مهندس یادگیری فدرال
Federated Learning Engineer
مهندس یادگیری فدرال (Federated Learning Engineer) سیستم‌هایی می‌سازد که مدل یادگیری ماشین را روی داده‌ای آموزش می‌دهند که نمی‌شود یا نباید یک‌جا جمع شود: داده روی گوشی کاربران یا روی سرورهای بیمارستان‌ها و شرکت‌های دارویی می‌ماند و فقط به‌روزرسانی‌های مدل جابه‌جا می‌شود. کار روزانه ترکیبی است از pipeline آموزش و ارزیابی، الگوریتم‌هایی مثل FedAvg، فناوری‌های حریم خصوصی مثل differential privacy و secure aggregation، و فریم‌ورک‌هایی مثل Flower و NVIDIA FLARE. عنوان دقیق «Federated Learning Engineer» در آگهی‌های ۲۰۲۶ کمیاب است؛ در بررسی ما تنها آگهی بازِ شرکتی با این عنوان مال Steampunk، پیمانکار دولت آمریکا، بود («Machine Learning / Federated-Learning Engineer»). بیشتر این کار با عنوان‌های دیگر استخدام می‌شود: Platform Engineer, Privacy Preserving ML در Apple، ML Engineer در شبکه‌های دادهٔ فدرال دارویی مثل Apheris، یا Software Development Engineer در تیم AI Trust آمازون. در بیشتر آگهی‌ها federated learning یک مهارت در کنار تخصص اصلی ML است، نه نام شغل.
مقدمه و تعریف شغل
مهندس یادگیری فدرال سیستمی می‌سازد که مدل را به سراغ داده می‌برد، نه داده را به سراغ مدل. هر «کلاینت»، چه گوشی یک کاربر باشد چه سرور یک بیمارستان یا شرکت دارویی، مدل را روی دادهٔ خودش آموزش می‌دهد و فقط به‌روزرسانی مدل را برای سرور می‌فرستد؛ سرور این به‌روزرسانی‌ها را جمع می‌کند و مدل مشترک بهتری می‌سازد. کار این مهندس از الگوریتم فراتر است: pipeline آموزش و ارزیابی‌ای که در محیط‌هایی اجرا می‌شود که به آن‌ها دسترسی کامل ندارد، اعتبارسنجی داده‌ای که نمی‌بیند، و لایه‌های حریم خصوصی مثل differential privacy و secure aggregation که بدون آن‌ها FL به‌تنهایی ضمانتی نمی‌دهد. در بازار ۲۰۲۶ این کار بیشتر یک تخصص درون مهندسی ML و ML حافظ حریم خصوصی است تا یک عنوان شغلی مستقل.
نام Federated Learning را McMahan و همکارانش در Google در مقاله‌ای گذاشتند که فوریهٔ ۲۰۱۶ منتشر شد؛ روشی که دادهٔ آموزش را روی گوشی‌ها نگه می‌دارد و مدل مشترک را از تجمیع به‌روزرسانی‌های محلی می‌سازد (الگوریتم FedAvg). Google می‌نویسد نمونهٔ اولیهٔ FL در کیبورد Gboard از ۲۰۱۷ و ضمانت رسمی differential privacy از ۲۰۲۲ آمد و حالا همهٔ مدل‌های پیش‌بینی کلمهٔ Gboard با FL و DP آموزش می‌بینند. در سلامت، مقاله‌ای در Nature Medicine (۲۰۲۱) مدلی فدرال را گزارش کرد که با دادهٔ ۲۰ مؤسسه در جهان نیاز بیماران COVID-19 به اکسیژن را پیش‌بینی می‌کرد. NVIDIA در آوریل ۲۰۲۶ نوشت FL دیگر «کنجکاوی پژوهشی» نیست و پاسخی عملی به یک محدودیت سخت است: باارزش‌ترین داده اغلب کم‌تحرک‌ترین داده است. با این حال بازار کار آن کوچک است: در بریتانیا ITJobsWatch در شش ماه منتهی به ۲۲ اکتبر ۲۰۲۶ فقط ۴ آگهی دائم با ذکر Federated Learning شمرده و Glassdoor آمریکا برای Federated Learning Engineer هیچ حقوق گزارش‌شده‌ای ندارد. حقوق هم بیشتر به کارفرما بستگی دارد تا به سطح: بازهٔ حقوق پایهٔ آگهی سطح ورودی Apple (۱۲۹٬۳۰۰ تا ۲۲۵٬۳۰۰ دلار) از بازهٔ آگهی ارشد Steampunk، که پیمانکار دولتی است (۱۱۵ تا ۱۵۰ هزار دلار)، بالاتر است. ردیف‌های levels.fyi در جدول حقوق مال عنوان کلی Machine Learning Engineerاند و فقط تقریبی از بازار پایه‌اند.
چه چیزی می‌سازید؟
مثال‌های واقعی از خروجی کار یک مهندس یادگیری فدرال
مدل کیبورد که روی گوشی کاربر یاد می‌گیرد
Google می‌گوید همهٔ مدل‌های زبانی پیش‌بینی کلمهٔ Gboard با FL و ضمانت رسمی DP آموزش می‌بینند: بیش از ۳۰ مدل در بیش از ۷ زبان و ۱۵ کشور. در چنین تیمی شما الگوریتم تجمیع، انتخاب کلاینت و privacy accounting را می‌سازید.
مدل پزشکی از دادهٔ چند بیمارستان
مدل EXAM با دادهٔ ۲۰ مؤسسه در جهان آموزش دید تا نیاز بیماران COVID-19 به اکسیژن را پیش‌بینی کند؛ به گزارش Nature Medicine، میانگین AUC آن نسبت به مدل‌هایی که فقط روی دادهٔ یک سایت آموزش دیده بودند ۱۶٪ بهتر بود.
pipeline آموزش روی دادهٔ شرکت‌های دارویی
در Apheris شرکت‌های دارویی در شبکه‌های ADMET، ساختار مولکولی و آنتی‌بادی همکاری می‌کنند و داده از محیط هر شریک خارج نمی‌شود. مهندس ML از رسیدن داده تا انتشار وزن‌های بنچمارک‌شده را می‌سازد، بدون اینکه دادهٔ خام را ببیند.
اندازه‌گیری و ارزیابی حافظ حریم خصوصی روی دستگاه
تیم PriML در Apple نرم‌افزاری می‌سازد که روی دستگاه‌های Apple اجرا می‌شود و آموزش و ارزیابی سیستم‌های AI مولد را با حفظ حریم خصوصی ممکن می‌کند. Apple سیستمی هم برای ارزیابی و تنظیم فدرال مدل‌های روی دستگاه منتشر کرده که حالا FL شبکه‌های عصبی را هم پشتیبانی می‌کند.
فدرال کردن یک اسکریپت آموزش موجود
API تازهٔ NVIDIA FLARE یک اسکریپت آموزش محلی PyTorch را با حدود ۵ تا ۶ خط کد به کلاینت فدرال تبدیل می‌کند و همان کار را از شبیه‌سازی به آزمایش و تولید می‌برد. بخش بزرگی از کار روزانه همین تبدیل و استقرار است.
