Aún desconocida, la profesión de Machine Learning Engineer está siendo cada vez más demandada en las empresas. Descubra todo lo que necesita saber sobre esta profesión, a medio camino entre un Científico de Datos y un ingeniero de software…
Según el informe «Jobs and AI Anxiety», el 30% de los jefes de empresa ya utilizan la inteligencia artificial y el Machine Learning. Además, el 53% de ellos planean adoptar estas herramientas en un plazo de tres a cinco años.
La IA se introduce en todos los sectores y cuenta entre las tecnologías imprescindibles de este comienzo de siglo. Sin embargo, para explotar estas herramientas revolucionarias, es necesario contar con expertos altamente cualificados. El Machine Learning Engineer, o ML Engineer, es uno de estos especialistas.
¿Qué es un Machine Learning Engineer?
La profesión de Machine Learning Engineer está cerca de la de un Científico de Datos. Ambos trabajan con grandes volúmenes de datos, poseen sólidas habilidades en gestión de datos y son capaces de realizar modelados complejos sobre conjuntos de datos dinámicos.
No obstante, las similitudes terminan ahí. Mientras que los Científicos de Datos producen informes y gráficos para presentar los resultados de sus análisis de datos, los Ingenieros de Machine Learning diseñan softwares «autoejecutables» que permiten automatizar los modelos predictivos con técnicas de Machine Learning.
Cada vez que el software realiza una operación, utiliza los resultados para realizar operaciones futuras con una precisión siempre mejorada. La máquina «aprende», y es por eso que hablamos de Machine Learning.
Entre los ejemplos más conocidos, podemos mencionar los algoritmos de recomendación de Netflix, Amazon o Spotify. Cada vez que un usuario visualiza un vídeo, busca un producto o escucha una música, el algoritmo se nutre de los datos. Sus recomendaciones se vuelven cada vez más precisas, sin que un humano necesite intervenir. El papel del Machine Learning Engineer es desarrollar tales algoritmos.
Para ponerlo de manera simple, la profesión de Machine Learning Engineer es una mezcla entre el Científico de Datos y el ingeniero de software. En las grandes empresas, el ML Engineer libera a los Científicos de Datos de las tareas de ingeniería para que puedan centrarse en la modelización matemática y en tareas que requieren un verdadero expertise científico con aplicaciones del Machine Learning.
¿Qué es el Machine Learning Engineering?
Para entender bien el papel del Machine Learning Engineer, es importante comprender qué es el Machine Learning Engineering. Se trata de la utilización de principios de la ingeniería del software en combinación con métodos de análisis de datos y de Data Science para crear modelos de Machine Learning.
Por ejemplo, un ingeniero ML trabajando para YouTube está encargado de desarrollar el algoritmo de recomendación de la plataforma. Deberá después desarrollar un pipeline y integrarlo en YouTube para que el usuario final pueda disfrutar de recomendaciones pertinentes.
¿Qué hace un Machine Learning Engineer en su día a día?
En un día típico, el Machine Learning Engineer tiene que colaborar con los Científicos de Datos, los ingenieros de software, los Data Engineers y los especialistas en UI/UX.
Su día se compone generalmente entre el desarrollo de una plataforma de Machine Learning usada internamente y el desarrollo de nuevos modelos de Machine Learning.
¿Por qué los Ingenieros de Machine Learning están tan demandados?
Con el auge de tecnologías como Internet de las Cosas, las redes sociales o el internet móvil, las empresas de todos los sectores se ven inundadas hoy en día por los datos. Esta información es un recurso valioso, ya que su análisis permite tomar mejores decisiones o entender mejor al consumidor.
Sin embargo, para analizar tales volúmenes de datos, a menudo no estructurados, es necesario usar Machine Learning. Dependiendo de la naturaleza de los datos, el ML puede aplicarse de diferentes maneras.
