Google Developer Program 進階方案提供專屬資源和機會,協助您透過 Google 學習新知、建構內容及拓展業務。瞭解各項福利

Professional Machine Learning Engineer

專業機器學習工程師會運用 Google Cloud 功能和傳統機器學習方法,來建構、評估並最佳化 AI 解決方案,然後將這些方案發布到正式環境。這類人員負責處理複雜的大型資料集、建立可重複使用的程式碼,以及根據基礎模型來設計並實作生成式 AI 解決方案。為了確保 AI 應用程式能持續發揮良好成效,他們會將負責任的 AI 做法納入考量,與其他工作的負責人員密切合作。機器學習工程師具備紮實的程式設計技能、熟悉資料平台和分散式資料處理工具,並精通模型架構、資料和機器學習管道建立、生成式 AI 和指標解讀等領域。此外,他們還熟悉 MLOps、應用程式開發、基礎架構管理、資料工程和資料治理的基本概念。機器學習工程師能協助組織內的各團隊使用 AI 解決方案,並透過訓練、重新訓練、部署、排程、監控、改良模型,設計並建立可擴充的高效能解決方案。

*注意事項:這項測驗並非直接評估您的程式設計技能, 只要您具備 Python 和 Cloud SQL 的基本專業知識,就能解讀題目中的程式碼片段。

Professional Machine Learning Engineer 測驗旨在評估您是否具備下列能力:

  • 建構低程式碼 AI 解決方案
  • 與團隊成員和其他團隊合作,來管理資料和模型
  • 將原型擴充為機器學習模型
  • 提供及擴充模型
  • 自動處理及調度管理機器學習管道
  • 監控 AI 解決方案

這個版本的 Professional Machine Learning Engineer 測驗涵蓋生成式 AI 相關工作,包括使用 Model Garden 和 Vertex AI Agent Builder 建構 AI 解決方案,以及評估生成式 AI 解決方案。

如要進一步瞭解 Google Cloud 生成式 AI 服務,請查看 Google Cloud Skills Boost 的「生成式 AI 簡介」學習路徑 (適合所有程度的學員),或「開發生成式 AI 技術」學習路徑 (適合具技術專業知識的學員)。如果您是合作夥伴,請參閱下列生成式 AI 合作夥伴學習課程: 「生成式 AI 簡介」學習路徑給機器學習工程師的生成式 AI 學習課程,以及「開發生成式 AI 技術」學習路徑。如需其他學習資源,請參閱我們提供的產品專屬生成式 AI 學習課程,例如:使用 Model Garden 探索及評估模型Vertex AI Agent Builder 學習路徑 (適用於合作夥伴),以及使用 Vertex AI Agent Builder 整合搜尋與應用程式


關於這項認證測驗

測驗時間:2 小時

報名費:$200 美元 (如有適用稅金則另計)

語言:英文、日文

測驗題型:50 至 60 道單選題和複選題

測驗進行方式:

a. 從遠端位置參加線上監考的測驗:請詳閱線上測驗規範

b. 在測驗中心參加現場監考的測驗:請尋找附近的測驗中心

必備條件:

建議經歷:3 年以上的業界經驗,包括 1 年以上運用 Google Cloud 設計及管理解決方案的經驗

認證資格延續:應試者能在可延續認證資格的期限內報考。如要進一步瞭解資格延續程序、資格期間和認證效期,請參閱下方的資格延續常見問題。

資格延續常見問題

測驗總覽

步驟 1:取得實際經驗

報考 Machine Learning Engineer 測驗前,建議您先檢視自己是否已有 3 年以上的 Google Cloud 產品與解決方案實作經驗。準備好開始培養經驗了嗎?探索 Google Cloud 免費方案,瞭解如何免費使用特定產品 (每個月有配額上限)。

試用 Google Cloud 免費方案

步驟 2:瞭解測驗內容

測驗指南會列出測驗可能涵蓋的所有主題。請查看測驗指南,判斷您的技能是否符合測驗的主題。

查看現行測驗指南

步驟 3:查看題目範例

熟悉 Machine Learning Engineer 測驗的題型及可能涵蓋的內容範例。

查看題目範例

步驟 4:透過訓練課程強化技能

按照 Machine Learning Engineer 的學習路徑來備考。探索線上訓練課程、現場課程、實作實驗室和其他 Google Cloud 資源。

與 Google 員工和通過認證的專家一起準備考試。取得寶貴的測驗提示與秘訣,並聽取業界專家的見解。

瀏覽 Google Cloud 說明文件,深入探討 Google Cloud 的概念和構成要素。

參閱官方 Google Cloud 認證專業 Professional Machine Learning Engineer 應考指南,瞭解如何在 Google Cloud 設計、訓練、建構、部署及實作安全的機器學習應用程式。 本指南將透過實際情境,說明如何使用 Vertex AI 平台和技術 (例如 TensorFlow、Kubeflow 和 AutoML)、何時應選擇預先訓練模型或自訂模型及相關最佳做法。

步驟 5:安排測驗時間

報名並選擇參加遠距測驗或前往附近的測驗中心考試。