تخصص‌های مختلف مهندس یادگیری فدرال
این شغل یک عنوان واحد نیست — مسیرهای تخصصی متعددی دارد
FL روی دستگاه‌ها
Cross-Device FL
آموزش روی تعداد زیادی گوشی یا دستگاه هوشمند. نمونه‌ها: مدل‌های کیبورد Gboard، تیم Privacy Preserving ML در Apple و تیم AI Trust دستگاه‌های آمازون (Alexa و Echo). NVIDIA و Meta هم با FLARE و ExecuTorch این حالت را برای موبایل ساده کرده‌اند.
FL میان سازمان‌ها
Cross-Silo FL
آموزش میان چند سازمان، مثل بیمارستان‌ها یا شرکت‌های دارویی، با تعداد کم کلاینت و دادهٔ حساس. نمونه‌ها: مدل EXAM با ۲۰ مؤسسه، شبکه‌های فدرال Apheris و پلتفرم Lifebit. NVIDIA FLARE حالت افقی و عمودی (vertical FL) را پشتیبانی می‌کند.
اندازه‌گیری خصوصی و DP
Private Measurement & Differential Privacy
طراحی سیستم‌های اندازه‌گیری و آموزش با ضمانت رسمی حریم خصوصی. آگهی‌های Apple روی «سیستم‌های اندازه‌گیری» حافظ حریم خصوصی و آمار A/B testing تأکید دارند و Google برای مدل‌های Gboard از الگوریتم‌هایی مثل DP-FTRL استفاده کرده است.
fine-tuning فدرال مدل‌های زبانی
Federated LLM Fine-Tuning
تطبیق LLM ها با دادهٔ خصوصی بدون جمع کردن آن. Flower Labs و DeepLearning.AI دوره‌ای رایگان (فعلاً) در این باره دارند، Steampunk fine-tuning کم‌هزینه را امتیاز می‌داند و Google از دادهٔ مصنوعی حافظ حریم خصوصی در FL برای مدل‌های Gboard گزارش داده است.
مهندسی پلتفرم و راه‌حل FL
FL Platform & Solutions Engineering
ساخت و پشتیبانی خود فریم‌ورک‌ها یا کمک به مشتری برای استقرار آن‌ها، مثل نقش Solutions Engineer در Flower Labs یا تیم NVIDIA FLARE. این مسیر به تجربهٔ متن‌باز و توانایی بردن کار از آزمایش به تولید نیاز دارد.
تفاوت با شغل‌های مشابه
کجا این شغل تمام می‌شود و شغل دیگری شروع می‌شود؟
مهندس حریم خصوصی کل مسیر داده را از نظر حریم خصوصی مهندسی می‌کند: جریان داده در محصول، نگهداری و حذف، de-identification، differential privacy و الزامات قانونی. federated learning برای او یکی از چند فناوری است؛ در آگهی‌های Anthropic و OpenAI در کنار differential privacy، MPC و secure aggregation آمده است. مهندس یادگیری فدرال روی یک مسئلهٔ مشخص‌تر تمرکز دارد: آموزش و ارزیابی مدل روی داده‌ای که جابه‌جا نمی‌شود، و بیشتر یک مهندس ML است تا مهندس حریم خصوصی.
متخصص Edge AI مدل را کوچک و سریع می‌کند تا روی خود دستگاه اجرا شود: quantization، runtime و سنجش تأخیر و حافظه. FL روی دستگاه (cross-device) با این کار هم‌پوشانی دارد، چون آموزش هم روی گوشی انجام می‌شود، اما مسئلهٔ اصلی آن هماهنگی آموزش میان تعداد زیادی دستگاه و حریم خصوصی به‌روزرسانی‌هاست، نه سرعت inference. FL میان سازمان‌ها (cross-silo) اصلاً به دستگاه کوچک ربطی ندارد.
مهندس ML معمولاً همهٔ داده را در یک‌جا دارد و می‌تواند آن را ببیند، تمیز کند و دوباره تقسیم کند. در FL داده پراکنده، نامتوازن و non-IID است، هزینهٔ ارتباط محدودیت اصلی است و گاهی، مثل Apheris، اصلاً داده را نمی‌بینید. مهارت‌های پایه یکی است و بیشتر آگهی‌های این حوزه در واقع آگهی مهندس ML با تجربهٔ federated به‌عنوان امتیازند.
مهندس سیستم‌های توزیع‌شده آموزش و استنتاج را روی ماشین‌های زیادی در دیتاسنتر خود شرکت هماهنگ می‌کند؛ ماشین‌ها قابل‌اعتماد و داده در دسترس است. در FL کلاینت‌ها متعلق به دیگران‌اند، ممکن است قطع و وصل شوند و داده‌شان هرگز جمع نمی‌شود. FL از مفاهیم توزیع‌شده استفاده می‌کند، اما قیدهای حریم خصوصی و اعتماد آن را مسئلهٔ دیگری می‌کند.
تأثیر در صنایع مختلف
مهندس یادگیری فدرال در همه صنایع مشغول به کار است — نه فقط شرکت‌های فناوری
موبایل و کیبورد
به گفتهٔ Google، همهٔ مدل‌های پیش‌بینی کلمهٔ Gboard با FL و ضمانت رسمی DP آموزش می‌بینند و هر مدل تازه‌ای که روی دادهٔ کاربر آموزش ببیند باید DP داشته باشد
بیمارستان‌ها و پژوهش بالینی
مدل فدرال EXAM با دادهٔ ۲۰ مؤسسه آموزش دید و طبق Nature Medicine تعمیم‌پذیری آن نسبت به مدل‌های تک‌سایتی به‌طور میانگین ۳۸٪ بهتر بود
کشف دارو
Apheris شبکه‌های دادهٔ فدرالی میزبانی می‌کند که شرکت‌های دارویی در آن‌ها روی دادهٔ اختصاصی ADMET، ساختار مولکولی و آنتی‌بادی مدل مشترک می‌سازند و داده از محیطشان خارج نمی‌شود
دادهٔ ملی سلامت و ژنومیک
Lifebit می‌گوید پلتفرم فدرال آن را سازمان‌های دولتی، نظام‌های ملی سلامت و شرکت‌های دارویی برای تحلیل دادهٔ زیست‌پزشکی در محل به کار می‌برند
دستگاه‌های هوشمند و دستیار صوتی
تیم AI Trust دستگاه‌های آمازون (Alexa و Echo) مهندس استخدام می‌کند تا FL و DP را برای معماری‌های روی دستگاه و ترکیبی پیاده کند
سیستم‌عامل و اپ‌های موبایل
Apple تیم مستقلی برای ML حافظ حریم خصوصی دارد و سیستم ارزیابی و تنظیم فدرال مدل‌های روی دستگاه خود را منتشر کرده است
دولت و پیمانکاران دفاعی
Steampunk برای یک پروژهٔ نمایشی دولتی مهندس FL می‌خواهد تا fine-tuning و آموزش فدرال را در محیط‌های امن و محدود اجرا کند؛ این نقش‌ها مجوز امنیتی آمریکا لازم دارند
تصورات غلط رایج
قبل از تصمیم‌گیری، این باورهای اشتباه را بشناسید
یادگیری فدرال یعنی حریم خصوصی تضمین‌شده
FL داده را جابه‌جا نمی‌کند، اما به گفتهٔ مرور Kairouz و همکاران فقط بسیاری از ریسک‌های حریم خصوصی را «کاهش» می‌دهد. Google برای مدل‌های Gboard روی FL ضمانت رسمی differential privacy گذاشته و می‌نویسد رسیدن به ضمانت قوی (ε کمتر از ۱) ممکن اما هنوز دشوار است.
