Ficha de empleo: ingeniero de aprendizaje automático, ¿qué competencias necesita?

Los ingenieros de aprendizaje automático son los arquitectos de la revolución de la inteligencia artificial. En el núcleo de los datos, diseñan, desarrollan y despliegan modelos capaces de transformar información cruda en decisiones inteligentes. Descubra entre bastidores esta apasionante profesión: sus tareas diarias, las habilidades esenciales y las perspectivas salariales que la definen.

¿Qué es un ingeniero de aprendizaje automático?

Es experto en inteligencia artificial. Crean y entrenan modelos de aprendizaje complejos. Desarrollan soluciones de IA para resolver problemas empresariales.

En términos prácticos, los ingenieros de aprendizaje automático (ML) transforman un problema en una solución de IA que funciona. No se limitan a la teoría: codifican, prueban y despliegan modelos que tienen un impacto real.

Con el auge de los datos y la IA, la profesión de ingeniero en ML ha cobrado fuerza. Es una opción profesional prometedora, que ofrece la oportunidad de trabajar en temas complejos, innovadores y apasionantes en una amplia gama de sectores (sanidad, finanzas, industria, tecnología, etc.).

Veamos algunos ejemplos.

Con un gigante del comercio electrónico (como Amazon o Cdiscount)

• El reto: Aumente las ventas ofreciendo los productos adecuados a los clientes adecuados.
• El trabajo del ingeniero : diseña y forma a un sistema de recomendación. Este modelo analiza el historial de compras y navegación de millones de clientes para predecir lo que les puede gustar.
• El resultado final: Cuando vea la sección "Productos recomendados para usted" o "Los clientes que compraron este artículo también compraron...", es el resultado de su trabajo. Cada sugerencia personalizada está generada por su modelo.

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En la industria del automóvil (Renault o Tesla)

• El reto: aumentar la seguridad de un vehículo permitiéndole "ver" y comprender su entorno.
• El trabajo del ingeniero : desarrolla un modelo de visión por ordenador. Lo entrena con millones de imágenes y vídeos de carreteras para que aprenda a identificar peatones, otros coches, límites de velocidad y líneas de la calzada en tiempo real.
• El resultado final: el sistema automático de frenado de emergencia que se activa cuando detecta a un peatón. O el asistente de mantenimiento de carril, que corrige la trayectoria. Su modelo analiza las imágenes de la cámara y toma la decisión en unos milisegundos.

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En un banco (como BNP Paribas o Société Générale)

• El reto: combatir el fraude detectando transacciones sospechosas con tarjetas bancarias entre millones de transacciones diarias.
• El trabajo del ingeniero : construye un modelo de detección de anomalías. El modelo aprende los hábitos de gasto "normales" de cada cliente (lugares, cantidades, horarios).
• El resultado final: usted recibe un SMS de su banco que bloqueó un pago inusual en el extranjero. Fue el modelo del ingeniero de ML el que identificó esta transacción como anormal y activó la alerta de seguridad.

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Para una plataforma de streaming (como Netflix o Spotify)

El reto: mantener a los usuarios suscritos ofreciéndoles constantemente contenidos que les encanten, para que no busquen y no encuentren nada.

El trabajo del ingeniero : crear y personalizar el catálogo. El modelo analiza lo que has visto o escuchado, a qué hora, y lo compara con los perfiles de millones de otros usuarios.

El resultado final: tu lista de reproducción " Descubrimientos de la semana en Spotify, que parece conocerte de memoria. O la categoría "Porque has visto..." de Netflix. Es su modelo el que elige y ordena estos contenidos solo para ti.

Tareas del ingeniero de aprendizaje automático

¿Cuáles son sus tareas cotidianas? Por supuesto, varían según la empresa y el sector, pero las tareas siguen siendo las mismas.

• Comprender las necesidades de la empresa. El ingeniero trabaja con los jefes de proyecto. Identifican los problemas que hay que resolver. A continuación, define cómo puede responder a ellos la IA.
• Recoger y preparar los datos. Recopila y depura los datos necesarios. Es una etapa crucial para la calidad del modelo.
• Diseñar modelos. Elige los algoritmos adecuados para cada problema. Pueden utilizar modelos existentes o crear otros a medida.
• Formación y experimentación. Entrena los modelos con grandes volúmenes de datos. Ajusta los parámetros para mejorar el rendimiento.
• Evaluar y validar. Mide el rendimiento del modelo utilizando métricas precisas. Garantiza la solidez y fiabilidad del modelo.
• Pasar a producción (MLOps). Optimiza el modelo para su despliegue. Trabaja con equipos DevOps para integrarlo en las aplicaciones. La automatización se ha convertido en la norma.
• Vigilar y mantener. Una vez desplegado, el modelo se supervisa. Debe detectarse cualquier descenso del rendimiento. El modelo puede volver a entrenarse con nuevos datos.
• Vigilancia tecnológica. La IA es un campo que evoluciona rápidamente. Hay que estar al día de las últimas innovaciones e investigaciones.
• Documentar y compartir. Documenta su trabajo y comunica sus resultados. Comparte sus conocimientos con el resto del equipo.

A menudo pensamos que nos pasamos el tiempo creando algoritmos revolucionarios. La verdad es que el 80 % del trabajo consiste en limpiar y preparar los datos.
Sin buenos datos, incluso el mejor modelo es inútil.

Léa, ingeniera en un gran grupo

Formación y perfil requeridos

Por lo general, se esperan 5 años de estudios superiores. Los perfiles proceden de escuelas de ingeniería o universidades. Están especializados en informática, matemáticas aplicadas o ciencia de datos. Un doctorado (o PhD) es una ventaja para I+D, pero no siempre es obligatorio.

