Ingenieros de aprendizaje automático: ¿Qué hacen y cómo llegar a serlo?

El software automatizado y los equipos de fabricación robotizados dependen cada vez más de la inteligencia artificial y la tecnología de aprendizaje automático. Un ingeniero de aprendizaje automático suele encargarse de automatizar y diseñar procesos.

Si estás interesado en el aprendizaje automático, hay varias cosas que debes tener en cuenta a la hora de seguir una carrera en este campo.

En este artículo, exploraremos qué es el aprendizaje automático, qué hace un ingeniero de aprendizaje automático y cómo llegar a serlo, con un vistazo al salario y a cómo esta carrera se compara con la ciencia de los datos.

¿Qué es el aprendizaje automático?

Es importante entender la función del aprendizaje automático en entornos tecnológicos para comprender el trabajo de un ingeniero de aprendizaje automático. El aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial (IA). Los ingenieros de aprendizaje automático y los científicos de datos lo utilizan para automatizar una serie de tareas en distintos sectores, como las transacciones y protecciones automatizadas a través de una institución financiera.

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¿Qué hace un ingeniero de aprendizaje automático?

Los ingenieros de aprendizaje automático son expertos en tecnología que diseñan programas autoejecutables que automatizan determinados objetos o modelos predictivos. A medida que estos programas informáticos realizan operaciones a lo largo del tiempo, retienen esos resultados para realizar futuras operaciones con un mayor grado de precisión cada vez. Los ingenieros de aprendizaje automático diseñan algoritmos que identifican patrones en los datos y aprenden de ellos. Estos profesionales también realizan tareas muy parecidas a las de un científico de datos, en las que trabajan con grandes cantidades de datos para analizar, ordenar e integrar el aprendizaje automático para llevar a cabo proyectos de desarrollo.

Parte científico de datos y parte ingeniero de software, un ingeniero de aprendizaje automático analiza grandes cantidades de datos para predecir o controlar resultados. Dado que el aprendizaje automático es todavía un campo emergente, los ingenieros de aprendizaje automático se comparan a menudo con (o se confunden con) los científicos de datos.

Ingeniero de aprendizaje automático frente a científico de datos

Tanto los ingenieros de aprendizaje automático como los científicos de datos son profesiones altamente cualificadas, pero el aprendizaje automático es un campo más reciente cuya demanda está creciendo. El candidato ideal para cualquiera de estas profesiones tiene conocimientos sustanciales de análisis de datos, matemáticas avanzadas, ingeniería de software avanzada y lenguajes de programación. Teniendo en cuenta lo específicas que son estas habilidades, a veces se producen cruces en estas funciones.

En qué se parecen: Tanto los ingenieros de machine learning como los científicos de datos analizan el big data para reconocer problemas y elaborar posibles soluciones y los procesos necesarios que conlleva su consecución.

En qué se diferencian: Los ingenieros de aprendizaje automático abordan estos problemas y procesos específicamente a través de la lente del desarrollo de software. Los científicos de datos se centrarán en el análisis de las estadísticas, mientras que los ingenieros de aprendizaje automático piensan en cómo ese análisis de datos se aplicará a la programación real en términos de funciones de IA.

Según datos de Indeed, los ingenieros de aprendizaje automático ganan un salario medio de 150.134 dólares al año, mientras que los científicos de datos ganan un salario medio de 123.046 dólares al año. Para obtener la información salarial más actualizada, haz clic en los enlaces salariales proporcionados.

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¿Qué habilidades necesita un ingeniero de aprendizaje automático?

Los ingenieros de aprendizaje automático dependen de un amplio conjunto de habilidades, muchas de las cuales son altamente especializadas y de naturaleza técnica, aunque también deben ser comunicadores eficaces con habilidades interpersonales. Su conjunto de habilidades clave debe incluir:

Informática y lenguajes de programación

Para los ingenieros de aprendizaje automático es muy importante contar con sólidos conocimientos de informática y ciencias de los datos, con una comprensión de aplicaciones como las estructuras de datos, los algoritmos, la complejidad y la compatibilidad entre sistemas y la arquitectura informática. También es importante una sólida comprensión de los lenguajes de programación complejos, especialmente Python, aunque el conocimiento de otros lenguajes como Java, R o SQL también podría resultar útil.

