Kako postati Machine Learning Engineer?

Ne programiraš svaki odgovor – već algoritam koji uči sam.

Šta je Machine Learning Engineer?

Machine Learning (ML) Engineer je osoba koja razvija i implementira algoritme koji omogućavaju računarima da uče iz podataka – bez eksplicitnog programiranja svakog koraka. To je srce veštačke inteligencije: sistem koji sam otkriva obrasce i donosi odluke.

“Od e-mail filtera do Netflix preporuka – sve što ‘uči’ u digitalnom svetu, ima ML inženjera iza sebe.”

Šta konkretno radi ML Engineer?

Prikuplja i priprema velike skupove podataka
Razvija modele mašinskog učenja (regresija, klasifikacija, klasterovanje, neuronske mreže)
Koristi alate i biblioteke kao što su scikit-learn, TensorFlow, PyTorch
Podešava hiperparametre, meri preciznost i optimizuje modele
Implementira modele u aplikacije (npr. za preporuke, prepoznavanje slika ili jezika)
Sarađuje sa data scientistima, AI timovima i softverskim inženjerima

Gde možeš raditi kao ML Engineer?

Tehnološke kompanije i startapi (posebno oni koji koriste AI)
Zdravstvo (predikcija bolesti, medicinski AI sistemi)
Banke i osiguranje (detekcija prevara, kreditna procena)
eCommerce i marketing (sistemi preporuka, segmentacija korisnika)
Industrija igara, robotike, mobilnih aplikacija, NLP sistema (chatbotovi, prevođenje)
AI istraživački centri i edukativne platforme

“Svaka firma koja koristi pametne algoritme – treba nekog da ih razvije. To si ti.”

Koliko zarađuje Machine Learning Engineer?

Junior pozicija: 1.500–2.500 €
Medior/Senior nivo: 3.500–6.000 €
Remote projekti u AI firmama: 7.000 €+
Freelance i startup svet: ne postoje gornje granice

ML inženjeri su međunarodno najtraženiji kadar u oblasti AI tehnologija.

Kako da postaneš ML Engineer studiranjem na našem fakultetu?

Na smeru Informacione tehnologije, postavljaš temelje za ovu karijeru:

Programiraš u Pythonu – jeziku broj 1 za AI
Učiš rad sa bibliotekama kao što su pandas, NumPy, scikit-learn, TensorFlow
Savladavaš osnove statistike, linearnog modelovanja i predikcije
Razvijaš prve modele mašinskog učenja i testiraš ih na realnim podacima
Pratiš smernice razvoja AI etike i odgovorne primene tehnologije

“Kod nas ne učiš samo kako AI funkcioniše. Već učiš kako da ga napraviš.”

Koje veštine su važne?

Odlično poznavanje programiranja (Python)
Dobra osnova u matematici i statistici
Radoznalost i sposobnost eksperimentisanja
Strpljenje i fokus – treniranje modela nije uvek brzo
Praktična primena – moraš znati kako da model koristiš u stvarnom svetu

Zašto je ML Engineering zanimanje budućnosti?

AI je već svuda – a ti možeš da ga kreiraš
Uvek si u centru inovacija – od medicine do biznisa
Radna mesta rastu 2x brže nego u ostalim IT oblastima
Imaš mogućnost da kreiraš proizvode koji menjaju način na koji svet funkcioniše

Da li me veštačka inteligencija može zameniti?

Ne – jer ti si taj koji je stvara, trenira i kontroliše.
Veštačka inteligencija može naučiti da prepoznaje obrasce, ali ne zna koje probleme treba rešavati, zašto nešto treba optimizovati i kada treba stati.
ML inženjer je arhitekta algoritama koji uče – bez njega, modeli ne bi postojali, ni razumeli svet u kome rade.
AI ne može sam sebe osmisliti, ispraviti ili objasniti – a to je upravo tvoja uloga.

„AI uči iz podataka. Ti učiš AI kako da uči.“

Kako mi veštačka inteligencija može pomoći u radu?

Veštačka inteligencija i automatizacija su tvoj najjači saveznik:

ubrzavaju testiranje modela i izbor parametara,
automatski analiziraju performanse i predlažu poboljšanja,
pomažu u optimizaciji koda i pipeline procesa,
olakšavaju implementaciju kroz AI/ML platforme (npr. Vertex AI, SageMaker, Azure ML),
omogućavaju bržu integraciju modela u realne aplikacije.

AI ti ne oduzima posao – podiže tvoj nivo rada.
Dok mašine „uče“, ti kreiraš pravila učenja, etičke granice i načine na koje AI donosi odluke.

„AI automatizuje proces. Ti definišeš svrhu.“

Spreman da naučiš mašine kako da same uče?

“Ljudi programiraju. Ti programiraš ono što će programirati samo.”

Često postavljana pitanja - ML Engineer

Da li je ovo isto što i Data Scientist?

Blisko je, ali ne. Data Scientist analizira i interpretira podatke, dok ML Engineer pravi modele koji uče iz tih podataka i koristi ih u proizvodima.

Da li mi treba jak matematički background?

Ne moraš biti matematičar, ali osnovna statistika i logika su važne. Sve se uči uz primere i kroz biblioteke koje olakšavaju implementaciju.

Da li je ovo pozicija za početnike?

Ne moraš odmah početi kao ML Engineer. Možeš krenuti kao data analyst ili junior developer, i nadograđivati se. Naš fakultet ti daje osnovu.

Koji alati se najčešće koriste?

Python + scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, Jupyter Notebook, Pandas, NumPy, Matplotlib…

Možda će te zanimati i:

Imaš još pitanja

Kontaktiraj nas ili poseti fakultet
rado ćemo ti pomoći da doneseš najbolju odluku