.
- Перечисленные выше навыки и умения требуются всем компаниям, несмотря на их специализацию.
Чем занимается менеджер по продуктам машинного обучения – Типичная квалификация
Квалификация менеджера по продуктам машинного обучения может варьироваться в зависимости от того, с какой отраслью и организацией он работает. Можно быть инженером по машинному обучению и стать ML-менеджером. Аналогичным образом, менеджер по продукту может освоить машинное обучение, чтобы тоже стать ML-менеджером.
Независимо от того, какой карьерный путь вы выберете, ожидается, что все менеджеры по продуктам машинного обучения должны обладать следующими квалификациями:
- Образование в области управления продуктами, бизнес-администрирования, машинного обучения, науки о данных или любой смежной области.
- Опыт работы в области управления продуктами с использованием машинного обучения не менее пяти и более лет.
- Опыт работы в области науки о данных, управления продуктами, машинного обучения или искусственного интеллекта.
- Квалифицирован для использования различных программ Microsoft Office, Gmail и других важных инструментов.
- Глубокое понимание SCRUM и гибких методологий.
- Соответствующие сертификаты в области управления продуктами, машинного обучения, науки о данных и других дисциплин.
- Квалификация, перечисленная выше, требуется большинству компаний. Однако некоторым компаниям может потребоваться дополнительная квалификация в зависимости от их продуктовой линейки и отрасли.
Как стать менеджером по продуктам машинного обучения
Чтобы стать менеджером по продуктам машинного обучения, требуется много времени, потому что вы, по сути, осваиваете две разные вещи одновременно. Тем временем вы также узнаете, как интегрировать их обоих в единую роль. Можно с уверенностью сказать, что это нелегкая работа и что не каждый с ней справится.
Вот почему зарплата менеджера по продуктам машинного обучения выше, чем средняя зарплата PM. По данным Glassdoor, средняя зарплата менеджера по продуктам искусственного интеллекта / машинного обучения в США составляет около 111 637 долларов. Типичный диапазон зарплат составляет от 71 000 до 177 000 долларов, причем более высокий уровень предлагается в таких городах, как Сан-Франциско и Нью-Йорк.
Заработная плата, как правило, зависит от многих факторов, таких как местоположение, отрасль и организация, с которой вы связаны. Например, менеджер по продуктам машинного обучения в Netflix или Amazon зарабатывает намного больше, чем ML-менеджер, работающий в стартапе.
Часто задаваемые вопросы (FAQs)
1. Чем занимается менеджер по продуктам машинного обучения?
Менеджер по продуктам машинного обучения – это тот, кто обладает всеми навыками и опытом типичного менеджера по продуктам в сочетании с навыками и умениями эксперта по машинному обучению. Менеджеры по продуктам ML нуждаются в глубоком понимании науки о данных, математики, статистики и других концепций, таких как глубокое обучение и искусственный интеллект.
Используя свои знания в области науки о данных, они стремятся повысить эффективность управления продуктами. В основном они делают это, используя инструменты data science, модели машинного обучения и алгоритмы для автоматизации производственных процессов, получения более точных оценок и экстраполяции важнейших аналитических данных.
В качестве альтернативы, различные SaaS и ИТ-компании, у которых есть продукты и услуги, используют машинное обучение и науку о данных для найма менеджеров по продуктам машинного обучения. Это в основном потому, что ML PM – лучшее из обоих миров. Они разбираются в управлении продуктами, а также имеют хорошее представление о том, как машинное обучение вписывается в это уравнение.
2. Как стать менеджером по продуктам искусственного интеллекта?
Стать менеджером по продуктам искусственного интеллекта легко, если у вас есть опыт управления продуктами. Как только вы наберетесь достаточного опыта в качестве менеджера по продуктам, вы сможете выбрать область применения искусственного интеллекта. Получите дополнительные знания в области информационных технологий и научитесь разрабатывать системы искусственного интеллекта и поддерживать их в рабочем состоянии. Как только вы это поймете, вы сможете связать это со своим опытом управления продуктами, чтобы стать менеджером по продуктам искусственного интеллекта.
Однако имейте в виду, что, хотя вы можете освоить управление продуктами, имея достаточный опыт, освоение искусственного интеллекта – это совсем другая история. Вам нужно специальное образование, чтобы иногда неделями практиковать концепции искусственного интеллекта.
3. Что делает менеджер по продуктам искусственного интеллекта?
Менеджер по продуктам искусственного интеллекта – это тот, у кого все роли и обязанности типичного менеджера по продуктам связаны с навыками и умениями эксперта по искусственному интеллекту. Менеджеры по продуктам искусственного интеллекта нуждаются в глубоком понимании искусственного интеллекта, науки о данных, информатики и других концепций, таких как глубокое обучение и машинное обучение.
Менеджеры по продуктам с искусственным интеллектом в основном работают над созданием, улучшением продуктов с использованием искусственного интеллекта и моделей ML. Сегодня у большинства компаний есть инициативы в области искусственного интеллекта, которые используют большие наборы данных, алгоритмы машинного обучения, нейронные сети и статистические концепции, такие как регрессия.
Менеджер по продуктам искусственного интеллекта обычно работает с инженерами по машинному обучению, специалистами по обработке данных, руководителями продуктов и старшими менеджерами по продуктам. Руководители отделов искусственного интеллекта в основном сосредоточены на применении инициатив в области искусственного интеллекта в управлении продуктами, обеспечивая большую эффективность, продуктивность и качество.
4. Что такое продукт машинного обучения?
Продукт машинного обучения – это любой продукт, который использует возможности машинного обучения и искусственного интеллекта. Он использует приложение машинного обучения, модели ML и функции, которые помогают делать прогнозы на основе существующих данных. Продукты ML используют много необработанных данных и обычно разрабатываются и управляются на основе сильных концепций машинного обучения.
Менеджеры по продуктам машинного обучения, как правило, управляют этими продуктами ML, используя свой опыт в области управления продуктами и ML-технологий. В долгосрочной перспективе продукты машинного обучения постоянно совершенствуются.
Более того, большинство MVP (минимально жизнеспособных продуктов) сегодня, как правило, являются продуктами машинного обучения из-за их зависимости от данных в реальном времени.
5. Заменит ли искусственный интеллект менеджеров по продуктам?
Согласно веб-сайту Replaced by Robot, посвященному объяснению вероятности того, что работу возьмет на себя робот, вероятность автоматизации должности менеджера по продукту составляет 0,41%. Из 702 вакансий должность менеджера по продукту занимает 14-е место, что делает ее одной из самых маловероятных для автоматизации.
Похожие материалы
Я погонщик нейросетей - го со мной. Иван Самсонов, Лид продуктового направления по ML в ВК
Как искусственный интеллект начал помогать в выборе вещей на Lamoda. Александра Пургина, Lamoda Tech
ChatGPT: Игрушка для продакта. Нетривиальные ответы на новые вызовы. Андрей Себрант и Леонид Чёрный
Машины не будут восставать, они просто всех уволят. Леонид Шашков и Илья Головко, Сбербанк
