La guía profesional de Machine Learning Engeneer pretende ayudarte a dar los primeros pasos hacia una lucrativa carrera en el Machine Learning. Sigue leyendo para obtener una visión general de las habilidades de machine learning que debes aprender, las trayectorias profesionales en el Machine Learning, cómo convertirte en Ingeniero de machine learning, y mucho más.

Ingeniero de Machine Learning

Un ingeniero de Machine Learning (ingeniero ML) utiliza herramientas de big data y marcos de programación para construir sistemas de inteligencia artificial que convierten los datos brutos en modelos de ciencia de datos escalables. Situado en la intersección de la ingeniería de software y la ciencia de los datos, un ingeniero de Machine Learning desarrolla algoritmos, crea modelos de ciencia de los datos a nivel de producción y construye programas que controlan los sistemas informáticos.

Los ingenieros de machine learning son profesionales de la ciencia de los datos cuyos algoritmos permiten que un ordenador o máquina identifique patrones y aprenda gradualmente a entender órdenes. Un subconjunto de la inteligencia artificial, la máquina

Además de entrenar y reentrenar los sistemas y modelos de ML, el trabajo de un Ingeniero de ML también consiste en convertir prototipos de ciencia de datos, crear visualizaciones de datos para resaltar las ideas y detectar problemas con la distribución de datos que podrían afectar al rendimiento en el mundo real.

Ciencia de datos vs. Machine Learning

• La ciencia de los datos se refiere a un enfoque científico para obtener información empresarial procesable a partir de datos estructurados y no estructurados.
• El aprendizaje automático se refiere a las técnicas que los científicos de datos enseñan a los ordenadores a aprender de los datos sin necesidad de programación explícita.

¿Qué hace un ingeniero de machine learning?

Las funciones de un ingeniero de Machine Learning dependerán de la función, el sector, las empresas o el equipo para el que trabaje. Los ingenieros de Machine Learning suelen dedicar su tiempo a diseñar, construir y trabajar en sistemas de Machine Learning.

En cierto sentido, el trabajo de un ingeniero de Machine Learning no es tan diferente del de un científico de datos. Ambas funciones laborales requieren que tengas habilidades de gestión de datos y de código de primera categoría y que entiendas cómo utilizar conjuntos de datos para entrenar un modelo. Pero mientras que un científico de datos produce ideas para presentarlas a los líderes empresariales, los ingenieros de Machine Learning crean software para automatizar los modelos predictivos.

Aun así, el machine learning automático está estrechamente vinculada a la ciencia de los datos y a la inteligencia artificial, y el típico ingeniero de ML probablemente trabajará en estrecha colaboración con un científico de datos y un ingeniero de datos.

Tipos de Machine Learning

Hay varios tipos básicos principales de Machine Learning o paradigmas de ML:

Aprendizaje supervisado (LS)

Se refiere al tipo de machine learning en el que se utilizan pares de entrada-salida etiquetados para entrenar a un sistema a fin de que clasifique los datos o haga predicciones precisas de los resultados. El paradigma más popular para el Machine Learning, el LS implica la alimentación de datos de entrada en un algoritmo o modelo, que ajusta sus pesos hasta que el modelo se haya ajustado adecuadamente. Algunas aplicaciones habituales de este tipo de Machine Learning son los filtros de correo electrónico, la tecnología de reconocimiento facial y la colocación de anuncios en Internet.

Aprendizaje no supervisado

Lo contrario del SL, el aprendizaje no supervisado implica peinar los datos no etiquetados para descubrir patrones que, en última instancia, resuelvan problemas de asociación o agrupación. Los algoritmos se alimentan de grandes cantidades de datos y se equipan con las herramientas para comprenderlos. Luego aprenden a agrupar u organizar esos datos de forma que un humano pueda entenderlos. Podrías ver el aprendizaje no supervisado en los sistemas de recomendación de un servicio de streaming o en los anuncios dirigidos basados en los hábitos de compra o en los datos de navegación.

Aprendizaje por refuerzo

El aprendizaje por refuerzo es el entrenamiento de modelos de Machine Learning para tomar una serie de decisiones. Mientras que el aprendizaje supervisado y el no supervisado se asocian en función de la presencia o ausencia de etiquetas, en el aprendizaje por refuerzo, la inteligencia artificial es recompensada o castigada en función de sus acciones. La IA aprende gradualmente, mediante el método de ensayo y error, cómo resolver un problema, empezando normalmente con ensayos aleatorios antes de encontrar tácticas más avanzadas y sofisticadas tras aprender los parámetros del juego. Algunos ejemplos de aplicaciones del aprendizaje por refuerzo son las simulaciones industriales y los videojuegos.

Beneficios del machine learning

El Machine Learning es un término que está en boca de todos en el mundo de los negocios ahora mismo, por una buena razón. El machine learning tiene muchas ventajas en el mundo real, como por ejemplo:

• Detectar rápidamente tendencias y patrones. El despliegue de técnicas de Machine Learning permite a las empresas detectar tendencias significativas en los datos que los humanos no detectarían. Los sitios de comercio electrónico y los servicios de streaming pueden utilizar el ML para peinar rápidamente los datos de los usuarios y producir productos y ofertas que sean relevantes.
• Mejora la seguridad. El software antivirus y los filtros de spam del correo electrónico son dos de las formas en que el Machine Learning mantiene nuestros ordenadores y perfiles más seguros.
• Atrae y retiene a los clientes. El Machine Learning ayuda a las empresas a procesar rápidamente los datos sobre sus clientes y consumidores, lo que a su vez permite opciones de personalización profunda que mejoran la experiencia del usuario y hacen que los clientes vuelvan.
• Manejar datos difíciles de manejar. Los algoritmos de Machine Learning son una buena opción para tratar datos multidimensionales en un entorno dinámico.