آگهی‌های زیادی با عنوان Federated Learning Engineer هست
در بررسی ما روی حدود ۳۷ هزار آگهی باز در بیش از ۴۰۰ شرکت، هیچ عنوانی کلمهٔ federated نداشت و فقط Steampunk آگهی شرکتی با این عنوان داشت. کار واقعی با عنوان‌هایی مثل ML Engineer، Platform Engineer یا Software Engineer در تیم‌های حریم خصوصی آگهی می‌شود؛ جستجو را با «federated learning» در متن آگهی انجام دهید، نه در عنوان.
هر آگهی که کلمهٔ federated دارد دربارهٔ یادگیری فدرال است
این کلمه در آگهی‌ها معنای دیگری هم دارد: Query Federation در BigQuery، دادهٔ فدرال در پلتفرم‌های داده و حتی «اکوسیستم یادگیری فدرال» در آموزش کارکنان. در جستجوی سایت Google Careers، بیشتر نتایج «federated» نقش‌های Federal بودند. متن آگهی را بخوانید.
FL فقط کار شرکت‌های بزرگ فناوری است
در کنار Apple و آمازون، استارتاپ‌هایی مثل Apheris و Lifebit و پیمانکارانی مثل Steampunk هم این کار را استخدام می‌کنند. ابزارهای متن‌باز Flower و NVIDIA FLARE رایگان‌اند و NVIDIA می‌گوید با API تازه، یک اسکریپت آموزش با چند خط کد فدرال می‌شود.
FL همان آموزش توزیع‌شدهٔ معمولی است
مقالهٔ McMahan و همکاران دادهٔ نامتوازن و non-IID را ویژگی ذاتی FL و هزینهٔ ارتباط را محدودیت اصلی آن می‌داند. در FL میان سازمان‌ها هم مثل آگهی Apheris، کد شما روی داده‌ای اجرا می‌شود که نمی‌بینید؛ این با آموزش روی خوشهٔ GPU خودِ شرکت فرق اساسی دارد.
یک روز کاری واقعی
در هر سطح روز کاری چه شکلی است؟
جونیور (۰–۲ سال)
بیشتر وقت صرف ساخت و نگهداری بخش‌هایی از پلتفرم می‌شود: pipeline داده، اتوماسیون و زیرساخت به‌صورت کد، و پیاده‌سازی یک روش حریم خصوصی زیر نظر مهندسان ارشد. آگهی سطح ورودی Apple دقیقاً همین‌ها را می‌خواهد.
- ◆اجرای یک آزمایش شبیه‌سازی FL و مقایسهٔ نتیجه با آموزش متمرکز
- ◆رفع خطای یک pipeline دادهٔ خودکار و افزودن تست
- ◆پیاده‌سازی clipping و نویز DP در یک مرحلهٔ آموزش
- ◆به‌روزرسانی پیکربندی زیرساخت به‌صورت کد و CI
- ◆خواندن یک مقالهٔ تازهٔ FL و خلاصه کردن آن برای تیم
میانی (۲–۵ سال)
مسئول یک بخش کامل از سیستم می‌شوید: پیاده‌سازی FL و DP در یک قابلیت محصول، تصمیم دربارهٔ اینکه چه پردازشی روی دستگاه و چه پردازشی در ابر باشد، و هماهنگی با تیم‌های محصول و امنیت. آگهی‌های Senior Platform Engineer اپل و SDE آمازون نمونهٔ این سطح‌اند.
- ◆طراحی یک دور آموزش فدرال برای قابلیت تازه و تعیین معیار ارزیابی
- ◆بررسی مصرف privacy budget و گزارش آن به تیم امنیت
- ◆سنجیدن توازن تأخیر و حریم خصوصی میان پردازش روی دستگاه و در ابر
- ◆code review برای تغییرات pipeline آموزش
- ◆طراحی آزمایش A/B برای سنجیدن اثر مدل جدید
ارشد (۵+ سال)
مالک کامل pipeline های آموزش و ارزیابی در محیط شرکا یا در یک محیط امن هستید و مسئولیت دارید نتیجه آن‌قدر قابل‌اعتماد باشد که شریک روی آن تصمیم بگیرد. بخش مهمی از کار گفتگو با دانشمندان و شرکا و گزارش زودهنگام ریسک است.
- ◆بازبینی نتایج یک اجرای فدرال و تأیید provenance مدل منتشرشده
- ◆طراحی validator تازه برای دادهٔ یک شریک جدید
- ◆جلسه با دانشمند دامنه برای تبدیل یک نیاز علمی به رفتار آزمون‌پذیر pipeline
- ◆بررسی طراحی split و بنچمارک برای جلوگیری از نتایج بیش از حد خوش‌بینانه
- ◆تبدیل کد پژوهشی به ماژول تست‌شده و تحویل آن به تیم مهندسی
مسئولیت‌ها و وظایف
مسئولیت‌های اصلی
وظایف روزانه و مهارت‌های مورد نیاز در این شغل
- ◈طراحی، پیاده‌سازی و پشتیبانی workflow های یادگیری فدرال برای آموزش و تطبیق مدل بدون جمع کردن داده در یک‌جا
- ◈ساخت و مالکیت pipeline آموزش، ارزیابی و انتشار مدل که در محیط شرکا یا روی دستگاه کاربران اجرا می‌شود
- ◈پیاده‌سازی differential privacy و دیگر فناوری‌های حریم خصوصی (secure aggregation، MPC، TEE) در آموزش و ارزیابی مدل
- ◈نوشتن validator و data contract که دادهٔ شریک را بدون دیدن دادهٔ خام بررسی کند و خطای قابل‌فهم برگرداند
- ◈تکرارپذیر و قابل ممیزی کردن اجراهای فدرال با پیکربندی نسخه‌دار، snapshot ثابت داده و provenance هر مدل
- ◈سنجیدن توازن پردازش روی دستگاه و در ابر از نظر حریم خصوصی، تأخیر و کیفیت مدل
- ◈همکاری با دانشمندان دامنه، تیم امنیت و تیم‌های محصول و ترجمهٔ نیاز علمی یا محصولی به رفتار مشخص و آزمون‌پذیر pipeline
- ◈مستندسازی معماری، پیکربندی‌ها و نتایج آزمایش و گزارش زودهنگام ریسک‌های داده و مدل به شرکا
- ◈در سطح ارشد: تعیین راهبرد فنی معماری‌های حافظ حریم خصوصی و ایجاد توافق میان تیم‌ها
مهارت‌های مورد نیاز
مهارت‌های فنی، نرم و حوزه‌ای که یک مهندس یادگیری فدرال موفق به آن‌ها نیاز دارد
مهارت‌های فنی
زبان و فریم‌ورک مشترک تقریباً همهٔ آگهی‌ها؛ Flower و NVIDIA FLARE هر دو با کد آموزش PyTorch کار می‌کنند
