Machine Learning engineer: qué hace

24.11.2021
Machine Learning engineer: qué hace

Son cada vez más las empresas que deciden invertir dinero y recursos en el desarrollo de proyectos que incluyen el uso de Machine Learning.

La tecnología que permite que los ordenadores aprendan de la experiencia se puede utilizar en múltiples áreas y con diversos fines; es por ello que en los últimos años hemos visto un aumento en el empleo de expertos en este campo.

 

Machine Learning Engineer: de qué se ocupa

El Machine Learning Engineer es una figura profesional que a menudo se asocia, si no se confunde, con la del Data Scientist, debido al papel central que desempeña en el análisis de Big Data en su trabajo. Muy a menudo, los dos profesionales se encuentran trabajando en un mismo equipo, cada uno dedicado a sus propias funciones, pero necesarios el uno para el otro.

El Machine Learning Engineer se ocupa principalmente de:

  • Ayudar al equipo a encontrar y analizar los datos necesarios para crear un modelo de Machine Learning.       
  • Proyectar y crear el modelo de Machine Learning en base a los análisis realizados.         
  • Supervisar y controlar el flujo de datos y el modelo. 
  • Intervenir en caso de que el rendimiento disminuya.       
  • Diseñar y crear software final.       

Los modelos creados deben poder funcionar en entornos de producción de máximo rendimiento y, sobre todo, resistir la prueba del tiempo: esto implica un trabajo continuo de seguimiento y depuración por parte del Machine Learning Engineer.

 

Formación del Machine Learning Engineer y sus principales habilidades técnicas

El Machine Learning Engineer representa el punto de encuentro entre dos principales áreas: Data Science y Software Engineering. Su perfil incluye elementos por un lado, de matemáticas, estadísticas, ML framework, validación y optimización de modelos, y por otro, de programación, API, testing, debugging y base de datos.

Sus habilidades varían según los estudios realizados y las tendencias del mercado.

Muchos expertos han realizado estudios académicos en Ciencias de la Computación o Ingeniería en Computación, completaron maestrías dedicadas en Inteligencia Artificial, Machine Learning, Data Science o Ingeniería de Software; otros tienen solo una licenciatura en informática y están especializados en un determinado campo gracias a cursos de formación específicos. Otros provienen de campos cercanos al Machine Learning, como el Data Science.

Bienvenido.