机器学习工程师是指负责开发和部署基于机器学习技术的应用程序的专业人士。他们需要懂得机器学习算法和模型的原理和应用，能够使用各种机器学习框架和技术，实现大规模数据处理和建模。他们同时需要懂得软件工程和系统运维，能够基于机器学习创建稳健的系统并保证系统的高可靠性和性能。
举例来说，一家在线教育公司想开发一个推荐系统，根据学生的历史学习数据来预测下一步学习的内容和建议。机器学习工程师可以负责开发该推荐系统的机器学习算法和模型，并使用Python等工具和框架进行数据处理和建模。同时，他们还需要与软件工程师和系统运维人员合作，开发稳健的系统架构，实现高可靠性和高性能的推荐系统，最终为学生和企业带来价值。
如何将一个文字档案转换成向量形式并进行机器学习？
如何处理高维度特征空间下的过拟合问题？
如何使用深度学习模型进行影像识别？
如何处理缺失资料以及如何选择填补缺失值的方法？
如何选择合适的机器学习模型以及如何对其进行参数调整？
可以使用词频统计法将文字档案转换成向量形式，即计算每个单词出现的频率，使用单词出现的频率作为向量的元素。另外，还可以使用Word2Vec等自然语言处理技术，将单词转换成向量，进而建立向量数据集。
可以使用正则化方法缩减特征空间，或使用主成分分析（PCA）等降维方法降低特征维度，也可以使用集成方法，如随机森林或梯度提升树等，进行特征选择或集成多个弱学习器，减少过拟合问题。
可以使用卷积神经网络（CNN）进行影像识别，CNN通常包含多个卷积层、池化层和全连接层，其中卷积层可以提取影像的特征，池化层可以缩减影像的尺寸，全连接层可以将提取的特征进行分类。
可以使用填补平均值、中位数、众数等常见的方法进行填补。也可以使用基于机器学习的方法，如KNN、线性回归等，进行预测并填补缺失值。针对缺失值较多的情况，可以使用删除或插值等方法。
可以使用交叉验证等方法验证不同模型的性能。通常会使用多个不同的机器学习模型（如逻辑回归、决策树、支持向量机、随机森林等），选择对问题最适合的模型，并根据交叉验证的结果进行参数调整。