ساخت، fine-tuning و ارزیابی مدل با معیارهای درست؛ Steampunk و Apheris آن را شرط اصلی می‌دانند
FedAvg، FedProx، انتخاب کلاینت و روش‌های مقابله با دادهٔ non-IID
DP-SGD، clipping و نویز، و privacy accounting؛ در آگهی‌های Apple و آمازون کنار FL آمده است
pipeline ای که دیگران اجرا کنند، با validator، data contract و گزارش خطای قابل‌فهم
حداقل یکی از Flower یا NVIDIA FLARE را در عمل؛ Steampunk تجربه با فریم‌ورک‌های FL را امتیاز می‌داند
فناوری‌های رمزنگاری که در آگهی‌های Apple در فهرست امتیازها آمده‌اند
اجرای آموزش و ارزیابی در کانتینر و خودکارسازی استقرار؛ در آگهی‌های Apple، Apheris و Lifebit
برای FL روی دستگاه؛ آگهی PriML اپل در لندن آن را حداقل شرط می‌داند
مهارت‌های نرم
تبدیل یک نیاز علمی مبهم به رفتار مشخص و آزمون‌پذیر سیستم (آگهی Apheris)
Apple مهارت‌های ارتباطی و توانایی «ایجاد توافق» میان تیم‌ها را برای موفقیت در این نقش حیاتی می‌داند
ثبت معماری، پیکربندی، نتایج آزمایش و تصمیم‌ها، که در آگهی Steampunk جزو وظایف است
گفتن ریسک‌های داده و مدل پیش از آنکه به مشکل تبدیل شوند، و ارائهٔ عددی که زیر بررسی دوام بیاورد
حل مسئله به‌طور مستقل در مرز حریم خصوصی و یادگیری ماشین، که در آگهی‌های Apple آمده است
دانش حوزه‌ای
حمله‌هایی مثل membership inference، model inversion و حفظ کردن دادهٔ آموزش توسط مدل (آگهی Research Engineer, Privacy در OpenAI)؛ دورهٔ DeepLearning.AI و Flower هم نشت دادهٔ LLM را بررسی می‌کند
شیمی دارویی، دادهٔ بالینی یا ژنومی، یا رفتار کاربر موبایل؛ بیشتر کارفرمایان اول متخصص دامنه می‌خواهند
A/B testing، تخمین توزیع و نظریهٔ نمونه‌گیری (آگهی‌های Apple)؛ طراحی split بدون نشت (Apheris)
کار در صنایع دارویی، سلامت یا دولتی با الزامات ممیزی و امنیت
برای دارو، شناخت منابعی مثل ChEMBL، Tox21 و ToxCast و دام‌هایشان، که Apheris امتیاز می‌داند
نقشه راه و مسیر آموزشی
نقشه راه تبدیل شدن به مهندس یادگیری فدرال
این مسیر گام به گام شما را از صفر تا حرفه‌ای هدایت می‌کند.
پایهٔ یادگیری ماشین و مهندسی نرم‌افزار
همهٔ آگهی‌های بررسی‌شده اول یک مهندس ML خوب می‌خواهند و بعد تجربهٔ federated. Apheris پنج سال ساخت سیستم ML با Python و «انضباط واقعی مهندسی نرم‌افزار» (کنترل نسخه، کد ماژولار و تست‌شده، code review) می‌خواهد، Steampunk تسلط بر Python و فریم‌ورک‌هایی مثل PyTorch، TensorFlow یا scikit-learn، و Apple یکی از زبان‌های Python، Swift یا C++. پیش از هر چیز آموزش، ارزیابی و دیباگ مدل را روی دادهٔ متمرکز خوب یاد بگیرید.
اصول یادگیری فدرال
مقالهٔ McMahan و همکاران (۲۰۱۶) که نام Federated Learning را گذاشت، دو ویژگی این حوزه را صریح می‌گوید: دادهٔ نامتوازن و non-IID ویژگی ذاتی آن است و هزینهٔ ارتباط محدودیت اصلی. مرور Kairouz و همکاران هم نشان می‌دهد «کلاینت» می‌تواند گوشی باشد یا یک سازمان کامل؛ دو حالتی که به آن‌ها cross-device و cross-silo می‌گویند. FedAvg را بفهمید، بعد FedProx و روش‌های مقابله با ناهمگنی داده را.
حریم خصوصی و رمزنگاری کاربردی
یادگیری فدرال داده را روی دستگاه یا در سازمان نگه می‌دارد، اما به‌تنهایی ضمانت حریم خصوصی نمی‌دهد. Google می‌نویسد مدل‌های پیش‌بینی کلمهٔ Gboard همه با FL و ضمانت رسمی differential privacy آموزش می‌بینند و از این پس هر مدل Gboard که روی دادهٔ کاربر آموزش ببیند باید DP داشته باشد. آگهی‌های Apple هم differential privacy، محاسبهٔ چندجانبهٔ امن (MPC)، private federated learning، محیط اجرای امن (TEE) و رمزنگاری همومورفیک را کنار هم می‌آورند.
فریم‌ورک‌ها و سیستم‌های عملیاتی
Flower و NVIDIA FLARE دو فریم‌ورک متن‌بازی‌اند که امروز فعالانه توسعه می‌یابند؛ حتی پروژهٔ OpenFL کاربرانش را به مهاجرت به Flower تشویق می‌کند. NVIDIA در ۲۰۲۶ نوشت آنچه پذیرش FL را کند کرده خود مفهوم نیست، تجربهٔ توسعه‌دهنده است، و API تازهٔ FLARE یک اسکریپت آموزش محلی را با حدود ۵ تا ۶ خط کد به کلاینت فدرال تبدیل می‌کند. در کنار فریم‌ورک، مهارت‌های عملیاتی را یاد بگیرید: آگهی Apheris «اجراهای فدرال تکرارپذیر و قابل ممیزی» می‌خواهد و آگهی Apple تجربه با CI/CD و Kubernetes.
تخصص: روی دستگاه، سلامت و دارو، یا LLM فدرال
بازار این کار در چند جا متمرکز است و هر کدام دانش جدایی می‌خواهد. روی دستگاه: Apple برای تیم PriML تجربهٔ توسعهٔ iOS یا سیستم‌های embedded می‌خواهد و NVIDIA و Meta با FLARE و ExecuTorch آموزش فدرال روی موبایل را ممکن کرده‌اند. سلامت و دارو: Apheris و Lifebit شبکه‌ها و پلتفرم‌های فدرال دادهٔ زیست‌پزشکی دارند و دانش دامنه را جدی می‌گیرند. LLM: دورهٔ دوم DeepLearning.AI و Flower دربارهٔ fine-tuning فدرال LLM روی دادهٔ خصوصی است و Steampunk هم fine-tuning کم‌هزینه (parameter-efficient) را امتیاز می‌داند.
