Una de las profesiones con mayor crecimiento en los últimos años es la del Machine Learning Engineer, o mejor conocido como Ingeniero de Aprendizaje Automático, cuya función primigenia es investigar, diseñar y desarrollar sistemas inherentes a la inteligencia artificial (IA), que sea capaz de autoejecutarse para automatizar modelos predictivos.
Un Machine Learning Engineer diseñará algoritmos que sean capaces de pensar por sí solos, con el propósito de predecir diferentes conductas y acciones digitales, en miras a optimizar procesos corporativos, institucionales y sociales.
En la actualidad, el mundo gira en torno a la inteligencia artificial, así que la demanda de Machine Learning Engineer, cada vez está en aumento.
¿Qué hace un Machine Learning Engineer?
Contenido
Un Machine Learning Engineer se ha formado en Big Data, por tanto, se relaciona con ingenieros, analistas y arquitectos de datos, además de desarrolladores de software, pero sus ocupaciones son particulares, porque van destinadas al trabajo estadístico y a la construcción de modelos y sistemas de inteligencia artificial y aprendizaje automático.
Las obligaciones propias de un Machine Learning Engineer son:
- Analizar y organizar big datas.
- Ejecutar pruebas y optimizar modelos de algoritmos de aprendizaje automático.
- Evaluar los procesos de obtención de datos.
¿Cuáles son sus funciones?
Algunas de las funciones de un Machine Learning Engineer consisten en:
- Ampliar la bibliografía relacionada con el Aprendizaje Automático.
- Desarrollar proyectos y aplicaciones de Aprendizaje Automático según los requerimientos del cliente.
- Diseño y desarrollo de sistemas de Aprendizaje Automático.
- Evaluar la calidad de los datos.
- Gestionar los análisis estadísticos de datos.
- Llevar a cabo pruebas de Aprendizaje Automático.
- Profundizar en el funcionamiento de los algoritmos y su implementación, mediante herramientas y recursos de ML.
- Realizar la selección correcta de datos.
- Reconocer los mecanismos que influyen en la distribución de datos que influyen en el rendimiento del modelo.
- Seleccionar métodos indicados para la representación de datos.
- Transformar y convertir modelos de datos según los objetivos del proyecto.
- Usar los resultados obtenidos para perfeccionar los modelos implementados.
¿Qué debes estudiar?
Hoy en día, existen diferentes másteres en Big Data y cursos de profesionalización en Machine Learning Engineer y todas las especializaciones relacionadas a la big data, sin embargo, un profesional en Machine Learning Engineer puede formarse en áreas como:
- La informática.
- La programación.
- La estadística.
- Las matemáticas.
- La ingeniería en sistemas, y carreras afines.
Ahora bien, adicional a la formación formal en Machine Learning Engineer, este profesional debe contar con las siguientes habilidades:
- Capacidad de análisis y procesamiento de datos.
- Capacidad en diseño y desarrollo de software.
- Capacidad para comprender estructuras de datos.
- Conocimientos en matemáticas, estadística, diseño y desarrollo de sistemas, programación, cálculo, álgebra lineal, etc.
- Desarrollo de bibliotecas y paquetes de ML.
- Lenguajes de codificación y programación: Python, Java, C++, C, R y JavaScript.
Se recomienda, que los profesionales en Machine Learning Engineer realicen estudios de profesionalización en el área y que sean de carácter avanzado.
¿Cuánto cobra un Machine Learning Engineer?
Para el año 2019, la Indeed consideró que el Machine Learning Engineer era el profesional mejor pagado de los Estados Unidos de Norteamérica. Hoy en día, estos profesionales tienen un ingreso superior anual a los 720.000,00€ en los niveles más experimentados, sin embargo, puede iniciarse con un ingreso de 350.000,00€ por año.
Si estás interesado en desempeñarte como un Machine Learning Engineer, te invitamos a formarte y a potenciar tus ingresos anuales que son bastante tentadores.