¿Qué hace un ingeniero de aprendizaje automático? Roles, Responsabilidades y Habilidades

En el informe Future of Work de 2019 de Robert Half , Brandon Purell, analista sénior de Forrester Research, declaró:

“El cien por cien del éxito futuro de cualquier empresa depende de la adopción de Machine Learning. Para que las empresas tengan éxito en la era del cliente, deben anticipar lo que quieren los clientes, y el aprendizaje automático es absolutamente esencial para eso”.

Con un número cada vez mayor de organizaciones que exploran y aprovechan las herramientas de Data Science (IA y ML), la demanda de profesionales capacitados en estos dominios va en aumento. El rol de un ingeniero de aprendizaje automático es uno de los roles de ciencia de datos de mayor demanda en la industria.

Hoy, profundizaremos en el rol de un ingeniero de aprendizaje automático y comprenderemos sus responsabilidades y requisitos principales.

El auge del aprendizaje automático

Esencialmente, el rol de un ingeniero de aprendizaje automático es un matrimonio entre dos roles fundamentales en la industria: los científicos de datos y el ingeniero de software.

Mientras que el enfoque central de un científico de datos es experimentar con Big Data, un ingeniero de software se enfoca principalmente en la programación (escribir código). Ambos roles son inherentemente diferentes. El trabajo de un científico de datos es más analítico: estos expertos analíticos utilizan una combinación de habilidades matemáticas, estadísticas y analíticas y herramientas de ML para recopilar, procesar y analizar conjuntos de datos masivos para obtener información.

Por el contrario, los ingenieros de software son codificadores/programadores expertos que escriben programas escalables y diseñan sistemas de software para empresas. Para ellos, todo el concepto de ML parece lejano. Los modelos creados por los científicos de datos son en su mayoría incomprensibles para los ingenieros de software: son complejos, no muestran patrones de diseño claros y no están limpios (¡todo lo contrario de lo que aprenden los ingenieros de software!)

Esta es precisamente la razón por la que las empresas sintieron la necesidad de un ingeniero de aprendizaje automático, un profesional que pueda traer lo mejor de ambos mundos a la mesa. Las organizaciones querían a alguien que pudiera desmitificar el código de los científicos de datos y hacerlo más útil y accesible. Los ingenieros de aprendizaje automático combinan las leyes y reglas del mundo de la ciencia de datos con el de la programación para ayudar a las organizaciones a obtener todos los beneficios de las tecnologías de IA/ML mientras se adhieren a las prácticas y protocolos de programación estándar.

¿Qué hace un ingeniero de aprendizaje automático?

El trabajo de un ingeniero de aprendizaje automático es bastante similar al de un científico de datos, en el sentido de que ambos roles implican trabajar con grandes volúmenes de datos. Por lo tanto, tanto los ingenieros de aprendizaje automático como los científicos de datos deben poseer excelentes habilidades de gestión de datos. Sin embargo, esa es toda la similitud que comparten estos dos roles.

Los científicos de datos se preocupan principalmente por generar información valiosa para impulsar el crecimiento empresarial a través de la toma de decisiones orientada a los datos. Por el contrario, los ingenieros de aprendizaje automático se centran en diseñar software autoejecutable para la automatización de modelos predictivos.

En tales modelos, cada vez que el software realiza una función, utiliza los resultados de esa operación para realizar operaciones futuras con mayor precisión. Esto constituye el proceso de "aprendizaje" del software. Los motores de recomendación de Netflix y Amazon son los mejores ejemplos de este tipo de software inteligente.

Por lo general, los ingenieros de aprendizaje automático trabajan en estrecha colaboración con los científicos de datos. Mientras que los científicos de datos extraen información significativa de grandes conjuntos de datos y comunican la información a las partes interesadas del negocio, los ingenieros de aprendizaje automático se aseguran de que los modelos utilizados por los científicos de datos puedan ingerir grandes cantidades de datos en tiempo real para generar resultados más precisos.