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Investigación y análisis

Para realizar muchas tareas de aprendizaje automático son necesarias sólidas habilidades de investigación y análisis. Los ingenieros trabajan en estrecha colaboración con científicos de datos y analistas para realizar la extracción de datos, la clasificación y la categorización de cantidades masivas de información. Muchos proyectos de desarrollo de automatización y aprendizaje automático comienzan con la investigación de los requisitos de los usuarios, el análisis de los riesgos y la aplicación de estrategias de mitigación adecuadas.

Evaluación y modelización de datos

Los ingenieros de aprendizaje automático deben basarse en sus conocimientos de modelado y evaluación de datos para identificar correlaciones y patrones y predecir cualquier propiedad de instancias no observadas previamente.

Principios y marcos del aprendizaje automático

Comprender los algoritmos estándar de aprendizaje automático es esencial. Aplicar los algoritmos estándar de forma eficaz dentro de un modelo apropiado y crear procedimientos y parámetros de aprendizaje para la automatización son cosas que puede hacer mientras trabaja. También debe comprender los marcos de aprendizaje automático más utilizados, como TensorFlow, Spark o Keras.

Diseño de sistemas e ingeniería de software

Más allá del desarrollo de software y el diseño de sistemas a través de la programación y la codificación, también necesitará una comprensión de las aplicaciones de ingeniería de software y ser capaz de trabajar en entornos ágiles o scrum.

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Conocimientos de matemáticas

La estadística y la probabilidad desempeñan un papel muy importante en la creación de funciones automatizadas y operaciones de software. Los ingenieros de aprendizaje automático trabajan con complejos algoritmos matemáticos y técnicos, que dependen en gran medida de la probabilidad. Por ejemplo, los ingenieros de aprendizaje automático aplicarán metodologías como la probabilidad condicional y la regla de Bayes para fundamentar los procesos de decisión que constituyen la mayor parte de los algoritmos de aprendizaje automático.

Otras competencias blandas

Además de adquirir mentes técnicas y analíticas altamente capacitadas, como se ha mencionado anteriormente, hay algunas habilidades blandas que también son importantes en este campo. En particular, se requieren buenas habilidades de comunicación para relatar información complicada en términos más sencillos, tanto en presentaciones verbales como por escrito. Como la mayoría de los profesionales que gestionan tareas complejas o crean programas, un ingeniero de aprendizaje automático también se beneficiará de tener habilidades de gestión de proyectos.

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Cómo convertirse en ingeniero de aprendizaje automático

Convertirse en un ingeniero de aprendizaje automático requiere trabajo duro y un compromiso con el logro. Si usted está interesado en convertirse en un ingeniero de aprendizaje automático, los siguientes pasos pueden proporcionarle un esquema para comenzar su carrera:

1. Considere la posibilidad de obtener un título superior

Puedes empezar como ingeniero con una licenciatura en ciencias de la información, ingeniería eléctrica, ingeniería de software u otro campo tecnológico relacionado. Si está disponible, querrá que su concentración incluya cursos relacionados con los fundamentos del aprendizaje automático, la ciencia de los datos aplicada, la computación y el modelado estadístico, la minería de datos y otros principios de ingeniería y aprendizaje automático.

Sin embargo, puede considerar la posibilidad de continuar su carrera hasta el nivel de máster en ciencias informáticas, ya que querrá demostrar su destreza en la programación informática. Aunque no es un requisito técnico, los complejos conocimientos necesarios para sobresalir en este campo de estudio estarían bien representados por una formación avanzada y te harían más atractivo para los empleadores.

2. Ganar experiencia laboral

Puedes adquirir experiencia a través de las prácticas, los puestos de entrada y la creación de carteras de trabajo con diversas aplicaciones de datos e informática. Construye una cartera de tu trabajo a medida que avanzas, y procura incluir varias aplicaciones de tus habilidades de codificación, diseños de programas de arquitectura, análisis y otros usos del aprendizaje automático.

3. Certifíquese en aprendizaje automático

Muchos ingenieros de aprendizaje automático optan por certificarse en varios subcampos como la computación en la nube, la ingeniería de software, la arquitectura de datos o el diseño de sistemas. Estos tipos de certificaciones demuestran la experiencia de un ingeniero y pueden suponer una ventaja competitiva durante la búsqueda de empleo. Por ejemplo, una certificación en una especialización como TensorFlow puede demostrar su conjunto de habilidades especializadas.

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