Salarios de los ingenieros de Machine Learning

Los ingenieros de Machine Learning ganan un salario medio de 151.622 dólares en Estados Unidos, según Indeed. Ese salario medio puede llegar a los 200.000 dólares en el Área de la Bahía. Los salarios también aumentan si se tiene en cuenta que la mayoría de los puestos de trabajo de ingeniero de Machine Learning incluyen ventajas como opciones sobre acciones y otros incentivos financieros y bonificaciones.

Demanda de ingenieros de machine learning

Los ingenieros de Machine Learning tienen una gran demanda, ya que el número de ingenieros de Machine Learning aumentó un 344% de 2015 a 2018. La alta demanda (así como los altos salarios) fue uno de los factores que motivaron que Indeed incluyera al Ingeniero de Machine Learning como el mejor trabajo de EE.UU. (junto con las funciones relacionadas de Científico de Datos e Ingeniero de Visión por Ordenador).

¿Qué habilidades necesitan los ingenieros de Machine Learning?

Para tener éxito como Ingeniero de machine learning, debes combinar los conocimientos y habilidades de un Ingeniero de Software y un Científico de Datos. Eso significa comprender todos los conceptos fundamentales de la informática y el análisis de datos, al tiempo que posees algunas habilidades blandas necesarias para ambas disciplinas.

Habilidades de la ciencia de los datos

Se espera que un Ingeniero de Machine Learning tenga muchas de las mismas competencias que un Científico de Datos, incluido el modelado de datos, la competencia técnica con lenguajes de programación como Python y Java, y la comprensión de cómo evaluar algoritmos y modelos predictivos. También sería muy útil la comprensión de la probabilidad y la estadística.

Habilidades del ingeniero de software

Algunos de los conceptos clave de las ciencias informáticas que son importantes para los ingenieros de ML son los algoritmos (y saber cómo escribir algoritmos que puedan ordenar, optimizar y buscar), comprender las estructuras de datos y tener conocimientos de arquitectura informática. Dado que el resultado típico de un Ingeniero de ML es el software, también debe entender cómo seguir las mejores prácticas de ingeniería de software, especialmente las relacionadas con el diseño de sistemas, el control de versiones, las pruebas y el análisis de requisitos.

Habilidades del Ingeniero de machine learning

Aunque a menudo se piensa que un Ingeniero de Machine Learning se encuentra en la intersección entre la ciencia de los datos y la ingeniería del software, sigue habiendo algunas competencias de importancia exclusiva para los trabajos de ML. Muchos ingenieros de Machine Learning se están formando ahora en aprendizaje profundo, arquitecturas de redes neuronales, procesamiento del lenguaje natural y programación dinámica.

Soft skills para los ingenieros de machine learning

Aunque el Machine Learning es un puesto de trabajo técnico, las habilidades sociales también son importantes. Aunque poseas conocimientos de primera categoría sobre el Machine Learning, también necesitarás habilidades pulidas de comunicación, gestión del tiempo y trabajo en equipo. También es crucial que un Ingeniero de Machine Learning esté comprometido con el aprendizaje permanente. Dada la rapidez con la que cambian los campos de la inteligencia artificial, el aprendizaje profundo, el Machine Learning y la ciencia de los datos, la formación continua es necesaria para cualquier profesional que quiera mantenerse a la vanguardia.

¿Qué herramientas utilizan los ingenieros de Machine Learning?

Los ingenieros de Machine Learning no sólo deben saber cómo programar y desarrollar en lenguajes de programación como Python, Java y C++, sino que muchos ingenieros ML también consideran útil dominar las siguientes herramientas y recursos:

• TensorFlow
• Spark y Hadoop
• Programación en R
• Apache Kafka
• MATLAB
• Motor ML de Google Cloud
• Machine Learning de Amazon

Trayectorias profesionales de los ingenieros de machine learning

Pocos profesionales de la tecnología comienzan su carrera como ingenieros de Machine Learning. La mayoría de los que acaban trabajando en el Machine Learning pasan de un papel como ingeniero de software, programador de software, desarrollador de software, científico de datos o ingeniero de datos.

Los dos caminos más comunes para convertirse en ingeniero de Machine Learning suelen pasar por el desarrollo de datos o de software. Una vez que alguien tenga unos años de experiencia como Ingeniero de Machine Learning, podría empezar a solicitar puestos de trabajo de mayor nivel o podría optar por especializarse en funciones especializadas relacionadas con los datos, la automatización, la computación en la nube y el Machine Learning. Por ejemplo, actualmente hay una gran demanda de profesionales de la tecnología especializados en el procesamiento del lenguaje natural (busca funciones como científico de PNL o ingeniero de PNL), mientras que el diseñador de Machine Learning centrado en el ser humano es otra función que podría atraer a alguien con conocimientos avanzados de Machine Learning.