Los ingenieros de Machine Learning (ML) o aprendizaje automático son los creadores de software autoejecutable que permite a las máquinas automatizar modelos predictivos.
Las aplicaciones de ML aprenden y se vuelven precisas a partir de la experiencias de utilizarlas, exactamente como lo hacen los humanos. Cuando se exponen a nuevos datos, estas aplicaciones descubren, se desarrollan y se modifican a sí mismas para ofrecer una mejor experiencia.
Más adelante, en este artículo, aprenderás más sobre lo que hace un ingeniero de aprendizaje automático, el alcance de la carrera, las habilidades requeridas y el papel de la inteligencia artificial y la ciencia de datos en este dominio.
Aquí tienes dos ejemplos que te ayudarán a entender mejor al Machine Learning
Imagina que estás buscando cursos de certificación en Google. Después de un par de búsquedas, Google comienza automáticamente a sugerir cursos que coinciden con lo que estás buscando. Esto es lo que hace un ingeniero de aprendizaje automático. Del mismo modo, cuando le pides a Alexa que reproduzca tu canción favorita, el algoritmo está diseñado de tal manera que revisará las más reproducidas y seleccionará una canción que tú has repetido. La experiencia mejorará aún más a medida que sigas diciéndole que se salte las canciones, repita las canciones, modifique el volumen y muchos comandos similares.
¿Qué hace un ingeniero de aprendizaje automático?
El ingeniero de aprendizaje automático combina el trabajo de un científico de datos y un ingeniero de software. Los científicos de datos se enfocan en matemáticas y estadística, mientras que los ingenieros de software diseñan sistemas con códigos y programas. Ahora bien, un ingeniero de Machine Learning es alguien que puede aportar lo mejor de ambos mundos.
Las responsabilidades laborales típicas de un ingeniero de Machine Learning son:
- Consultar y analizar los objetivos de aprendizaje automático y, a continuación, elegir el mejor enfoque para formular los datos para su análisis.
- Incorporación de datos de origen en sistemas de aprendizaje automático para permitir el entrenamiento de aprendizaje.
- Colaborar con científicos de datos y crear prototipos de ciencia de datos mediante la aplicación de algoritmos y herramientas de aprendizaje automático adecuados para canalizaciones de datos efectivas.
- Administrar, escalar, mantener y mejorar el modelo de ML para garantizar que los algoritmos desarrollados sean precisos.
- Comunicarse con las personas clave para comprender los requisitos y, en función de ello, optimizar las muestras de ML para que funcionen en consecuencia.
- Realización de pruebas, ejecución de análisis estadísticos e interpretación de los resultados de las pruebas para un mejor rendimiento y resultado.
Habilidades requeridas en el ingeniero de aprendizaje automático
El objetivo principal de un ingeniero de ML es trabajar para mejorar la precisión del aprendizaje automático y brindar una mejor experiencia a los usuarios. Por lo tanto, para tener éxito debe tener el conocimiento y las habilidades combinadas de un ingeniero de software y un científico de datos.
A continuación, se enumeran las habilidades generales para el puesto de trabajo:
- Conocimiento de estructuras de datos, modelado de datos y arquitectura de software.
- Habilidades relacionadas con los datos; dominio de lenguajes de programación como Python y Java, para estimar y predecir algoritmos y prototipos.
- Habilidades de ingeniería de software, es decir, buen dominio de algoritmos, estructuras de datos y arquitectura de computadoras.
- Habilidades matemáticas y estadísticas excepcionales, para realizar estimaciones y operar con algoritmos.
- Habilidades de comunicación escrita y verbal para explicar el complicado proceso a personas que no son especialistas en programación.
- Capacidad para trabajar con conjuntos de datos grandes y complejos junto con un equipo.
- Habilidades de resolución de problemas y conocimiento de herramientas y recursos de ML como park y Hadoop, Kafka, programación en R, MATLAB, etc.
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Ámbito de la carrera de Ingeniero de Aprendizaje Automático
La demanda de ingenieros de ML está aumentando con la evolución de la tecnología y el avance en el dominio de la ciencia y el análisis de datos.
Hoy en día, las organizaciones optan por trabajar con expertos en aprendizaje automático para mejorar sus productos y servicios. Trabajar con tecnología e IA ayuda a las organizaciones a superar a la competencia y ofrecer soluciones innovadoras.
El aprendizaje automático tiene una amplia gama de aplicaciones, desde videovigilancia de seguridad o reconocimiento facial en el teléfono inteligente, tabletas o incluso computadoras portátiles. Incluso las plataformas de redes sociales como Facebook, LinkedIn, Instagram, etc., utilizan tecnologías de aprendizaje automático para dirigir promociones, anuncios y publicaciones relacionadas a sus usuarios en función de sus elecciones, gustos y publicaciones en la web.
YouTube y plataformas OTT como Netflix y Amazon utilizan tecnologías de ML e IA para proporcionar recomendaciones a los usuarios en función de sus búsquedas. Los sitios web de compras como Flipkart, Amazon y varios otros utilizan algoritmos de ML para sugerir cosas para comprar utilizando el historial de compras y visualización del cliente.
Debido al conjunto de habilidades especializadas y al conocimiento que poseen los ingenieros de aprendizaje automático, se encuentran entre los mejor pagados de la fuerza laboral. Por lo tanto, empresas como Intel, Apple, Facebook, LinkedIn, IBM, Spotify y Google se encuentran entre los principales reclutadores de ingenieros de aprendizaje automático.
La calidad del trabajo, la autoridad para tomar decisiones y la experiencia en algoritmos y lenguajes informáticos son los tres indicadores principales de un ingeniero de ML exitoso. Por lo tanto, asegúrate de seguir aprendiendo y desarrollando tus habilidades y permanecer abierto y adaptado a las tecnologías modernas. Una de las mejores maneras de hacerlo es realizar cursos de certificación en ciencia de datos o programas ejecutivos con un instituto de renombre.
Emeritus te ofrece una gama de programas en asociación con destacadas universidades como Wharton, Berkeley, INCAE, la Universidad de Navarra, Insper, Cambridge, Kellogg o Columbia, entre otras.
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