¿Qué es un Ingeniero de Machine Learning?

Los ingenieros de aprendizaje automático o machine learning engineers son programadores técnicamente competentes que investigan, construyen y diseñan software autoejecutable para automatizar modelos predictivos. Un Ingeniero de Aprendizaje Automático construye sistemas de inteligencia artificial (IA) que aprovechan enormes conjuntos de datos para generar y desarrollar algoritmos capaces de aprender y, finalmente, hacer predicciones.

Cada vez que el software realiza una operación, «aprende» de esos resultados para realizar futuras operaciones con mayor precisión.

El diseño de sistemas de aprendizaje automático requiere que el Ingeniero de machine learning evalúe, analice y organice los datos, ejecute pruebas y optimice el proceso de aprendizaje para ayudar a desarrollar modelos de aprendizaje automático de alto rendimiento.

Aunque las funciones específicas variarán en función del tamaño de una organización y del equipo general de ciencia de datos, la mayoría de los puestos de machine learning engineer incluirán todas o la mayoría de las siguientes responsabilidades:

• Diseñar, desarrollar e investigar sistemas, modelos y esquemas de aprendizaje automático
• Estudiar, transformar y convertir prototipos de ciencia de datos
• Buscar y seleccionar conjuntos de datos adecuados
• Realizar análisis estadísticos y utilizar los resultados para mejorar los modelos
• Entrenar y reentrenar los sistemas y modelos de ML según sea necesario
• Identificar las diferencias en la distribución de los datos que podrían afectar al rendimiento del modelo en situaciones del mundo real
• Visualizar los datos para obtener una visión más profunda
• Analizar los casos de uso de los algoritmos de ML y clasificarlos por su probabilidad de éxito
• Comprender cuándo pueden aplicarse tus conclusiones a las decisiones empresariales
• Enriquecer los marcos y bibliotecas de ML existentes
• Verificar la calidad de los datos y/o garantizarla mediante la limpieza de los mismos

Aunque un ingeniero de machine learning puede comenzar en cualquier número de disciplinas, la mayoría de los Ingenieros de ML tienen una formación en ciencias de la computación, ingeniería, matemáticas o ciencias de los datos.

Un estudio de Indeed puso de manifiesto las diferencias en la formación de los ingenieros de aprendizaje automático y otros puestos relacionados, como científico de datos, ingeniero de software, analista de datos e ingeniero de datos.

Las cifras de Indeed mostraron que el papel de Científico de Datos tiene claramente los campos de estudio más diversos de estos puestos de trabajo relacionados que hemos analizado, mientras que el papel de Ingeniero de Software atrajo los antecedentes educativos menos diversos. En el caso del rol de Ingeniero de Aprendizaje Automático, mientras tanto, más del 60 por ciento de los Ingenieros de Aprendizaje Automático provienen de una formación en ciencias de la computación o ingeniería, y tienen casi el doble de probabilidades de provenir de estas formaciones que alguien con el título de «Científico de Datos»

En cuanto a sus antecedentes profesionales, el estudio descubrió que el título de trabajo anterior más probable para un machine learning engineer sería «Ingeniero de Software» Muchos otros Ingenieros de Aprendizaje Automático trabajan en el mundo académico antes de dedicarse al aprendizaje automático.

Pero es importante recordar que la ciencia de los datos y el aprendizaje automático están todavía en su relativa infancia como campos de estudio, y como muchas empresas de tecnología y de otros sectores están tratando de construir sus equipos de ciencia de los datos, se están abriendo nuevas vías para llegar a ser un Ingeniero de Aprendizaje Automático.

Aunque necesitas una base sólida en matemáticas y ciencias de la computación, muchos están adquiriendo las otras habilidades y áreas de conocimiento necesarias para convertirse en un Ingeniero de Aprendizaje Automático -por ejemplo, comprender el aprendizaje supervisado y no supervisado, el aprendizaje profundo, la regresión, la clasificación, los métodos de agrupación y las redes neuronales- siguiendo un curso de certificación, muchos de los cuales pueden completarse en línea.

Todo gran experto en Aprendizaje Automático parece tener algunos rasgos en común. Estas son las características de un Ingeniero de machine learning de éxito:

Si quieres seguir una carrera en la IA y el aprendizaje automático, tendrás que aprender a programar. Un programador debe entender lenguajes de uso frecuente, como C++, Java y Python, y no acaba ahí. Lenguajes como R, Lisp y Prolog también se han convertido en lenguajes importantes para el aprendizaje automático. Aun así, no todos los ingenieros de aprendizaje automático con éxito tienen que ser necesariamente expertos en HTML o JavaScript.

