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¿Qué hace un Ingeniero de Machine Learning?

Hoy en día, se habla mucho de Machine Learning - o ML como algunos prefieren decir - pero, no todo el mundo sabe realmente lo que significa. ¿Para qué sirve? ¿Qué hay que estudiar para convertirse en un experto en esta área?

Con el auge de la Inteligencia Artificial, algunas de sus ramificaciones ganan mucha tracción y demanda, haciendo que esta última aumente.

Trabajar como Ingeniero de Machine Learning es una función bastante específica, que se encuentra en algún lugar entre la Ingeniería de Software y el Científico de Datos.

Machine Learning: ¿Qué significa y para qué sirve?

Básicamente, el Machine Learning es el aprendizaje de una Inteligencia Artificial en una determinada función, para poder emular e imitar el razonamiento humano. La traducción al inglés del término es exactamente eso: "Aprendizaje automático".

El uso del Machine Learning puede estar motivado por numerosos factores, como la eficiencia operativa, la optimización del tiempo y la optimización de los recursos.

En los últimos años, el área del Machine Learning ha crecido exponencialmente y ha contribuido al desarrollo de ese "algoritmo" del que tanto se habla. Por lo tanto, todo lo que consumimos y navegamos hoy en día tiene, de alguna manera, un poco de ML.

Para ejemplificar: las grandes recomendaciones de las plataformas de streaming se hacen a través del Machine Learning, basándose en lo que has consumido y proyectando lo que te puede gustar.

Con esto, la profesión de Ingeniero de Machine Learning está ganando cada vez más fuerza e intensidad en el mercado.

Imagina que un sistema, una máquina, es un niño. Él necesita aprender procesos y pasos para facilitar su día a día. Un Ingeniero de Machine Learning necesita traer e insertar, de alguna manera, este aprendizaje humano, programando para que cada día el "niño" gane cuerpo y autonomía sin depender de su ingeniero.

El proceso de aprendizaje automático depende del sistema, la maquinaria, el escenario, los desafíos y también del ingeniero. Lo importante aquí es que las máquinas estarán en constante evolución.

¿Cuáles son los tipos de Machine Learning?

Hay diferentes aprendizajes para diferentes máquinas y diferentes escenarios. Un software que opera en una agroindustria, no será necesariamente el mismo que opera en el segmento de la salud. Son desafíos diferentes, por lo que se necesitará un pensamiento diferente para esta operación evolutiva.

Hay al menos 3 formas principales en las que estas máquinas aprenden:

Aprendizaje supervisado

Este es el más común de los formatos. Básicamente, un humano proporciona todos los datos posibles y enseña a la máquina a reconocer patrones. Es una inducción para que las máquinas partan de un punto y lleguen a otro con su propio "pensamiento".

Aprendizaje no supervisado

En este modelo, las máquinas piensan por sí solas y analizan los detalles sin intervención humana para que un determinado sistema pueda funcionar. Varias aplicaciones de citas utilizan esta técnica para que el algoritmo funcione de forma inteligente y presente a las personas los perfiles que más le atraen.

Por esfuerzo

En este modelo, el aprendizaje está mucho más humanizado que en los otros, ya que el sistema tratará de entender el escenario y de afrontar los errores antes de seguir el camino correcto hacia la excelencia.

Este tipo de Machine Learning es utilizado por las plataformas de video, por ejemplo, que buscan entender tus gustos e indicarte contenidos que aún no conoces, pero con adhesión a tu perfil.

Científico de Datos X Ingeniero de Machine Learning

La diferencia entre un Científico de Datos y un Ingeniero de Machine Learning puede variar mucho de una empresa a otra, ya que Machine Learning y Científico de Datos son términos bastante amplios.

 

Por mucho que haya similitudes, son profesiones con funciones distintas. Mientras que el Científico de Datos analiza las estadísticas para modelar un algoritmo, el Ingeniero de Machine Learning utiliza el modelo para trabajar realmente.

Un interesante dúo que actúa complementándose. El Ingeniero de Machine Learning necesita especializarse en las herramientas técnicas para que todo esté en sus manos, cosa que el Científico no sabe hacer. Sin embargo, el Científico de Datos debe tener un conocimiento mucho mayor y más centrado en los números, ya que las matemáticas son su aliado en el día a día.

¿Qué hace realmente un Ingeniero de Machine Learning?

Ahora es posible entender mejor qué hace realmente un Ingeniero de Machine Learning, sus principales habilidades y responsabilidades dentro de una operación con Inteligencia Artificial.

El Ingeniero de Machine Learning se encarga de hacer la implementación y todo tipo de mantenimiento de los modelos de Machine Learning empleados en la empresa, lo que facilita que la máquina aprenda cada vez más y facilite todo tipo de estrategias que la empresa esté interesada en seguir.

Responsabilidades

  • Estudiar y transformar los prototipos;
  • Diseñar los más variados sistemas de aprendizaje;
  • Implementar algoritmos adecuados para la herramienta;
  • Desarrollar aplicaciones según las necesidades;
  • Seleccionar un conjunto de datos adecuado;
  • Realizar experimentos y análisis estadísticos.

Pensando en el recorrido, el Ingeniero de Machine Learning necesita estudiar el momento actual de la empresa, sus objetivos y la situación que todo ello conlleva. Mirando hacia dentro, estos profesionales pueden trabajar de forma más productiva y eficaz, programando la Inteligencia Artificial de forma correcta.

Requisitos

  • Experiencia en el área de ML;
  • Excelente comunicación y percepción analítica;
  • Conocimiento de la estructura de datos, la arquitectura de software y el modelado;
  • Conocimiento de probabilidad y estadísticas;
  • Conocimiento de lenguajes como R, Java y Python.

Por todas estas razones, siempre es muy importante que un Ingeniero de Machine Learning se mantenga en constante evolución. Todos los días hay novedades en el mundo tecnológico. Por eso, saber estar al día con cada una de ellas y especializarte cada vez más es una gran ventaja en tu carrera.

¿Estás preparado para convertirte en un Ingeniero de Machine Learning?

Con tantos aspectos positivos que tiene la carrera de Ingeniero de Machine Learning y con el mercado tan activo, es realmente muy interesante seguir este camino.

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