ابزارها و استک فنی
ابزارهایی که هر مهندس AI باید بشناسد، دسته‌بندی‌شده بر اساس اولویت
فریم‌ورک‌های یادگیری فدرال
فریم‌ورک متن‌باز Flower Labs برای آموزش فدرال با PyTorch و دیگر کتابخانه‌ها؛ مخزن آن حالا flwrlabs/flower است
SDK متن‌باز NVIDIA برای بردن کار ML به حالت فدرال، از شبیه‌سازی تا استقرار؛ FL افقی و عمودی و الگوریتم‌هایی مثل FedAvg، FedProx و Scaffold را دارد
فریم‌ورک Google برای محاسبه و یادگیری روی دادهٔ پراکنده با runtime شبیه‌سازی؛ مخزن آن به google-parfait منتقل شده است
حریم خصوصی و رمزنگاری
آموزش و اجرای مدل روی دستگاه
ابزار PyTorch برای inference و training روی موبایل و edge؛ NVIDIA FLARE با آن FL روی موبایل را پشتیبانی می‌کند
زیرساخت و عملیات
مسیر پیشرفت شغلی
از جونیور تا Staff Engineer — چه مهارت‌هایی نیاز دارید و چه درآمدی انتظار داشته باشید
ورود (Junior)
۰ تا ۲ سال
مهندس پلتفرم یا ML در یک تیم حریم خصوصی؛ آگهی Platform Engineer, Privacy Preserving ML در Apple با ۰ تا ۲ سال سابقه و تجربه با یکی از DP، MPC، private federated learning یا PII redaction باز است
میانی (Mid)
۲ تا ۵ سال
پیاده‌سازی FL و DP در محصول و ساخت pipeline های حافظ حریم خصوصی؛ مثل Senior Platform Engineer در Apple (حداقل ۲ سال) یا SDE در تیم AI Trust آمازون (۳ سال سابقهٔ توسعه)
ارشد (Senior)
۵+ سال
مالکیت کامل pipeline آموزش و ارزیابی در شبکهٔ فدرال یا طراحی workflow های فدرال در محیط محدود؛ Apheris و Steampunk هر دو ۵ سال سابقه می‌خواهند
Staff / مدیر فنی
۸ تا ۱۲+ سال
تعیین راهبرد فنی معماری‌های حافظ حریم خصوصی؛ مدیر Trust CX Innovations در آمازون (۸+ سال مهندسی) راهبرد FL، DP و پردازش روی دستگاه را تعیین می‌کند و نقش Staff+ Privacy در Anthropic ۱۲+ سال سابقه می‌خواهد
چالش‌ها و جنبه‌های منفی
واقعیت‌هایی که کمتر در آگهی‌های شغلی می‌بینید — قبل از ورود بدانید
دادهٔ نامتوازن و non-IID
عمومیدادهها در FL هم‌شکل نیستند: هر کاربر یا هر بیمارستان توزیع خودش را دارد. McMahan و همکاران همین را ویژگی ذاتی FL می‌دانند. روش‌هایی مثل FedProx کمک می‌کنند، اما باید همیشه بسنجید مدل مشترک برای همهٔ کلاینت‌ها خوب کار می‌کند یا فقط برای بزرگ‌ترها.
کار با داده‌ای که نمی‌بینید
عمومیدر FL میان سازمان‌ها نمی‌توانید دادهٔ شریک را باز کنید و ایرادش را پیدا کنید. Apheris صریحاً validator و data contract می‌خواهد که «با دید ناقص» کار کنند و گزارش QC که شریک بدون اینکه شما دادهٔ خامش را ببینید به آن عمل کند. دیباگ در این وضعیت از کار ML معمولی سخت‌تر است.
حریم خصوصی در برابر دقت
شرکت بزرگFL به‌تنهایی کافی نیست و افزودن differential privacy معمولاً دقت را کم می‌کند. Google می‌نویسد ضمانت قوی DP زمانی در کنار کیفیت خوب ممکن است که جمعیت کلاینت‌ها بزرگ باشد، و رسیدن به ε کمتر از ۱ هنوز دشوار است. توضیح این توازن به تیم محصول و حقوقی هم بخشی از کار است.
ابزارهایی که زود عوض می‌شوند
استارتاپپروژهٔ Open Federated Learning (OpenFL) دیگر توسعهٔ فعال ندارد و به‌زودی بایگانی می‌شود و کاربرانش را به مهاجرت به Flower تشویق می‌کند؛ CrypTen هم در مه ۲۰۲۵ بایگانی شد و مخزن TensorFlow Federated به google-parfait منتقل شده است. اصول را مستقل از ابزار یاد بگیرید.
گذر از پایلوت به تولید
عمومیNVIDIA می‌نویسد بسیاری از پروژه‌های FL بعد از مرحلهٔ پایلوت متوقف می‌شوند، چون رفتن از «اسکریپت محلی‌ام کار می‌کند» به «کارم روی سایت‌های فدرال اجرا می‌شود» بازنویسی عمیق می‌خواهد. مهندسی که این مسیر را هموار کند ارزش زیادی دارد.
بازار کوچک و عنوان پراکنده
عمومیITJobsWatch در بریتانیا در شش ماه منتهی به ۲۲ اکتبر ۲۰۲۶ فقط ۴ آگهی دائم با ذکر Federated Learning شمرده است و Glassdoor آمریکا برای این عنوان حقوقی ثبت نکرده. Flower Labs هم در زمان بررسی آگهی بازی نداشت. برای همین بهتر است FL را تخصص دوم کنار مهارت قوی ML یا مهندسی نرم‌افزار بسازید.
حقوق و بازار کار جهانی
حقوق جهانی مهندس یادگیری فدرال
حقوق سالانه در کشورهای مختلف بر اساس داده‌های منتشرشده؛ منبع هر ردیف با آیکون کنار نام کشور باز می‌شود.
* ارقام سالانه‌اند. منبع هر رقم:
- Apple posting, Platform Engineer, Privacy Preserving ML (Cupertino; min 0-2 yrs), posted Oct 16, 2026: base pay range; median = midpoint
- Apple posting, Senior Platform Engineer, Privacy Preserving ML (Seattle; min 2+ yrs, 5+ preferred), posted Apr 16, 2026: base pay range; median = midpoint
- levels.fyi, updated Oct 22 2026, title Machine Learning Engineer (proxy: no salary source tracks a federated learning title), total comp (sample 1,067): 25th–75th pct; median
- levels.fyi, updated Oct 22 2026, title Machine Learning Engineer (proxy), total comp (sample 146): 25th–75th pct; median
- levels.fyi, updated Oct 22 2026, title Machine Learning Engineer (proxy), total comp (sample 114): 25th–75th pct; median
- levels.fyi, updated Oct 22 2026, title Machine Learning Engineer (proxy), total comp (sample 69): 25th–75th pct; median
- levels.fyi, updated Oct 22 2026, title Machine Learning Engineer (proxy), total comp (sample 30): 25th–75th pct; median
- levels.fyi, updated Oct 22 2026, title Machine Learning Engineer (proxy), total comp (only 21 in sample): 25th–75th pct; median
- levels.fyi, updated Oct 22 2026, title Machine Learning Engineer (proxy), total comp (sample 36): 25th–75th pct; median
- levels.fyi, updated Oct 22 2026, title Machine Learning Engineer (proxy), total comp (sample 176): 25th–75th pct; median
چگونه از صفر شروع کنیم
برنامه گام‌به‌گام برای ورود به مهندسی هوش مصنوعی
ماه ۱: مفاهیم پایهٔ FL
مقالهٔ FedAvg را بخوانید، آموزش «What is Federated Learning?» در Flower را بگذرانید و دورهٔ Intro to Federated Learning را تمام کنید.