Además de obtener su diploma, los ingenieros de ML a menudo se dedican a experiencia en ciencia de datos o desarrollo de software. Los jóvenes licenciados harán bien en acumular proyectos de IA (concursos Kaggle, prácticas en laboratorios o start-ups de IA, etc.) para destacar entre la multitud. Las cualificaciones profesionales en aprendizaje automático o en la nube (por ejemplo, en el campo de la IA) les ayudarán a destacar entre la multitud. Ingeniero de Google Cloud MLcertificación AWS en ML) también pueden reforzar un perfil.

Finalmente, un excelente nivel de inglés técnico es esencial.

Competencias técnicas (know-how)

Para destacar, los ingenieros especializados en aprendizaje automático deben combinar una sólida formación teórica con el dominio de herramientas tecnológicas de vanguardia. Entre las competencias técnicas claves para adquirir :

• Matemáticas y estadística. El álgebra lineal y la probabilidad son fundamentales. Ayudan a entender cómo funcionan los algoritmos.
• Aprendizaje profundo y algoritmos. Se requieren conocimientos de redes neuronales (CNN, RNN, Transformadores). También se requieren conocimientos de algoritmos clásicos.
• Marcos y bibliotecas. Controlar PyTorch o TensorFlow es esencial. Herramientas como Scikit-learn y Cara de abrazo también se utilizan mucho.
• Programación e ingeniería de software. Excelentes competencias en Pitón son la norma. Hay que saber escribir código limpio, optimizado y versionado con Git.
• Gestión de datos. Dominar la lengua SQL es crucial. El conocimiento de los macrodatos (Chispa) y las bases de datos NoSQL son una ventaja.
• MLOps y la nube. Desplegar modelos es una habilidad clave. Hay que saber Docker y Kubernetes. A menudo se requiere el dominio de una nube (AWS, Azure, GCP).

"El verdadero reto hoy en día no es sólo crear un modelo preciso. Es ponerlo en producción de forma fiable y escalable".
Los MLOps se han convertido en el núcleo estratégico de la inteligencia artificial.

Marc, Arquitecto de IA

Habilidades de comportamiento (competencias interpersonales)

Además de los conocimientos técnicos, algunas cualidades personales son esenciales para tener éxito en esta exigente profesión:

• Curiosidad y creatividad. Tiene que gustarte innovar y explorar. El aprendizaje continuo es la clave del éxito en este campo.
• Minuciosidad y resolución de problemas. Diagnosticar un modelo defectuoso requiere paciencia. Es esencial tener una mente analítica y metódica.
• Adaptabilidad. Las tecnologías y los proyectos evolucionan constantemente. Hay que ser flexible y estar dispuesto a aprender cosas nuevas.
• Comunicación y colaboración. Los ingenieros de ML trabajan en equipo. Deben ser capaces de explicar conceptos complejos a personas no especializadas.
• Autonomía y organización. A menudo gestionan varios experimentos al mismo tiempo. Deben ser organizados y capaces de tomar la iniciativa.

¿Qué salario?

La remuneración es muy atractiva. Depende de la experiencia, la ubicación y la empresa.

• Junior (0-2 años) : acerca de 45 000 € brutos al año.
• Avanzado (3-5 años) : entre 55.000 y 65.000 euros brutos al año.
• Senior (+5 años) : 75.000 y más90.000 para expertos.

Los salarios son más altos en París. Los grandes grupos y las empresas tecnológicas suelen ofrecer los mejores sueldos.

Por último, las competencias más solicitadas (por ejemplo, conocimientos de visión 3D, PNL multilingüe o experiencia en la gestión de proyectos de MLOps a gran escala) pueden permitirle negociar en el extremo superior de la horquilla.

Sea como fuere, los ingenieros de ML se encuentran entre los puestos mejor pagados del sector digital a partir del nivel junior, y las perspectivas de progresión salarial son significativas a medida que se asciende en la escala de competencias.

Perspectivas de desarrollo

Las perspectivas profesionales de un ingeniero de aprendizaje automático son variadas, dada la gran demanda de esta cualificación. Al cabo de unos años, pueden aspirar a funciones más especializadas o más estratégicas, por ejemplo..:

• Experto sénior en IA o científico de datos. Especializarse en un campo concreto (visión, PNL).
• Arquitecto de IA. Diseñar la arquitectura general de los sistemas de IA de la empresa.
• Director o gestor de proyectos. Dirigir un equipo y gestionar la estrategia de los proyectos de IA.
• Espíritu empresarial. Lanzar su propia empresa de IA.

Los pros y los contras del trabajo

Como cualquier otra profesión, la de ingeniero de ML conlleva una serie de retos. aspectos muy gratificantes y otros más desafío a diario.

✅ Aspectos destacados :

• Trabajo innovador y estimulante. Estás a la vanguardia de la tecnología.
• Impacto directo. Sus modelos tienen un impacto visible y mensurable.
• Gran demanda y excelente salario. La empleabilidad está garantizada.
• Diversidad de proyectos. Las misiones son variadas y nunca monótonas.

❌ Debilidades:

• Presión para cumplir. A veces se considera que la IA es una solución milagrosa.
• Vigilancia tecnológica constante. Hay que estar aprendiendo constantemente para mantenerse al día.
• Alta complejidad técnica. El trabajo es intelectualmente exigente.
• La carga de trabajo puede ser pesada. Los plazos pueden ser ajustados.

"Es un trabajo increíble, pero hay que aceptar el fracaso. Por cada modelo que funciona, hay diez que han fracasado antes. Lo que marca la diferencia es la perseverancia.

Sarah, jefa de equipo de ML

Formación útil para esta profesión

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