Professional Machine Learning Engineer
Ein Professional Machine Learning Engineer erstellt, bewertet und optimiert KI-Lösungen mithilfe von Google Cloud-Funktionen und Kenntnissen über konventionelle ML-Ansätze und bringt diese Lösungen zur Produktionsreife. Er bearbeitet große, komplexe Datasets und erstellt wiederholbaren, wiederverwendbaren Code. Der ML Engineer entwirft und operationalisiert generative KI-Lösungen, die auf Basismodellen basieren. Der ML Engineer berücksichtigt Best Practices für eine verantwortungsbewusste Anwendung von KI und arbeitet eng mit anderen Jobrollen zusammen, um den langfristigen Erfolg von KI-basierten Anwendungen sicherzustellen. Der ML Engineer verfügt über umfassende Programmierkenntnisse mit Datenplattformen und Tools zur verteilten Datenverarbeitung. Der ML Engineer ist mit den Bereichen Modellarchitektur, Daten- und ML-Pipelineerstellung, generative KI und Interpretation von Messwerten vertraut. Er ist mit den grundlegenden Konzepten von MLOps, Anwendungsentwicklung, Infrastrukturverwaltung, Data Engineering und Data Governance vertraut. Der ML Engineer befähigt Teams im gesamten Unternehmen, KI-Lösungen nutzen. Durch Training, erneutes Training, Bereitstellung, Planung, Monitoring und Verbesserung von Modellen entwirft und erstellt der ML Engineer skalierbare, leistungsstarke Lösungen.
* Hinweis: Bei dieser Prüfung werden keine Programmierkenntnisse an sich abgefragt. Wenn Sie Mindestkenntnisse in Python und Cloud 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:
- Low-Code-KI-Lösungen konzipieren
- Teamintern und übergreifend zusammenarbeiten, um Daten und Modelle zu verwalten
- Prototypen in ML-Modelle skalieren
- Modelle bereitstellen und skalieren
- ML-Pipelines automatisieren und orchestrieren
- KI-Lösungen beobachten
Diese Version der Prüfung zum Professional Machine Learning Engineer umfasst Aufgaben im Zusammenhang mit generativer KI, z. B. das Erstellen von KI-Lösungen mit Model Garden und Vertex AI Agent Builder und die Bewertung von generativen KI-Lösungen.
Weitere Informationen zu den generativen KI-Diensten von Google Cloud finden Sie unter Google Cloud Skills Boost. Dort finden Sie den Kurs Introduction to Generative AI Learning Path (alle Zielgruppen) oder den Kurs Introduction to Generative AI Learning Path (technische Zielgruppen). Wenn Sie Partner sind, sehen Sie sich die Partnerkurse zur generativen KI an: Introduction to Generative AI Learning Path und Generative AI for ML Engineers und Generative AI for Developers. Weitere Informationen finden Sie unter den produktspezifischen Lernangeboten wie Explore and Evaluate Models using Model Garden, Vertex AI Agent Builder path (Partner), Integrate Search in Applications using Vertex AI Agent Builder, und Generative Chat App with Vertex AI Agent Builder and Dialogflow.
Über diese Zertifizierungsprüfung
Dauer: 2 Stunden
Anmeldegebühr: 200 $ (zuzüglich Steuern, falls zutreffend)
Sprache: Englisch
Prüfungsformat: 50–60 Multiple-Choice-Fragen mit Mehrfachauswahl
Durchführung der Prüfung:
a. Sie können die Prüfung als online beaufsichtigte Fernprüfung ablegen. Hier finden Sie die Anforderungen für Onlinetests.
b. Sie können die Prüfung in einem Testcenter vor Ort ablegen. Hier finden Sie ein Testcenter in Ihrer Nähe.
Voraussetzungen: Keine
Empfohlene Erfahrung: Mindestens 3 Jahre Branchenerfahrung, davon 1 Jahr oder mehr in der Entwicklung und Verwaltung von Lösungen mit Google Cloud.
Verlängerung der Zertifizierung / Rezertifizierung: Die Kandidaten müssen sich rezertifizieren lassen, um ihren Status beizubehalten. Alle Google Cloud-Zertifizierungen sind ab dem Datum der Zertifizierung zwei Jahre gültig, sofern in den ausführlichen Prüfungsbeschreibungen nichts anderes angegeben ist. Die Rezertifizierung erfolgt, indem Sie die Prüfung während des Rezertifizierungszeitraums wiederholen und mindestens die Mindestpunktzahl erreichen. Sie können Ihre Zertifizierung frühestens 60 Tage vor ihrem Ablaufdatum noch einmal ablegen.
Prüfungsübersicht
Schritt 1: Praktische Erfahrungen sammeln
Bevor Sie sich zur Prüfung zum Machine Learning Engineer anmelden, sollten Sie mindestens 3 Jahre praktische Erfahrungen mit Google Cloud-Produkten und -Lösungen gesammelt haben. Sind Sie bereit? Informieren Sie sich über die kostenlose Stufe von Google Cloud, in deren Rahmen Sie ausgewählte Produkte (bis zum monatlichen Limit) kostenlos nutzen können.
Schritt 2: Sich über die Prüfungsinhalte informieren
Der Prüfungsleitfaden enthält die vollständige Liste der möglichen Prüfungsthemen. Mit dem Prüfungsleitfaden können Sie Ihren Kenntnisstand zu den Prüfungsthemen ermitteln.
Schritt 3: Beispielfragen ansehen
Machen Sie sich mit der Art der Fragen und Beispielinhalte in der Prüfung zum Machine Learning Engineer vertraut.
Schritt 4: Kompetenzen durch Schulungen erweitern
Bereiten Sie sich mithilfe des Machine Learning Engineer-Lernpfads auf die Prüfung vor. Entdecken Sie Google Cloud-Onlineschulungen, -Präsenzkurse und praxisorientierte Labs und sehen Sie sich weiteres Infomaterial an.
Bereiten Sie sich mit Google-Mitarbeitern und zertifizierten Experten auf die Prüfung vor. Sie erhalten hilfreiche Tipps und Tricks für die Prüfung sowie Informationen von Branchenexperten.
In der Google Cloud-Dokumentation finden Sie umfassende Erläuterungen zu den Konzepten und wesentlichen Komponenten von Google Cloud.
In den offiziellen Materialien zur Prüfungsvorbereitung zum Google Cloud Certified Professional Machine Learning Engineer erfahren Sie, wie Sie sichere ML-Anwendungen in Google Cloud entwerfen, trainieren, erstellen, bereitstellen und operationalisieren. In diesem Leitfaden wird anhand realer Szenarien gezeigt, wie die Vertex AI-Plattform und -Technologien wie TensorFlow, Kubeflow und AutoML verwendet werden. Außerdem werden Best Practices zur Auswahl eines vortrainierten oder benutzerdefinierten Modells bereitgestellt.
Schritt 5: Zur Prüfung anmelden
Melden Sie sich an und wählen Sie aus, ob Sie die Prüfung als Fernprüfung oder in einem Testcenter in Ihrer Nähe ablegen möchten.
Lesen Sie die Prüfungsbedingungen und die Richtlinien für die Datenfreigabe.