ماه ۲: FedAvg از صفر
FedAvg را خودتان بنویسید و رفتار آن را روی دادهٔ IID و non-IID مقایسه کنید (پروژهٔ اول پورتفولیو).
ماه ۳: Flower و differential privacy
پروژه را با Flower بازسازی کنید و DP را با Opacus یا راهنمای DP خود Flower اضافه کنید.
ماه ۴: یک پروژهٔ cross-silo
با NVIDIA FLARE یک شبکهٔ چندسایتی روی دادهٔ عمومی بسازید و برای هر سایت validator بنویسید.
ماه ۵: یک دامنه یا LLM فدرال
یا یک دامنه (سلامت، دارو، موبایل) را انتخاب کنید و پروژه را با دادهٔ آن تکرار کنید، یا دورهٔ fine-tuning فدرال LLM را بگذرانید.
ماه ۶: پورتفولیو و درخواست
پروژه‌ها را با README و دستور اجرا مرتب کنید. در آگهی‌ها «federated learning» را در متن جستجو کنید، نه در عنوان: تیم‌های ML حافظ حریم خصوصی، شرکت‌های دادهٔ سلامت و دارو و تیم‌های ML روی دستگاه.
پروژه‌های پیشنهادی برای رزومه
FedAvg از صفر و مقایسه با آموزش متمرکز
مبتدیFedAvg را با PyTorch خام بنویسید، یک دیتاست عمومی تصویری را میان چند کلاینت به‌صورت IID و non-IID تقسیم کنید و همگرایی را با آموزش متمرکز مقایسه کنید. اثر تعداد گام‌های محلی و نسبت کلاینت‌های شرکت‌کننده را در نمودار نشان دهید.
شبیه‌سازی cross-device با Flower و افزودن differential privacy
متوسطهمان مسئله را با Flower بازسازی کنید، بعد DP را اضافه کنید و رابطهٔ ε با دقت مدل را گزارش دهید. در README توضیح دهید DP مرکزی و محلی چه فرقی دارند و شما کدام را به کار بردید.
شبکهٔ cross-silo «بیمارستانی» با NVIDIA FLARE
پیشرفتهیک دیتاست پزشکی عمومی را میان چند «سایت» تقسیم کنید و آموزش را با NVIDIA FLARE اجرا کنید. مثل آگهی Apheris، برای هر سایت validator و data contract بنویسید که فقط آمار خلاصه و خطای قابل‌فهم برگرداند، و هر اجرا را با پیکربندی نسخه‌دار تکرارپذیر کنید.
fine-tuning فدرال یک مدل زبانی کوچک
پیشرفتهیک مدل زبانی کوچک را با LoRA روی چند بخش جدا از یک دیتاست متنی به‌صورت فدرال fine-tune کنید و نتیجه را با fine-tuning متمرکز مقایسه کنید. حجم داده‌ای را که در هر دور جابه‌جا می‌شود گزارش دهید؛ دورهٔ دوم DeepLearning.AI و Flower همین مسیر را آموزش می‌دهد.
شبیه‌سازی private federated learning در مقیاس بزرگ
پیشرفتهبا pfl-research اپل یا شبیه‌ساز Flower، آموزش روی تعداد زیادی کلاینت مجازی را با DP و privacy accounting اجرا کنید و نشان دهید با بزرگ‌تر شدن جمعیت کلاینت‌ها، توازن حریم خصوصی و دقت چطور عوض می‌شود.
مثال‌های واقعی و Case Studies
داستان‌های واقعی از مهندسانی که در این حوزه تأثیرگذار بوده‌اند
طبق معرفی مؤسسهٔ Simons در دانشگاه برکلی، پژوهشگر ارشد (principal research scientist) در Google است و تلاش‌های این شرکت در یادگیری ماشین غیرمتمرکز و حافظ حریم خصوصی را رهبری می‌کند. پیش‌تر روی یادگیری آنلاین، بهینه‌سازی محدب در مقیاس بزرگ و یادگیری تقویتی کار کرده و دکترای علوم کامپیوتر را از Carnegie Mellon گرفته است.
به گفتهٔ همین معرفی، تیم او مفهوم federated learning را پایه‌گذاری کرد و همچنان مرزهای کار با دادهٔ متمرکز و غیرمتمرکز با روش‌های حافظ حریم خصوصی را جلو می‌برد. در فوریهٔ ۲۰۲۶ سخنرانی Richard M. Karp Distinguished Lecture مؤسسهٔ Simons را با موضوع «بهبود مسئولانهٔ AI با دادهٔ حساس از نظر حریم خصوصی» ارائه کرد.
مسیر او نشان می‌دهد پشت یک تکنیک تازه معمولاً سال‌ها کار روی پایه‌هایی مثل بهینه‌سازی و یادگیری آنلاین است. برای ورود به FL هم محکم کردن همین پایه‌ها از یادگرفتن یک فریم‌ورک مهم‌تر است.
طبق صفحهٔ نویسندگان وبلاگ فنی NVIDIA، «دانشمند ارشد یادگیری فدرال» (principal federated learning scientist) در NVIDIA است و نرم‌افزار و مدل‌های توزیع‌شده و مشارکتی برای صنایع مختلف را با یادگیری و تحلیل فدرال توسعه می‌دهد؛ این موضوع را هم از جنبهٔ نظری و هم عملی دنبال کرده است.
در دوران همه‌گیری COVID-19 آزمایش‌های یک مطالعهٔ یادگیری فدرال با بیست بیمارستان در سراسر جهان را رهبری کرد تا مدل‌های تعمیم‌پذیرتری برای پیش‌بینی پیامد بالینی بیماران علامت‌دار ساخته شود. در ۲۰۲۶ دربارهٔ فدرال کردن کد آموزش بدون بازنویسی، ایجنت‌های AI برای پژوهش FL و workflow های چندوجهی فدرال با NVIDIA FLARE نوشته است.
کار او نشان می‌دهد ارزش FL در پروژه‌های واقعی با شرکای واقعی ثابت می‌شود. کسی که هم پژوهش را می‌فهمد و هم ابزار را برای کاربران ساده می‌کند، جای کمیابی در این حوزه دارد.