No puedes dominar el aprendizaje automático sin al menos un poco de matemáticas. Tanto si tienes una formación formal en matemáticas y estadística como si no, necesitarás tener al menos un nivel de matemáticas de secundaria para estar al día. En el corazón de muchos algoritmos de aprendizaje automático hay una caracterización formal de la probabilidad y de las técnicas derivadas de ella. Estrechamente relacionado con esto está el campo de la estadística, que proporciona varias medidas, distribuciones y métodos de análisis que son necesarios para construir y validar modelos a partir de datos observados. Esencialmente, muchos algoritmos de aprendizaje automático son extensiones de los procedimientos de modelización estadística.

Los mejores ingenieros de ML están impulsados por la curiosidad. No responden con frustración cuando un modelo o experimento falla, sino que sienten curiosidad por averiguar el motivo.

Pero también resuelven los problemas con eficacia. Los mejores profesionales del aprendizaje automático desarrollan enfoques generalizados para arreglar los fallos y las clasificaciones erróneas en sus modelos de aprendizaje automático, porque arreglar los fallos individuales llevará mucho tiempo y hará que sus modelos sean más difíciles y complejos de trabajar.

También es importante equilibrar la determinación de resolver problemas con la comprensión práctica de que muchos de tus modelos y experimentos fallarán. Los mejores ingenieros de aprendizaje automático saben cuándo es el momento de abandonar.

El machine learning es, por naturaleza, un proceso iterativo. Para ser eficaz en esta función, hay que disfrutar realmente de ese estilo de desarrollo. Construir un sistema de aprendizaje automático significa que uno construye rápidamente un modelo muy simple, para empezar, y luego itera para mejorarlo con cada etapa.

De nuevo, sin embargo, un buen ingeniero de aprendizaje automático no puede ser demasiado obstinado. Tiene que desarrollar una comprensión de cuándo es el momento de parar. Siempre es posible mejorar la precisión de cualquier sistema de aprendizaje automático si se sigue iterando sobre él, pero hay que aprender a desarrollar una intuición para saber cuándo ya no merece la pena el tiempo y el esfuerzo.

No hay aprendizaje automático sin analizar los datos. Un buen Ingeniero de machine learning o Científico de Datos tiene que ser capaz de cribar rápidamente grandes conjuntos de datos, identificar patrones y saber cómo utilizar esos datos para llegar a conclusiones significativas y procesables.

Es casi como si tuvieran un sexto sentido para los datos. Las habilidades de gestión de datos son cruciales.

También deben ser hábiles en la construcción de pipelines de big data. Y también hay que entender el poder de la visualización. Para asegurarse de que las ideas que ha desenterrado se entienden y aprecian adecuadamente por los demás, debe ser hábil con las herramientas de visualización de datos como Excel, Tableau, Power BI, Plotly y Dash.

Dentro del campo más amplio de la ciencia de los datos, hay muchos profesionales de los datos que desempeñan funciones similares a las de un Ingeniero de Aprendizaje Automático. He aquí algunos puestos que podrían formar parte de la trayectoria profesional de un profesional del Aprendizaje Automático.

• Científico de datos: El papel de Científico de Datos se sitúa en el nexo de la tecnología y el negocio. Un Científico de Datos tiene la tarea de tener sentido empresarial para comprender los retos a los que se enfrentan las empresas y, a continuación, utilizar el análisis y el procesamiento de datos para desenterrar soluciones y oportunidades. El trabajo de un Científico de Datos es encontrar ideas procesables enterradas en datos no estructurados y utilizar esos datos para realizar análisis predictivos. Las tendencias y patrones que encuentran los científicos de datos ayudan a las empresas a tomar decisiones basadas en datos y, en última instancia, a aumentar los ingresos. También se espera que los científicos de datos sean capaces de presentar sus conclusiones con visualizaciones llamativas.
• Analista de datos: Los analistas de datos se ocupan de la visualización, la manipulación y el procesamiento de los datos. Una de las responsabilidades o habilidades más importantes de un Analista de Datos es la optimización, en la que crean y modifican algoritmos que pueden utilizarse para extraer información sin corromper los datos.
• Ingenieros de datos: Un Ingeniero de Datos construye y prueba ecosistemas de big data escalables para que los Científicos de Datos tengan sistemas de datos estables y optimizados sobre los que ejecutar sus algoritmos. También es tarea de un ingeniero de datos actualizar los sistemas existentes con versiones mejoradas de las tecnologías actuales. La ingeniería de datos también suele implicar la creación de algoritmos para ayudar a las empresas o clientes a acceder más fácilmente a los datos en bruto.
• Ingeniero de Inteligencia Artificial (IA): Los ingenieros de IA trabajan con técnicas tradicionales de aprendizaje automático, como el procesamiento del lenguaje natural y las redes neuronales, para construir modelos que potencien las aplicaciones de IA.
• Informático: Los informáticos trabajan con ordenadores y sistemas computacionales. Los informáticos se ocupan sobre todo del software y los sistemas de software, incluyendo su teoría, diseño, desarrollo y aplicación.
• Ingeniero de software: La ingeniería de software consiste en utilizar el análisis matemático y los principios de la informática para diseñar y desarrollar programas informáticos. Los ingenieros de software desarrollan todo tipo de software, como sistemas operativos, juegos de ordenador, aplicaciones y sistemas de control de redes. En el día a día, dependiendo de la fase de desarrollo del software, un desarrollador de software se asegurará de que los programas activos funcionen sin problemas, hará actualizaciones, corregirá errores y creará nuevos programas. La ingeniería de software abarca una gran variedad de tecnologías, desde dispositivos domésticos inteligentes hasta asistentes virtuales.