Responsabilidades de un ingeniero de aprendizaje automático

• Estudiar y convertir prototipos de ciencia de datos.
• Diseñar y desarrollar sistemas y esquemas de Machine Learning.
• Para realizar análisis estadísticos y ajustar modelos utilizando resultados de pruebas.
• Para encontrar conjuntos de datos disponibles en línea con fines de capacitación.
• Para entrenar y volver a entrenar sistemas y modelos de ML cuando sea necesario.
• Para ampliar y enriquecer los marcos y bibliotecas de ML existentes.
• Desarrollar aplicaciones de Machine Learning de acuerdo con los requisitos del cliente/cliente.
• Para investigar, experimentar e implementar algoritmos y herramientas de ML adecuados.
• Analizar las capacidades de resolución de problemas y los casos de uso de los algoritmos de ML y clasificarlos según su probabilidad de éxito.
• Para explorar y visualizar datos para una mejor comprensión e identificar las diferencias en la distribución de datos que podrían afectar el rendimiento del modelo al implementarlo en escenarios del mundo real.

Habilidades requeridas para ser un ingeniero de aprendizaje automático

• Título avanzado en Informática/Matemáticas/Estadística o disciplina afín.
• Habilidades avanzadas de matemáticas y estadística (álgebra lineal, cálculo, estadística bayesiana, media, mediana, varianza, etc.)
• Habilidades robustas de modelado de datos y arquitectura de datos.
• Experiencia en programación en Python, R, Java, C++, etc.
• Conocimiento de frameworks Big Data como Hadoop, Spark, Pig, Hive, Flume, etc.
• Experiencia trabajando con frameworks de ML como TensorFlow y Keras.
• Experiencia trabajando con varias bibliotecas y paquetes de ML como Scikit learn, Theano, Tensorflow, Matplotlib, Caffe, etc.
• Fuertes comunicaciones escritas y verbales.
• Excelentes habilidades interpersonales y de colaboración.

Salario de un ingeniero de aprendizaje automático

Según el informe de Indeed de 2019: los mejores trabajos en los EE. UU. y la India, el ingeniero de aprendizaje automático ocupa el puesto principal en la lista con un salario promedio de $ 146,085. ¡Lo que es más interesante es que el rol de un ingeniero de ML registró un enorme aumento del 344 % desde 2015!

Fuente

Glassdoor sostiene que el salario anual promedio de un ingeniero de aprendizaje automático en la India es de Rs. 7,95,677. Aunque el salario de un ingeniero de aprendizaje automático es más alto que el promedio nacional, al igual que cualquier otro trabajo, depende del tamaño y la reputación de la empresa, la ubicación, el conjunto de habilidades, la formación académica y, por supuesto, la experiencia profesional.

Aquí hay una tabla de salarios de los ingenieros de ML en algunas de las empresas líderes en la industria:

• Microsoft – Rs. 14,62,000 – 22,44,000 LPA
• Accenture – Rs. 10,11,000 – 15,28,000 LPA
• Quantiphi – Rs. 8,50,481 LPA
• Servicios de consultoría Tata - Rs. 4,12,706 LPA
• Infosys – Rs. 3,77,000 – 6,69,000 LPA

Lea más sobre el salario de aprendizaje automático en la India.

¿Por qué está aumentando la demanda de ingenieros de aprendizaje automático?

En la última década, la demanda de ingenieros de aprendizaje automático incluso ha superado la necesidad de científicos de datos. En el informe de empleo de LinkedIn EE. UU. de 2017 , el ingeniero de aprendizaje automático ocupó el primer lugar con un crecimiento registrado de 9,8 veces en cinco años (2012-17).

Fuente

En cuanto al mercado global de Machine Learning, se prevé que supere los $ 39,986.7 millones para 2025 , creciendo a una CAGR de 49.7% entre 2017 y 2025. Estas estadísticas dejan en claro que el mercado ML se está expandiendo a un ritmo sin precedentes. A la luz de la creciente competencia, las empresas tendrán que contratar ingenieros de ML talentosos junto con otros profesionales de la ciencia de datos para mantenerse firmes en el mercado.

Con Machine Learning ganando terreno rápidamente en la industria moderna, sus aplicaciones y casos de uso se están volviendo tan variados como Big Data.

Las empresas y organizaciones están aprovechando ML para la detección de spam y fraude; para sistemas de reconocimiento de imagen y voz; para crear asistentes personales inteligentes (Siri, Alexa) y coches autónomos; para habilitar hogares inteligentes y poder IoT; para generar predicciones de tráfico precisas; para personalizar los servicios de redes sociales y los servicios de visualización/compra en línea; para refinar los resultados del motor de búsqueda, y mucho más.

Conclusión

Pronto, habrá más avances asombrosos de este tipo liderados por Machine Learning, y los ingenieros de Machine Learning seguirán siendo una parte integral de todas esas operaciones de ML.

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