Introducción
Completar tus estudios como ingeniero de aprendizaje automático es algo de lo que estar orgulloso. Pero después de graduarse, ¿qué pasa?
Por supuesto, querrá incorporarse a la vida laboral lo antes posible y, preferiblemente, participar en un Trabajo de ingeniero de ML.
¿Qué hace un ingeniero de aprendizaje automático?
Los ingenieros de aprendizaje automático son miembros fundamentales de cualquier organización de ciencia de datos. Estos programadores altamente competentes participan en la investigación, la construcción y el diseño de sistemas de inteligencia artificial, que son los componentes principales del aprendizaje automático actual.
Las carreras de ingeniero de ML también implican el mantenimiento riguroso de los sistemas de IA existentes y la aplicación de ajustes y mejoras según sea necesario. El ingeniero de ML tendría que comunicarse con frecuencia con otros equipos de ciencia de datos que estén trabajando en un nuevo sistema, por lo que debería estar familiarizado con el lenguaje de este sector.
Aunque puede haber algunas ligeras diferencias en lo que hace un ingeniero de aprendizaje automático, incluye las siguientes responsabilidades:
- Ejecutar algoritmos de sistemas de aprendizaje automático
- Analizar datos y transponerlos a prototipos de ciencia de datos que funcionen.
- Probar continuamente los sistemas de IA y realizar ensayos
- Trabajar codo con codo con los equipos de desarrollo de sistemas de aprendizaje automático
- Mantener los actuales sistemas de IA
- Actualizar y optimizar los planes según sea necesario
- Visualizar y realizar análisis de datos
- Predecir posibles resultados a partir de los datos
- Proporcionar formación y reciclaje, según sea necesario, para los sistemas, prototipos y modelos de ML.
- Interpretar datos que puedan influir en las decisiones empresariales
Competencias necesarias para conseguir un puesto de ingeniero de ML
Ser ingeniero de ML es un reto porque implica una comprensión completa de los fundamentos de la informática, el análisis de datos y el procesamiento de datos. Aparte de eso, también hay que tener las habilidades interpersonales adquiridas en estas disciplinas, además de la capacidad de trabajar en equipo.
Si ya tiene experiencia trabajando como Ingeniero de aprendizaje automáticoya tendrás una idea de lo que implica el trabajo. Sin embargo, para los que acaban de incorporarse a la vida laboral, estas son las competencias esenciales para triunfar y dar el pistoletazo de salida a su carrera.
1. Conocimientos de ingeniería de software
Todo lo relacionado con los algoritmos es fundamental en todos los trabajos de ingeniero de ML. Incluye saber escribir, entender y leer los procesos, comprender las estructuras de datos y conocer los fundamentos de la arquitectura informática.
El resultado esperado de un ingeniero de ML viene en forma de software, por lo que las prácticas de software adecuadas, los controles de versiones y las pruebas son conocimientos básicos.
2. Datos
Una de las expectativas de los empleadores con respecto a los solicitantes de empleo que quieren conseguir puestos de ingeniería de ML es la competencia en modelado de datos y aprendizaje profundo, visión por ordenadory dominio de los lenguajes de programación de alto nivel más demandados en la actualidad, concretamente Python, R y Java.
Un buen dominio, comprensión e interpretación de la estadística y la probabilidad es también una ventaja significativa.
3. Habilidades matemáticas
Las matemáticas y las operaciones matemáticas forman parte del día a día de un ingeniero de aprendizaje automático. Por eso es necesario tener un gran interés por el álgebra, las ecuaciones lineales y la estadística para triunfar en este campo.
Posibles empleos de ingeniero de aprendizaje automático
Hay un montón de oportunidades profesionales que puedes aterrizar. La buena noticia es que los puestos de ingeniería de ML están desbordados y no hay quien los pare.
