¿Qué es un ingeniero de aprendizaje automático?
Un ingeniero de aprendizaje automático (ingeniero de aprendizaje automático) es una persona en TI que se enfoca en investigar, construir y diseñar sistemas de inteligencia artificial (IA) autoejecutables para automatizar modelos predictivos. Los ingenieros de aprendizaje automático diseñan y crean los algoritmos de IA capaces de aprender y hacer predicciones que definen el aprendizaje automático (ML).
Un ingeniero de ML normalmente trabaja como parte de un equipo de ciencia de datos más grande y se comunicará con científicos de datos, administradores, analistas de datos, ingenieros de datos y arquitectos de datos. También pueden comunicarse con personas fuera de sus equipos, como con los equipos de TI, desarrollo de software y ventas o desarrollo web, según el tamaño de la organización.
Los ingenieros de ML actúan como un puente entre los científicos de datos que se centran en el trabajo estadístico y de creación de modelos y la construcción de sistemas de inteligencia artificial y aprendizaje automático.
El rol de ingeniero de aprendizaje automático debe evaluar, analizar y organizar grandes cantidades de datos, al mismo tiempo que ejecuta pruebas y optimiza los modelos y algoritmos de aprendizaje automático.
Funciones y responsabilidades de un ingeniero de aprendizaje automático
Los objetivos principales de un ingeniero de aprendizaje automático son la creación de modelos de aprendizaje automático y sistemas de reentrenamiento cuando sea necesario. Las responsabilidades varían, dependiendo de la organización, pero algunas responsabilidades comunes para este rol incluyen:
- Diseño de sistemas de AA.
- Investigar e implementar algoritmos y herramientas de aprendizaje automático.
- Seleccionar conjuntos de datos apropiados.
- Elegir métodos de representación de datos adecuados.
- Identificar diferencias en la distribución de datos que afectan el rendimiento del modelo.
- Verificación de la calidad de los datos.
- Transformar y convertir prototipos de ciencia de datos.
- Realización de análisis estadístico.
- Ejecución de pruebas de aprendizaje automático.
- Usar resultados para mejorar modelos.
- Sistemas de formación y reciclaje cuando sea necesario.
- Ampliación de las bibliotecas de aprendizaje automático.
- Desarrollar aplicaciones de aprendizaje automático según los requisitos del cliente.
Habilidades y calificaciones para convertirse en ingeniero de aprendizaje automático
Para convertirse en un ingeniero de aprendizaje automático, una persona debe tener experiencia con estas habilidades y calificaciones:
- Habilidades avanzadas de matemáticas y estadística, materias circundantes como álgebra lineal, cálculo y estadística bayesiana.
- Título superior en informática, matemáticas, estadística o un título relacionado.
- Máster en aprendizaje automático, redes neuronales, aprendizaje profundo o campos afines.
- Fuertes habilidades analíticas, de resolución de problemas y de trabajo en equipo.
- Habilidades de ingeniería de software.
- Experiencia en ciencia de datos.
- Lenguajes de codificación y programación, incluidos Python, Java, C ++, C, R y JavaScript.
- Experiencia en trabajar con frameworks ML.
- Experiencia trabajando con bibliotecas y paquetes ML.
- Comprender las estructuras de datos, el modelado de datos y la arquitectura de software.
- Conocimientos en arquitectura informática.
Salario y demanda laboral del ingeniero de ML
En 2019, Indeed clasificó al ingeniero de aprendizaje automático como el trabajo número uno en los EE. UU. El mismo rol se ubicó entre los tres primeros puestos en otras encuestas similares de ese año. Alrededor de ese tiempo, Gartner también informó que las organizaciones tienden a tener problemas con las iniciativas de IA debido a la falta de habilidades técnicas, procesos, herramientas y falta de conocimientos para implementar modelos de ML, lo que también explica la demanda del rol.
A partir de 2021, Indeed afirma que el salario base promedio para un ingeniero de ML en los EE. UU. Es de $ 149,801 por año, mientras que Glassdoor afirma que el salario promedio es más bajo, $ 127,326 por año.
Ingeniero de aprendizaje automático frente a científico de datos
Los roles de ingeniero de aprendizaje automático y científico de datos son similares, considerando que ambos puestos tienden a incluir el manejo de grandes cantidades de datos, requieren ciertas calificaciones y usan tecnologías similares. Sin embargo, donde los ingenieros de ML se centran en crear y gestionar sistemas de IA y modelos predictivos, los científicos de datos extraen información significativa de grandes conjuntos de datos.
Un científico de datos es responsable de recopilar, analizar e interpretar cantidades extremadamente grandes de datos. Las grandes cantidades de datos se utilizan para desarrollar hipótesis, inferencias y analizar las tendencias de los clientes o del mercado. Esta posición requiere el uso de tecnologías analíticas avanzadas, incluido el modelado predictivo y técnicas de aprendizaje automático, así como habilidades en matemáticas, estadística, análisis de clústeres y visualización.
Otras responsabilidades básicas de un científico de datos incluyen el uso de varios tipos de herramientas de análisis y generación de informes para detectar patrones, tendencias y relaciones en conjuntos de datos.
Los ingenieros de aprendizaje automático y los científicos de datos trabajarán en estrecha colaboración entre sí, y ambos requieren suficientes habilidades de gestión de datos.
