AI / Machine Learning Engineer வேலைகள் 2025 – முழு விவரங்கள் தமிழில்
இன்றைய டிஜிட்டல் உலகில் செயற்கை நுண்ணறிவு (AI) மற்றும் இயந்திர கற்றல் (Machine Learning) முக்கிய பங்கு வகிக்கின்றன. இதன் காரணமாக AI / ML Engineer வேலைவாய்ப்புகள் உலகளவில் அதிகமாக தேவைப்படுகிறது. இங்கு இந்த வேலை பற்றிய முழு விவரங்கள் தமிழில் தரப்பட்டுள்ளது.
வேலை விவரம்
AI / Machine Learning Engineer-கள் தரவுகளை (Data) பகுப்பாய்வு செய்து, ஆல்காரிதங்கள் உருவாக்கி, அதனை மொபைல், வலைத்தளம் மற்றும் பல்வேறு துறைகளில் செயல்படுத்துவார்கள். Data Science, Deep Learning, Neural Networks போன்ற துறைகளில் இவர்களுக்கு திறமை இருக்க வேண்டும்.
தகுதி
- கணினி அறிவியல் / தகவல் தொழில்நுட்பத்தில் பட்டம் அல்லது முதுகலை பட்டம்
- Python, R, Java போன்ற Programming Languages-ல் அறிவு
- Machine Learning Frameworks (TensorFlow, PyTorch) பற்றிய அறிவு
- Mathematics & Statistics-ல் நல்ல அடிப்படை அறிவு
முக்கிய திறன்கள்
- Data Analysis
- Machine Learning Models உருவாக்குதல்
- Deep Learning & Neural Networks
- Big Data Technologies (Hadoop, Spark)
- Problem Solving & Critical Thinking
சம்பளம்
AI / ML Engineer களின் ஆரம்ப சம்பளம் இந்தியாவில் வருடத்திற்கு ₹6 லட்சம் – ₹12 லட்சம் வரை இருக்கும். அனுபவம் அதிகரிக்கும் போது ₹25 லட்சம் – ₹50 லட்சம் வரை உயரும் வாய்ப்பு உண்டு. வெளிநாடுகளில் இந்த சம்பளம் இன்னும் அதிகம் இருக்கும்.
எதிர்கால வாய்ப்புகள்
AI மற்றும் ML துறைகள் HealthCare, Finance, Robotics, E-commerce, Automobile போன்ற அனைத்து துறைகளிலும் வளர்ச்சி அடைந்து கொண்டிருக்கின்றன. எனவே எதிர்காலத்தில் இந்த துறைக்கு வேலை வாய்ப்புகள் மிக அதிகம் இருக்கும்.
விண்ணப்பிக்கும் முறை
இந்த வேலைகளுக்கு விண்ணப்பிக்க கீழே கொடுக்கப்பட்டுள்ள Apply & Official Links மூலம் நேரடியாக விண்ணப்பிக்கலாம்:
கட்டுரை சுருக்கம்
AI / Machine Learning Engineer வேலைகள் எதிர்காலத்தில் அதிக தேவைப்படும் வேலைகளாகும். இந்த துறையில் திறமைகளை வளர்த்துக் கொண்டால் மிக உயர்ந்த சம்பளம் மற்றும் சிறந்த வேலை வாய்ப்புகள் கிடைக்கும். எனவே இன்றே AI / ML கற்றலைத் தொடங்கி உங்கள் தொழில் வாழ்க்கையை முன்னேற்றுங்கள்.
AI / Machine Learning Engineer – Books, Skills & Exam Guide
உள்ளடக்கம் (Table of Contents)
அவசியமான திறன்கள் (Core Skills)
Programming
- Python அடிப்படை: lists, dict, functions, OOP, typing
- Data stack: NumPy, Pandas, Matplotlib, Polars (optional)
- APIs: FastAPI / Flask; JSON, pagination, auth basics
- SQL: joins, group by, window functions; NoSQL அடிப்படை
Machine Learning
- Supervised: regression, classification, trees, ensembles (XGBoost/LightGBM)
- Unsupervised: clustering (K‑Means, DBSCAN), dimensionality reduction (PCA)
- Model evaluation: train/val/test splits, cross‑validation, metrics (F1, AUC, RMSE)
- Feature engineering, regularization, leakage prevention
Deep Learning & GenAI
- PyTorch / TensorFlow, Keras
- Architectures: CNNs, RNNs/Transformers, attention, embeddings
- Generative AI: prompting, RAG basics, fine‑tuning (LoRA/PEFT)
- Training know‑how: loss curves, overfit/underfit, augmentation
Data, Systems & MLOps
- Git/GitHub, Docker, Linux, bash
- Experiment tracking: MLflow/Weights & Biases
- Deployment: REST, batch jobs, queues; cloud (AWS/GCP/Azure) அடிப்படை
- Monitoring: drift, latency, cost, alerts; logging & tracing
முக்கிய புத்தகங்கள் (Core ML/DL)
- Hands‑On Machine Learning with Scikit‑Learn, Keras & TensorFlow – Aurélien Géron
- Pattern Recognition and Machine Learning – Christopher M. Bishop
- Machine Learning: A Probabilistic Perspective – Kevin P. Murphy
- Deep Learning – Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville
- The Elements of Statistical Learning – Hastie, Tibshirani, Friedman
- Data Science for Business – Foster Provost & Tom Fawcett
- Natural Language Processing with Transformers – Lewis Tunstall, Leandro von Werra, Thomas Wolf
கணித/புள்ளியியல் புத்தகங்கள்
- Introduction to Linear Algebra – Gilbert Strang (அல்லது Linear Algebra Done Right – Axler)
- Probability and Statistics – Morris H. DeGroot & Mark J. Schervish (அல்லது Introduction to Probability – Bertsekas & Tsitsiklis)
- Convex Optimization – Boyd & Vandenberghe (reference)