طبق معرفی ICML 2025، مهندس راه‌حل (Solutions Engineer) در Flower Labs است و سابقهٔ کار در صنایع دارایی‌محور (heavy-asset) دارد. در TU Munich روی یادگیری فدرال برای دادهٔ جدولی و کاربرد ML در صنعت خودرو پژوهش کرده و تیم پژوهش و توسعهٔ TUM.ai را رهبری کرده است.
در برنامهٔ Summer of Reproducibility سال ۲۰۲۳ فریم‌ورک Flower، پیاده‌سازی baseline روش FedPer را مشارکت داد و در ICML 2025 سخنرانی دعوتی «Federated AI with Flower — Recent Advancements and Scaling to Production» را ارائه کرد.
مسیر او یک راه عملی ورود به این حوزه را نشان می‌دهد: پژوهش دانشگاهی روی FL، بعد مشارکت در پروژهٔ متن‌باز همان فریم‌ورکی که بعداً در شرکت سازنده‌اش کار می‌کند.
نمونه آگهی استخدام واقعی + تحلیل
یک آگهی واقعی از شرکت فعال در حال استخدام، با تحلیل هر بخش
Senior ML Engineer – ADMET & Toxicity Networks
تحلیل نیازمندی‌ها
5+ years building ML systems in Python, with genuine software engineering discipline: version control, tested modular code, code review, and interfaces other people can use.
این نقش ارشد است و پنج سال سابقهٔ ساخت سیستم ML با Python می‌خواهد، با تأکید روی انضباط مهندسی نرم‌افزار. دلیلش در خود آگهی است: کد شما داخل محیط شرکا اجرا می‌شود و نمی‌توانید هر بار دستی درستش کنید. پس کیفیت کد، تست و رابط تمیز اینجا از هوشمندی الگوریتم مهم‌تر است.
ضروریHands-on molecular ML or cheminformatics - RDKit, fingerprints and descriptors, or graph/transformer models - applied to property, activity or toxicity prediction.
شرط دامنه‌ای: یادگیری فدرال در Apheris در خدمت پیش‌بینی خواص و سمیت مولکول‌هاست. همین الگو در آگهی‌های دیگر هم دیده می‌شود: کارفرما اول متخصص دامنه می‌خواهد و فدرال بودن بستر کار است. اگر از صفر شروع می‌کنید، یک دامنه انتخاب کنید و در آن عمیق شوید.
ضروریYou have built training and evaluation pipelines that other people run, not one-off notebooks.
فرق notebook آزمایشی با pipeline ای که دیگران اجرا می‌کنند اینجا اساسی است، چون شرکای دارویی همین pipeline را در محیط خودشان اجرا می‌کنند. در پورتفولیو پروژه‌ای بگذارید که با یک دستور و یک فایل پیکربندی از صفر اجرا شود.
ضروریYou understand how molecular ML goes wrong: data leakage, split design, applicability domain, dataset shift, and over-optimistic benchmarks - and you design against them by default.
نشت داده، طراحی split و جابه‌جایی توزیع در هر پروژهٔ ML مهم‌اند، اما در شبکهٔ فدرال دیرتر کشف می‌شوند، چون دادهٔ شرکا را نمی‌بینید. انتظار داشته باشید در مصاحبه بپرسند split را چطور طراحی می‌کنید که بنچمارک بیش از حد خوش‌بینانه نشود.
ضروریYou can write validators and data contracts that hold up under partial visibility, where you cannot inspect the data yourself.
این خط تفاوت FL میان سازمان‌ها با ML معمولی را خلاصه می‌کند: کدی بنویسید که دادهٔ شریک را بدون دیدن آن بررسی کند و پیام خطای قابل‌فهم بدهد. تمرین خوب: validator ای بنویسید که فقط آمار خلاصه و خطا بیرون می‌دهد، نه خود داده.
ضروریComfortable with PyTorch or an equivalent modern ML stack.
PyTorch ابزار مشترک این حوزه است؛ Flower و NVIDIA FLARE هر دو با کد آموزش PyTorch موجود کار می‌کنند و شروع با آن کمترین اصطکاک را دارد.
ضروریFederated learning, privacy-preserving ML, or other multi-party training environments.
نکتهٔ مهم آگهی: خود federated learning در بخش «امتیاز» آمده، نه شرط. یعنی برای Apheris مهندس ML قوی در دامنه مقدم است و تجربهٔ فدرال امتیاز اضافه. با این حال یک پروژهٔ واقعی با Flower یا NVIDIA FLARE شما را از بقیهٔ متقاضیان جدا می‌کند.
مفیدML Ops or ML infrastructure experience, particularly Kubernetes-based training, evaluation or deployment workflows.
Kubernetes و استقرار کانتینری در آگهی Senior Platform Engineer اپل هم امتیاز است. در کار فدرال باید مطمئن باشید یک کار در محیط هر شریک همان‌طور اجرا می‌شود که در محیط شما؛ کانتینر و Kubernetes همین را ساده می‌کنند.
مهمتحلیل مسئولیت‌ها
Own the model pipelines end to end. Take partner data from landing to released, benchmarked model weights - data preparation, training, evaluation, release - for ADMET and toxicity endpoints.
از رسیدن دادهٔ شریک تا انتشار وزن‌های مدل بنچمارک‌شده با شماست: آماده‌سازی داده، آموزش، ارزیابی و انتشار. یعنی یک مهندس کامل pipeline، نه فقط کسی که الگوریتم تجمیع را می‌نویسد.
Build the validation that partners run alongside us. Schema and data contracts, validators that return actionable errors, and QC/profiling reports that a partner can act on without us seeing their raw data.
شریک باید بتواند خودش دادهٔ خود را بررسی و اصلاح کند. شما schema، data contract و گزارش QC و profiling می‌سازید که بدون دیدن دادهٔ خام قابل استفاده باشد؛ مهارتی که در کمتر نقش ML دیگری لازم می‌شود.
Make federated runs reproducible and auditable. Versioned configs, pinned data snapshots, provenance for every released model - so we can say exactly what produced a given set of weights.
وقتی چند شرکت در آموزش داده گذاشته‌اند، باید بتوانید بگویید دقیقاً چه چیزی یک مدل را ساخته: پیکربندی نسخه‌دار، snapshot ثابت داده و provenance هر مدل. ابزارهای ثبت آزمایش مثل MLflow برای همین کارند.
Build evaluation that survives scrutiny. Leakage-safe splitting, held-out benchmarks and honest performance reporting, so the numbers we put in front of partners hold up.
شرکا روی این اعداد برنامهٔ دارویی خود را بنا می‌کنند، پس ارزیابی باید صادقانه و بدون نشت داده باشد. در پروژه‌هایتان همیشه یک مجموعهٔ کنارگذاشته داشته باشید و روش split را توضیح دهید.
Harden research into product. Turn prototypes and research code into tested, modular systems, and hand them cleanly to engineering for scaling into Foundry.
کد پژوهشی را به ماژول تست‌شده تبدیل می‌کنید و به تیم مهندسی تحویل می‌دهید تا در پلتفرم شرکت (Foundry) مقیاس بگیرد. این همان گذار از پایلوت به تولید است که به گفتهٔ NVIDIA بسیاری از پروژه‌های FL در آن متوقف می‌شوند.