Las posibles salidas profesionales que pueden explorar los graduados en ingeniería ML son:
Ingeniero de software o desarrollador de software
La principal tarea de un desarrollador de software es crear y diseñar diferentes sistemas que puedan resolver problemas del mundo real y automatizar los procesos diarios para hacerlos más precisos y fáciles de manejar.
Científico de datos
Esta carrera implica el análisis y la comprobación continuos de los datos para obtener información práctica que permita tomar decisiones. Los científicos de datos suelen dedicarse al análisis de causas y a los sistemas de causa y efecto para mejorar los procesos y fortalecer la organización. Determinar variables y conjuntos de datos y la forma adecuada de utilizar esta información es uno de los puntos fuertes de un científico de datos.
Ingeniero de datos
Los ingenieros de datos trabajan en estrecha colaboración con los científicos de datos. Sus tareas incluyen transponer e interpretar los datos y convertirlos en un lenguaje comprensible y presentaciones procesables. Los ingenieros de datos también desempeñan un papel fundamental en el diseño, la construcción, las pruebas, la optimización y la gestión de datos y sistemas.
¿Cuál es el nivel de demanda de puestos de ingeniero de ML?
A medida que el mundo avanza hacia una tecnología más potente e innovadora, más empresas se desesperan por contratar ingenieros de aprendizaje automático.
Existe una gran demanda de puestos de ingeniero de aprendizaje automático, pero los recursos son mínimos. La complejidad del aprendizaje automático, sus modelos y sistemas requiere una comprensión continua y un conjunto de habilidades superior a la media en ingeniería de software y análisis de datos. En la actualidad, el número de ingenieros de aprendizaje automático sigue siendo limitado.
Pero la demanda seguirá siendo fuerte durante un tiempo y la necesidad seguirá aumentando. Esto se debe a que, aunque los sistemas y códigos dirigen ahora la mayoría de los procesos, los ingenieros de ML son las personas que están detrás de ellos. Siempre serán necesarias sus habilidades de puesta a punto, su agudeza para los detalles y su capacidad para resolver problemas.
La importante escasez de este talento no sólo es patente en ciudades concretas de Estados Unidos; el déficit es mundial a mayor escala.
¿Cuánto paga un trabajo de Ingeniero en Aprendizaje Automático?
Debido a la especificidad de los conocimientos y la experiencia, los empleos profesionales de ML se encuentran entre las carreras mejor pagadas de la población activa. Y es justo, dado que el trabajo requiere especialistas con conocimientos competitivos, conjuntos de habilidades adecuados y la destreza necesaria para trabajar en el cambiante campo de la ciencia y la tecnología.
Los ingenieros de aprendizaje automático reciben un salario superior a la media nacional, y la mayoría de los puestos iniciales ofrecen una remuneración de seis cifras. Por supuesto, cuanta más experiencia tengas, más podrás ganar.
A partir de junio de 2022, el salario base medio para un ingeniero de ML es $120,311Las ciudades que más pagan son Nueva York y San Francisco (California).
En resumen
En efecto, Trabajos de ingeniero de ML son una de las carreras más lucrativas de la actualidad, pero también exigen un mayor nivel de competencia y habilidad. Es un trabajo gratificante, sobre todo si le gustan los retos continuos y siente una pasión única por los datos y los algoritmos. Siempre que tenga los conocimientos necesarios de ingeniería de software, datos y matemáticas y la voluntad de mantenerse al día de los últimos avances, podrá conseguir un trabajo adecuado.
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Keren Dinkin
Keren Dinkin tenía siete años de experiencia laboral en marketing digital y comercio electrónico antes de cambiar de rumbo y convertirse en redactora de contenidos a tiempo completo. Le encantan las palabras y el poder que encierran, lo que explica su pasión por la escritura.
Keren vive en California. Cuando no está en su despacho creando relatos fascinantes y bebiendo tazas interminables de café, se la puede encontrar acurrucada con un libro, jugando con su perro o dando vueltas por el jardín.