Los algoritmos permiten por ejemplo el reconocimiento de imágenes y de voz. Esto permite analizar automáticamente el contenido de las imágenes y asignarles etiquetas. Asimismo, los discursos de audio pueden convertirse en texto gracias al «speech-to-text». Los datos no estructurados pueden así ser transformados en información explotable.
El Machine Learning también permite establecer conexiones y asociaciones entre los datos. Esto puede ser muy útil para descifrar las expectativas de los consumidores. Por ejemplo, un modelo de ML puede predecir que un cliente que ha comprado el producto A le gustará el producto X. Así, es posible para las empresas de comercio electrónico recomendar productos a sus clientes en función de sus compras previas.
Además, el Machine Learning se utiliza en el sector financiero para predecir riesgos y evitar el fraude detectándolo en tiempo real. Grandes volúmenes de datos históricos pueden ser analizados para realizar predicciones, determinar el potencial de una inversión o anticipar un impago.
Como habrá entendido: el Machine Learning resulta muy útil en una amplia variedad de campos. Es la razón por la cual los Ingenieros ML están muy demandados en todos los sectores de la actividad…
¿Cuáles son las habilidades esperadas para tal posición?
La profesión de Machine Learning Engineer ha aparecido muy recientemente. Es por eso que aún no existe una definición clara y precisa de esta profesión.
De una oferta de empleo a otra, las habilidades requeridas pueden variar considerablemente. En términos generales, las empresas buscan un perfil que combine las habilidades de un Científico de Datos y las de un programador.
Por otro lado, los programadores con sólidas habilidades en Data Science también pueden llegar a ser ingenieros en Machine Learning. Sin embargo, será necesario haber trabajado previamente en el campo de los datos.
La mayoría de las veces, un Ingeniero ML debe tener una titulación de alto nivel en informática, matemáticas, estadística u otra disciplina relacionada. Conceptos matemáticos como el álgebra lineal, la estadística bayesiana o la teoría de grupos deben ser dominados.
Este experto también debe poseer habilidades en modelado de datos y en arquitectura de datos. Además, debe dominar lenguajes de programación como Python, R y Java, y manejar los frameworks de Machine Learning más populares como TensorFlow o Keras. Las plataformas de Big Data, como Hadoop, no tienen secretos para él.
El ingeniero en Machine Learning también dispone de experiencia en un entorno Agile. Por último, está dotado de un talento para la comunicación escrita y verbal, a fin de poder colaborar con otros empleados de los diferentes departamentos de la empresa.
¿Cuál es el salario de un Machine Learning Engineer?
Una vez más, es difícil determinar el salario medio de un Machine Learning Engineer debido al carácter reciente de esta profesión. Según Glassdoor, el salario anual medio es de 114 000 dólares en los Estados Unidos y 47 741 euros en Francia. En París, según el Economic Research Institute, el salario medio es superior al resto de Francia y alcanza los 67 000 euros anuales.
Este trabajo se sitúa en la intersección de los roles de Científico de Datos y de ingeniero de software. A modo de comparación, según Glassdoor, un Científico de Datos en Francia gana en promedio 45 000 euros al año. Un ingeniero de software puede esperar ganar 38 865 euros al año.
¿Cómo llegar a ser Machine Learning Engineer?
Para llegar a ser Machine Learning Engineer, se recomienda embarcarse en un verdadero proyecto para adquirir experiencia. Por ejemplo, es posible recuperar un modelo de una plataforma como Kaggle, para transformarlo en una aplicación completa.
A lo largo de este proceso, se le llevará a cabo la mayoría de las tareas que constituyen el día a día de un profesional. Un proyecto de tal índole enriquecerá enormemente su CV y le permitirá encontrar trabajo fácilmente demostrando que tiene las habilidades requeridas para ejercer esta profesión.
Encontrará numerosos recursos de aprendizaje disponibles con frameworks de Google Tensorflow o PyTorch. Por su parte, DataScientest le ofrece una formación completamente dedicada gracias a la cual podrá adquirir todas las habilidades de Machine Learning Engineer.
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