Work across the boundary. Translate scientific requirements into pipeline behavior with the science team, and surface data or modeling risks early to partners and internally.
بخش مهمی از کار گفتگوست: نیاز دانشمند سم‌شناسی را به رفتار مشخص pipeline تبدیل کنید و ریسک‌ها را زود، هم به شرکا و هم درون تیم، گزارش دهید.
نتیجه‌گیری کلی
این آگهی نشان می‌دهد یادگیری فدرال در عمل بیشتر مهندسی است تا الگوریتم: pipeline قابل‌اعتماد، اعتبارسنجی داده‌ای که نمی‌بینید، تکرارپذیری و ارزیابی صادقانه. خود federated learning در بخش امتیاز آمده و شرط اصلی تجربهٔ ساخت سیستم ML در یک دامنهٔ مشخص است. مسیر واقع‌بینانهٔ ورود: مهندس ML قوی در یک دامنه (سلامت، دارو یا موبایل) شوید و یک پروژهٔ فدرال واقعی با Flower یا NVIDIA FLARE به پورتفولیو اضافه کنید.
آینده و روندها
پیش‌بینی ۵–۱۰ ساله و مهارت‌هایی که باید یاد بگیرید
در گزارش Future of Jobs 2025 مجمع جهانی اقتصاد (WEF)، کارفرمایان گروه «متخصصان AI و یادگیری ماشین» را سومین شغل پررشد (از نظر درصد) در فاصلهٔ ۲۰۲۵ تا ۲۰۳۰ پیش‌بینی کرده‌اند. WEF گروه جداگانه‌ای برای یادگیری فدرال ندارد و آمار رسمی رشدی برای این عنوان پیدا نکردیم؛ این نزدیک‌ترین گروه است.
منبع: WEF Future of Jobs Report 2025
مهارت‌های نوظهور که باید یاد بگیرید
پیش‌بینی‌های آینده
NVIDIA در آوریل ۲۰۲۶ نوشت یادگیری فدرال «دیگر یک کنجکاوی پژوهشی نیست» و پاسخی عملی به این واقعیت است که باارزش‌ترین داده اغلب کم‌تحرک‌ترین داده است؛ به گفتهٔ همین نوشته، آنچه پذیرش را کند کرده تجربهٔ توسعه‌دهنده بوده، نه خود مفهوم.
در گزارش Future of Jobs 2025 مجمع جهانی اقتصاد (WEF)، کارفرمایان «متخصصان AI و یادگیری ماشین» را سومین شغل پررشد تا ۲۰۳۰ دانسته‌اند؛ یادگیری فدرال یکی از تخصص‌های درون همین گروه است.
بزرگ‌ترین ریسک کوچک بودن بازار است: عنوان مستقل کمیاب است، Glassdoor آمریکا برای آن حقوقی ثبت نکرده و ITJobsWatch در بریتانیا در شش ماه فقط ۴ آگهی دائم با ذکر FL شمرده؛ حتی Flower Labs در زمان بررسی آگهی بازی نداشت. دوم، FL در بیشتر آگهی‌ها امتیاز است نه شرط، پس کسی که فقط FL بلد است و پایهٔ قوی ML یا مهندسی نرم‌افزار ندارد آسیب‌پذیر است. سوم، ابزارها زود عوض می‌شوند؛ OpenFL کنار گذاشته شد و CrypTen بایگانی شد. چهارم، بخشی از نقش‌ها در پیمانکاری دولتی آمریکاست و مجوز امنیتی می‌خواهد. به نظر می‌رسد کسانی ماندگارترند که FL را تخصص دوم کنار مهندسی ML قوی، دانش یک دامنه و فهم differential privacy کرده‌اند.
منابع
اطلاعات این صفحه در تاریخ ۳۰ مهر ۱۴۰۵ از این ۴۷ منبع بررسی شده است.
- Senior ML Engineer – ADMET & Toxicity Networks — Apheris (job posting)
- ML Engineer - Large Molecules — Apheris (job posting)
- Machine Learning / Federated-Learning Engineer — Steampunk (job posting)
- Platform Engineer, Privacy Preserving ML — Apple (job posting)
- Senior Platform Engineer, Privacy Preserving ML — Apple (job posting)
- AIML - Senior Software Engineer, On-Device - PriML — Apple (job posting)
- Apple Jobs — search results for “federated learning”
- Software Development Engineer, AI Trust & Innovation — Amazon (job posting)
- Manager III, Software Development, Trust CX Innovations — Amazon (job posting)
- AI Engineer - Remote (Spain) — Lifebit (job posting)
- Staff+ Software Engineer, Privacy — Anthropic (job posting)
- Research Engineer, Privacy — OpenAI (job posting)
- Machine Learning Engineer (Foundation Models & Personalization) — Eight Sleep (job posting)
- ITJobsWatch — Federated Learning (UK)
- Glassdoor — Federated Learning Engineer salaries, United States (no reported salaries)
- levels.fyi — Machine Learning Engineer salaries, United States
- levels.fyi — Machine Learning Engineer salaries, Canada
- levels.fyi — Machine Learning Engineer salaries, United Kingdom
- levels.fyi — Machine Learning Engineer salaries, Germany
- levels.fyi — Machine Learning Engineer salaries, Netherlands
- levels.fyi — Machine Learning Engineer salaries, Switzerland
- levels.fyi — Machine Learning Engineer salaries, Singapore
- levels.fyi — Machine Learning Engineer salaries, India
- World Economic Forum — The Future of Jobs Report 2025 (PDF)
- Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data — McMahan et al. (arXiv)
- Advances and Open Problems in Federated Learning — Kairouz et al. (arXiv)
- Flower: A Friendly Federated Learning Research Framework — Beutel et al. (arXiv)
- Advances in private training for production on-device language models — Google Research Blog
- Synthetic and federated: Privacy-preserving domain adaptation with LLMs for mobile applications — Google Research Blog
- Federated learning for predicting clinical outcomes in patients with COVID-19 — Nature Medicine
- Federated Learning Without the Refactoring Overhead Using NVIDIA FLARE — NVIDIA Technical Blog
- Effortless Federated Learning on Mobile with NVIDIA FLARE and Meta ExecuTorch — NVIDIA Technical Blog
- NVIDIA/NVFlare — GitHub
- flwrlabs/flower — GitHub
- Open Federated Learning (formerly OpenFL) — GitHub
- facebookresearch/CrypTen (archived) — GitHub
- FederatedAI/FATE — GitHub
- Federated Evaluation and Tuning for On-Device Personalization — Apple Machine Learning Research
- pfl-research: Simulation Framework for Accelerating Research in Private Federated Learning — Apple Machine Learning Research
- Brendan McMahan — Richard M. Karp Distinguished Lecture, Simons Institute
- Author: Holger Roth — NVIDIA Technical Blog
- Invited Talk: Federated AI with Flower — William Lindskog-Munzing, ICML 2025
- Intro to Federated Learning — DeepLearning.AI
- Nic Lane — Department of Computer Science and Technology, University of Cambridge
- Federated learning — Wikipedia
- Flower Labs — careers page
- Google Careers — search results for “federated”