En un mundo cada vez más digitalizado, los datos se han convertido en un activo muy valioso para cualquier empresa. Al igual que contratar un buen machine learning engineer con conocimientos y experiencia para el desarrollo de algoritmos inteligentes. Estos expertos diseñan e implementan sistemas que toman decisiones autónomas y resuelven problemas complejos, algo fundamental en esta era de la inteligencia artificial (IA).
¿Qué es un machine learning engineer?
Un machine learning engineer es un profesional que tiene conocimientos de programación para desarrollar sistemas de inteligencia artificial para el estudio de enormes conjuntos de datos. Esto permite generar algoritmos que aprenden por sí mismos, lo que ayuda a la hora de crear modelos predictivos y escalables.
Por ejemplo, veamos un caso práctico del trabajo que realizan estos profesionales, como el desarrollo de un sistema de recomendación para una plataforma de streaming. Este profesional tendrá que diseñar un modelo para analizar los datos de los usuarios, como su historial de búsquedas, reproducciones, o sus preferencias. A partir de esta información, el modelo predice lo que le gusta más a cada usuario.
Funciones y responsabilidades de un machine learning engineer
Esta profesión de machine learning engineer ha aparecido hace muy poco, pero cada vez son más las empresas que buscan un perfil que combine las habilidades de un científico de datos y las de un programador. Veamos cuáles son las funciones de estos profesionales, que pueden variar según la organización y el tipo de proyecto.
- Diseñar y entrenar modelos de aprendizaje automático. Crear sistemas que procesen los datos y hagan predicciones o tomen decisiones.
- Preprocesar y gestionar los datos: Su cometido también consiste en limpiar los datos necesarios para entrenar modelos que sean efectivos.
- Identificar los problemas y objetivos. Este experto colabora con otros profesionales para detectar los problemas y objetivos del sistema de aprendizaje automático.
- Optimizar y ajustar modelos: Mejorar la precisión y eficiencia a través del ajuste de los algoritmos.
- Desarrollo de infraestructuras. También debe integrar los modelos en diferentes aplicaciones o sistemas reales, por lo que tendrá que desarrollar la infraestructura.
- Monitorear y actualizar los modelos. Se asegura de que los sistemas funcionen correctamente con nuevos datos o cambios en el entorno. Por lo tanto, deberá actualizarse regularmente para garantizar su precisión.
Formación y habilidades necesarias para ser un machine learning engineer
Este profesional suele estudiar carreras relacionadas con la informática, matemáticas o estadística. También podría ser que tuviera estudios avanzados o certificaciones en machine learning, análisis de datos o frameworks de IA, entre otras opciones. Veamos algunas de las habilidades necesarias para desarrollarse en este campo.
Habilidades técnicas
- Programación. Suele dominar el lenguaje de programación Python, que es el más utilizado en machine learning. Así, como R, Java, C , más utilizados a gran escala.
- Matemáticas. Es fundamental que tenga conocimientos de álgebra lineal y cálculo para la manipulación de los datos o representar modelos.
- Aprendizaje automático. Este conocimiento es esencial para comprender los algoritmos y las técnicas como regresión, redes neuronales y aprendizaje profundo.
- Big data. El manejo de las plataformas Hadoop o Spark permite procesar grandes volúmenes de datos.
Habilidades blandas
- Pensamiento crítico. Para analizar los problemas, evaluar los resultados y resolver los problemas.
- Creatividad. A pesar de esta inquietud analítica, también es necesario ser creativo para diseñar soluciones innovadoras y abordar problemas complejos.
- Comunicación. Este profesional debe tener la capacidad para explicar los conceptos técnicos y complejos de forma clara.
Diferencias entre machine learning engineer y data scientist
El data scientist es un profesional mucho más analítico que el machine learning engineer, que se centra en la parte más técnica y operativa de modelos. Aunque ambos roles son complementarios para abordar diferentes proyectos, no deben confundirse.
Enfoque y visión estratégica
El científico de datos analiza y explora los insights de los datos para descubrir las tendencias y patrones para tomar decisiones informadas. Mientras que el ingeniero de machine learning se centra en la implementación y optimización de modelos en los entornos de producción.
Habilidades técnicas
Los científicos de datos suelen tener una formación sólida en estadística, matemáticas y visualización de datos. Mientras que un machine learning engineer tiene habilidades en programación, ingeniería de software y cloud computing. Incluso, las herramientas que domina no son las mismas, puesto que este último tiene conocimientos en TensorFlow, PyTorch y frameworks de cloud.
Salario y perspectivas laborales de un machine learning engineer
El salario de un machine learning engineer en España es de aproximadamente 36 596 euros anuales, según la información que ofrece el portal Indeed España. Aunque este sueldo varía desde los 23 000 euros hasta los 56 000 euros, dependiendo de la experiencia y la empresa.
En otros países, como Estados Unidos, Suiza o Australia, estos profesionales pueden encontrar mejores oportunidades de trabajo. En Estados Unidos, el salario medio de este profesional es de aproximadamente 161 000 dólares al año. No obstante, las posibilidades laborales para estos profesionales son muy atractivas tanto en nuestro país como fuera de este.
La demanda de estos profesionales sigue siendo alta debido al crecimiento continuo de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Sobre todo, en aquellos sectores relacionados con la tecnología, la salud y la automoción. Según un informe de DigitalES, el número de ofertas laborales para ingenieros de machine learning ha experimentado un aumento del 560 %, lo que refleja la creciente necesidad de estos expertos para la aplicación de la IA en distintas industrias
En conclusión, un machine learning engineer es un profesional que está transformando las empresas con soluciones adaptadas a las necesidades actuales. Si buscas quien te ayude a convertir tu negocio en una data driven, contacta con nosotros. The Information Lab no solo es tu mejor opción, sino que es todo un referente por su profesionalidad y experiencia en este campo.