Dependiendo del tamaño de una organización, lo más probable es que un Ingeniero de ML trabaje como parte de un equipo más grande de ciencia de datos. Ese equipo podría incluir científicos de datos, analistas de datos, ingenieros de datos, arquitectos de datos y administradores de bases de datos. Más allá de sus propios equipos de datos, los Ingenieros de Aprendizaje Automático podrían colaborar con una amplia variedad de partes interesadas con diferentes habilidades en toda la organización, incluyendo a todos, desde los líderes empresariales de alto nivel hasta los equipos de marketing, ventas, TI, desarrollo de software o desarrollo web, dependiendo de su nivel de antigüedad.

Si tienes curiosidad por una carrera en el ámbito de los datos o la IA, aquí tienes algunas de las principales razones para convertirte en ingeniero de aprendizaje automático.

Indeed ha clasificado al Ingeniero de Aprendizaje Automático como el puesto de trabajo nº 1 de 2019 por una buena razón: ganan un salario medio de 148.485 dólares en EE.UU., según el sitio de empleo (que también tuvo en cuenta la demanda y el crecimiento de los anuncios en su clasificación). Las cifras de Indeed también muestran que se puede ganar hasta 200.000 dólares en uno de los mercados más grandes del país. Los ingenieros de aprendizaje automático de San Francisco declararon un salario medio de casi 200.000 dólares, mientras que en Nueva York declararon que se llevaban a casa algo menos de 170.000 dólares.

Muchas empresas se están interesando por el big data, y como resultado, la demanda de profesionales de los datos en el mercado laboral nunca ha sido tan alta.

Incluso se ha informado de guerras de ofertas por los talentos de la IA, ya que los gigantes del campo tecnológico se apresuran a asegurarse las mejores mentes del sector.

Un informe reciente de Robert Half sobre el futuro del trabajo reveló que el 30% de los directivos estadounidenses encuestados dijeron que su empresa utilizaba actualmente IA y ML, y el 53% esperaba adoptar esas herramientas en los próximos tres a cinco años.

En otras palabras, no hay indicios de que este fértil mercado de trabajo vaya a desaparecer pronto.

El aprendizaje automático es un campo relativamente nuevo. Todavía hay muchas soluciones, herramientas, algoritmos y aplicaciones que esperan ser creadas y descubiertas.

Al igual que los desarrolladores de software, los ingenieros de ML deben valorar el aprendizaje por naturaleza. Y el uso de cursos, blogs, tutoriales y podcasts para mantenerse al día en un campo joven y rápidamente cambiante es esencial.

De hecho, la Encuesta de Habilidades Digitales 2020 de BrainStation mostró que el 61 por ciento de los profesionales de datos realizan cursos presenciales y otro 60 por ciento se centra en talleres. Está claro que la formación continua es un elemento fijo del campo.

¿Eres uno de esos individuos simplemente fascinados por la tecnología, que leen con emoción sobre los últimos avances en IA o aplicaciones informáticas?

En este puesto, tendrías la oportunidad de realizar un cambio real trabajando en las tecnologías más nuevas e innovadoras. Si te gusta la lógica y la codificación, disfrutarás aprendiendo nuevos lenguajes de programación para aplicaciones de vanguardia.

También es una gran carrera para quienes les gusta encontrar aplicaciones prácticas para las matemáticas. Como ingeniero de aprendizaje automático, es probable que puedas utilizar el álgebra lineal, el cálculo, la probabilidad y la estadística en tu trabajo diario.

Si eres de los que se aburren, una carrera de Aprendizaje Automático ofrece mucha diversidad. Prácticamente cualquier industria en la que puedas pensar se beneficiaría de invertir más dinero, tiempo y recursos en la extracción de información de los datos, así que podrías elegir trabajar en cualquier industria que te interese.

También tienes la oportunidad de marcar realmente la diferencia. Podrías unirte a un equipo que haga el próximo gran avance en la sanidad, la ciberseguridad, el marketing o los coches autodirigidos. Esa es una perspectiva emocionante para muchos.