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Professional Machine Learning Engineer

Professional Machine Learning Engineer 使用 Google Cloud 功能和传统机器学习方法知识来构建、评估、生产化和优化 AI 解决方案。 ML Engineer 负责处理大型复杂数据集,并创建可重复、可重用的代码。ML Engineer 负责基于基础模型设计和实施生成式 AI 解决方案。ML Engineer 会考虑 Responsible AI 实践,并与其他职位密切合作,以确保基于 AI 的应用取得长期成功。 ML Engineer 需要具备出色的编程技能,并熟悉数据平台和分布式数据处理工具。 ML Engineer 精通模型架构、数据和机器学习流水线创建、生成式 AI 以及指标解读等领域。ML Engineer 熟悉 MLOps、应用开发、基础架构管理、数据工程和数据治理的基础概念。ML Engineer 帮助组织内的各个团队使用 AI 解决方案。通过训练、重新训练、部署、安排、监控和改进模型,ML Engineer 可以设计和创建可扩缩的高性能解决方案。

*注意:该考试不直接评估编程技能, 如果您至少精通 Python 和 Cloud SQL,应该能够无障碍地解读任何包含代码片段的问题。

Professional Machine Learning Engineer 考试将评估您在以下方面的能力:

  • 设计低代码 AI 解决方案
  • 在团队内部和团队之间开展协作,管理数据和模型
  • 将原型扩缩为机器学习模型
  • 部署和扩缩模型
  • 自动执行和编排机器学习流水线
  • 监控 AI 解决方案

此版本的 Professional Machine Learning Engineer 考试涵盖与生成式 AI 相关的任务,包括使用 Model Garden 和 Vertex AI Agent Builder 构建 AI 解决方案,以及评估生成式 AI 解决方案。

如需详细了解 Google Cloud 的生成式 AI 服务,请前往 Google Cloud Skills Boost,查看“生成式 AI 简介”学习路线(面向所有受众群体)或“面向开发者的生成式 AI”学习路线(面向技术受众群体)。如果您是合作伙伴,请参阅生成式 AI 合作伙伴课程:“生成式 AI 简介”学习路线面向机器学习工程师的生成式 AI面向开发者的生成式 AI。 如需了解更多信息,请参阅特定于产品的生成式 AI 学习课程,例如使用 Model Garden 探索和评估模型Vertex AI Agent Builder 学习路线(合作伙伴)和使用 Vertex AI Agent Builder 将搜索功能集成到应用中


关于此认证考试

考试时长:2 小时

报名费:$200(税费另计)

语言:英语、日语

考试形式:50-60 道单选题和多选题

考试方法

a. 远程参加在线监考的考试,请查看在线测试要求

b. 在考试中心参加现场监考的考试,请查找附近的考试中心

必备知识:无

建议具备的经验:3 年以上行业经验,其中包含 1 年以上使用 Google Cloud 设计和管理解决方案的经验。

认证续订:候选人可在续订资格期内续订认证。如需详细了解续订过程、资格期限和认证有效期时间表,请参阅下方的续订常见问题解答。

续订常见问题解答

考试概况

第 1 步:获取实际经验

在尝试参加 Machine Learning Engineer 考试之前,建议您具有 3 年以上实际使用 Google Cloud 产品和解决方案的经验。 准备好开始构建项目了吗?浏览 Google Cloud 免费层级,获享部分产品的免费用量(不超过每月限额)。

试用 Google Cloud 免费层级

第 2 步:了解考试内容

考试指南包含了一份完整的考试主题清单。请查看考试指南,确定您的技能是否与考试主题一致。

查看当前考试指南

第 3 步:查看例题

熟悉 Machine Learning Engineer 考试可能涉及的考试题型和示例内容。

查看示例考题

第 4 步:通过培训来完善技能

请按照 Machine Learning Engineer 学习路线准备考试。探索 Google Cloud 提供的在线培训、面授课程、实操实验以及其他资源。

在 Google 员工和认证专家的帮助下为考试做足准备。获取有价值的考试提示和技巧,以及行业专家的分析洞见。

探索 Google Cloud 文档,深入了解 Google Cloud 的概念和重要组件。

了解如何使用 Official Google Cloud Certified Professional Machine Learning Engineer Study Guide 在 Google Cloud 上设计、训练、构建、部署和运行安全的机器学习应用。 本指南使用真实场景演示了如何使用 Vertex AI 平台和 TensorFlow、Kubeflow、AutoML 等技术,以及何时选择预训练模型或自定义模型的最佳实践。

第 5 步:安排考试

报名并选择是远程考试,还是在附近的考试中心参加考试。