機器學習工程師是指負責開發和部署基於機器學習技術的應用程序的專業人士。他們需要懂得機器學習算法和模型的原理和應用，能夠使用各種機器學習框架和技術，實現大規模數據處理和建模。他們同時需要懂得軟件工程和系統運維，能夠基於機器學習創建穩健的系統並保證系統的高可靠性和性能。
舉例來說，一家在線教育公司想開發一個推薦系統，根據學生的歷史學習數據來預測下一步學習的內容和建議。機器學習工程師可以負責開發該推薦系統的機器學習算法和模型，並使用Python等工具和框架進行數據處理和建模。同時，他們還需要與軟件工程師和系統運維人員合作，開發穩健的系統架構，實現高可靠性和高性能的推薦系統，最終為學生和企業帶來價值。
如何將一個文字檔案轉換成向量形式並進行機器學習？
如何處理高維度特徵空間下的過擬合問題？
如何使用深度學習模型進行影像識別？
如何處理缺失資料以及如何選擇填補缺失值的方法？
如何選擇合適的機器學習模型以及如何對其進行參數調整？
可以使用詞頻統計法將文字檔案轉換成向量形式，即計算每個單詞出現的頻率，使用單詞出現的頻率作為向量的元素。另外，還可以使用Word2Vec等自然語言處理技術，將單詞轉換成向量，進而建立向量數據集。
可以使用正則化方法縮減特徵空間，或使用主成分分析（PCA）等降維方法降低特徵維度，也可以使用集成方法，如隨機森林或梯度提升樹等，進行特徵選擇或集成多個弱學習器，減少過擬合問題。
可以使用卷積神經網絡（CNN）進行影像識別，CNN通常包含多個卷積層、池化層和全連接層，其中卷積層可以提取影像的特徵，池化層可以縮減影像的尺寸，全連接層可以將提取的特徵進行分類。
可以使用填補平均值、中位數、眾數等常見的方法進行填補。也可以使用基於機器學習的方法，如KNN、線性回歸等，進行預測並填補缺失值。針對缺失值較多的情況，可以使用刪除或插值等方法。
可以使用交叉驗證等方法驗證不同模型的性能。通常會使用多個不同的機器學習模型（如邏輯回歸、決策樹、支持向量機、隨機森林等），選擇對問題最適合的模型，並根據交叉驗證的結果進行參數調整。