- Bayesian Reasoning and Machine Learning – David Barber (free PDF available from author site)
MLOps / Systems / Cloud புத்தகங்கள்
- Designing Machine Learning Systems – Chip Huyen
- Building Machine Learning Pipelines – Hannes Hapke & Catherine Nelson
- Designing Data‑Intensive Applications – Martin Kleppmann (systems fundamentals)
- Site Reliability Engineering – Google SRE Book (free online)
3–6 மாத படித்திட்டம் (Roadmap)
| காலம் | நோக்கம் | முடிவு (Outcome) |
|---|---|---|
| வாரம் 1–4 | Python + NumPy/Pandas + SQL; EDA & visualization | 2 mini projects (data cleaning + EDA report) |
| வாரம் 5–8 | Supervised ML, metrics, cross‑val; feature engineering | 1 end‑to‑end ML project + README |
| வாரம் 9–12 | PyTorch/TensorFlow; CNN/NLP intro; experiment tracking | 1 DL project (image or text) + training logs |
| வாரம் 13–16 | MLOps: Docker, FastAPI, cloud deploy; monitoring | Model API live demo + monitoring dashboard screenshots |
| வாரம் 17–20 | GenAI: prompting, RAG, LoRA finetune | LLM‑powered demo + evaluation notes |
| வாரம் 21–24 | Interview prep + mock tests; resume/portfolio polish | 1‑page ATS resume + GitHub portfolio + blog/article |
Exam / Assessment & Interview Pattern
1) Online Assessment (OA)
- MCQ (30–40): Python/ML theory, math, probability, SQL
- Coding (1–2): data processing, simple ML task (e.g., logistic regression)
- Case Study: metric selection, data leakage கண்டறிதல், A/B design
2) Technical Rounds
- Project deep‑dive: data → features → model → metrics → deploy
- Whiteboard/virtual: bias‑variance, regularization, class imbalance
- System design: feature store, offline/online serving, monitoring
3) Hiring Manager / Behavioral
- Stakeholder communication, estimation, trade‑offs
- STAR method: Situation‑Task‑Action‑Result உதாரணங்கள்
- Impact metrics: latency, cost, accuracy gains
Mock Exam – Sample Blueprint
| பகுதி | விளக்கம் | மதிப்பெண் | நேரம் |
|---|---|---|---|
| Part‑A: MCQ | 20 Qs – ML/Stats/SQL/Python | 40 | 25 நிமிடம் |
| Part‑B: Coding | 1 Q – data wrangling + model baseline | 30 | 35 நிமிடம் |
| Part‑C: Case | Short case – metric/experiments design | 30 | 20 நிமிடம் |
| மொத்தம் | 100 | 80 நிமிடம் | |
Portfolio Projects (Ideas + Rubric)
Ideas
- Retail churn prediction + SHAP explainability + FastAPI endpoint
- Image defect detection (CNN) – confusion matrix + augmentation study
- NLP: support ticket classifier + RAG knowledge‑base bot
- Time series: demand forecasting + MAPE/SMAPE comparison
- Recommender: implicit feedback + offline/online metrics
Rubric
- Reproducible repo: README, env file, data notes
- Experiment tracking screenshots / metrics table
- Deployed demo (screencast/URL) + API docs
- Business impact note (e.g., “CTR +3.2%”, “latency −45%”)
Practice Resources (Free)
- Kaggle datasets & competitions – EDA, notebooks, model comparison
- Google Colab / Kaggle Notebooks – GPU/TPU basic usage
- Open‑source repos – bug fixes, docs improvements, starter issues
- LeetCode/HackerRank – arrays/strings/maps; SQL practice sets
- ML blogs/notes – உங்கள் சொந்த தமிழ்/ஆங்கில சுருக்க குறிப்புகள்
Resume & Profile Checklist
- ATS‑friendly 1‑page: Skills → Projects → Experience → Education
- Projects impact metrics: AUC 0.78 → 0.86, latency 220ms → 95ms, cost −18%
- GitHub profile: pinned 3–4 best repos + clean READMEs
- LinkedIn: headline “Machine Learning Engineer | MLOps | GenAI” + feature section
- Blog: short write‑ups (problem, approach, metrics, learnings)
FAQ
டிகிரி இல்லாமலும் ML Engineer ஆக முடியுமா?
முடியும். solid projects, internships, Kaggle/portfolio, open‑source சேர்த்து காட்டினால் entry roles க்கு வாய்ப்பு உண்டு. ஆனால் deep math/CS பலத்திற்கு பட்டம் உதவும்.
GPU இல்லாமலா practice செய்யலாம்?
Classical ML & சிறிய DL models CPU‑வில் போதுமானது. பெரிய DL/LLM க்கு Colab/Kaggle notebooks பயன்படுத்தலாம்.
எந்த புத்தகத்தை முதலில் தொடங்கலாம்?
Beginner க்கு Aurélien Géron புத்தகம் சிறந்தது. அதன் பின் Bishop/Murphy மூலம் theory ஆழப்படுத்தலாம்.
Reviewed by K
on
August 23, 2025
Rating:
No comments: