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 entwickeln
- 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 überwachen
Diese Version der Prüfung zum Professional Machine Learning Engineer umfasst Aufgaben im Zusammenhang mit generativer KI, einschließlich der Entwicklung von KI-Lösungen mit Model Garden und Vertex AI Agent Builder sowie der Bewertung generativer KI-Lösungen.
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Logging, Monitoring, and Observability in Google Cloud Examen Google Cloud Certified Professional Cloud Architect |
Über diese Zertifizierungsprüfung
Dauer: 2 Stunden
Sprachen: Englisch und Japanisch
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.
Zertifizierungsverlängerung: Kandidaten können ihre Zertifizierung innerhalb des für die Verlängerung relevanten Zeitraums verlängern.