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Generar modelos de aprendizaje predictivo basados en datos para dar soluciones a problemas de la vida real es el cometido principal del Machine Learning Engineer o ingeniero de aprendizaje automático.
El Machine Learning Engineer o el ingeniero de machine learning es una de las profesiones más demandadas en la actualidad. Se trata de un perfil altamente especializado que se ocupa de diseñar, desarrollar e investigar sistemas de inteligencia artificial (AI) para que automaticen modelos predictivos.
Aunque pueda sonar a tecnología del futuro, el machine learning o aprendizaje automático está totalmente integrado en el día a día de millones de personas. Cuando nuestra cuenta de correo electrónico envía directamente ciertos mensajes que detecta como maliciosos al buzón de spam, desbloqueamos el teléfono móvil mostrando nuestra cara, se nos muestran sugerencias personalizadas de Spotify o Google Maps nos sugiere rutas, estamos usando esta tecnología en la vida real.
El Machine Learning Engineer es un profesional que debe tener conocimientos de programación para poder investigar, construir y diseñar el software necesario para poner en marcha los sistemas de aprendizaje automático. Este profesional elabora sistemas de inteligencia artificial (AI) que estudian conjuntos de datos gigantescos para generar algoritmos que sean capaces de aprender por sí mismos y, finalmente, puedan hacer predicciones.
Las funciones específicas del ingeniero en machine learning pueden variar según el proyecto y la organización, pero en general, incluyen las siguientes:
- Identificación de problemas y objetivos. El Machine Learning Engineer debe colaborar con otros profesionales del equipo para detectar los problemas y objetivos que el sistema de aprendizaje automático tendrá que abordar. Esto implica definir los datos necesarios, las metas del modelo, las métricas de rendimiento y las limitaciones técnicas.
- Selección y preprocesamiento de datos. Es cometido de este profesional elegir y preparar los datos para su posterior analítica. Esto puede implicar la extracción, transformación y carga de información, así como la posterior limpieza y el preprocesamiento para garantizar su calidad y coherencia.
- Detección y entrenamiento de modelos de aprendizaje automático. Tendrá que seleccionar los modelos de aprendizaje automático adecuados para el problema en cuestión y entrenarlos con los datos procesados previamente. Esto implica la elección de algoritmos, la definición de hiperparámetros y la validación del modelo para garantizar su precisión y generalización.
- Desarrollo de infraestructura. Entre las atribuciones del Machine Learning Engineer está desarrollar la infraestructura necesaria para implementar y escalar el modelo de aprendizaje automático.
- Instalación y evaluación del modelo. Instaurar el modelo de aprendizaje automático en un entorno de producción y realizar pruebas para evaluar su rendimiento y eficacia también forma parte de sus cometidos. Esto implica la monitorización continua del modelo para detectar problemas y hacer ajustes según sea necesario.
- Mantenimiento y actualización del patrón. Es el profesional encargado de mantener el modelo de aprendizaje automático y actualizarlo regularmente para garantizar su precisión y relevancia. Esto puede implicar la recopilación de nuevos datos, la actualización de algoritmos y la incorporación de nuevas funcionalidades según sea necesario.
Aunque en ocasiones puede emplearse el término Deep Learning Engineer como sinónimo del Machine Learning Engineer, lo cierto es que no son lo mismo. Un Deep Learning Engineer es un profesional que se encarga de diseñar, desarrollar y mantener sistemas de inteligencia artificial basados en redes neuronales profundas. Estos ingenieros utilizan técnicas de aprendizaje profundo para enseñar a las máquinas a realizar tareas específicas, como reconocimiento de voz, procesamiento del lenguaje natural, visión por computadora, entre otras. Simplificando mucho, podría decirse que un Deep Learning Engineer es un tipo especializado de Machine Learning Engineer que se centra en el desarrollo de redes neuronales profundas para resolver problemas complejos de inteligencia artificial.
Formación necesaria para ser Machine Learning Engineer
La formación universitaria en matemáticas o ingeniería informática suele ser la más demandada a la hora de buscar un ingeniero de machine learning. Y es que la formación específica para ejercer esta profesión incluye un conjunto de conocimientos de matemáticas, estadística, informática y programación muy elevados.
Uno de los requisitos fundamentales para convertirse en Machine Learning Engineer es contar con un buen conocimiento de los algoritmos de aprendizaje automático. Los aspirantes deben estar familiarizados con diferentes técnicas de aprendizaje, así como con métodos avanzados como redes neuronales, deep learning y reinforcement learning.
Otro aspecto importante en la formación de un ingeniero en aprendizaje automático es el manejo de diferentes lenguajes de programación y herramientas de análisis de datos.
En cuanto a la formación específica, existen programas de grado y posgrado en ciencias de la computación, matemáticas y estadística que incluyen cursos y especializaciones en aprendizaje automático y análisis de datos. En relación con esto, el Máster en Inteligencia Artificial online de UNIR profundiza en las cinco ramas de la inteligencia artificial y es el único posgrado que proporciona acceso a los cursos universitarios avanzados en Data Engineering y Data Analyst.
Además de las habilidades técnicas, los ingenieros en machine learning deben ser capaces de trabajar en equipo, comunicarse de forma efectiva y tener habilidades de resolución de problemas. A menudo, estos profesionales trabajan en proyectos multidisciplinares que involucran a equipos de desarrolladores, científicos de datos y analistas de negocios, por lo que es importante saber entenderse con todos ellos.
En conclusión, la formación específica para un puesto de ingeniero en machine learning incluye habilidades técnicas en aprendizaje automático, programación y análisis de datos, así como habilidades interpersonales y de resolución de problemas. Los candidatos deben estar dispuestos a seguir aprendiendo y actualizándose permanentemente en una disciplina que está en constante evolución.
