Ingeniero de aprendizaje automático
El desarrollo de las tecnologías de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (AA) ha traído una serie de nuevas profesiones prometedoras al mercado laboral. En este artículo, te contaremos sobre una de ellas. A partir de aquí, aprenderás qué hace un ingeniero de aprendizaje automático, qué habilidades tiene, qué herramientas utiliza en su trabajo, cuánto gana y qué puede esperar en términos de crecimiento profesional.
¿Qué es un ingeniero de aprendizaje automático?
Un ingeniero de aprendizaje automático (Machine Learning Engineer) es un profesional de TI altamente capacitado que investiga, crea e implementa software para automatizar modelos de IA y AA. Su objetivo principal es desarrollar algoritmos de IA y AA que puedan aprender y predecir por sí solos. Estos programadores suelen trabajar en un equipo de ciencia de datos y colaboran con otros ingenieros, analistas y arquitectos de datos, administradores, expertos en DevOps y más.
Los ingenieros de AA desarrollan sistemas a gran escala para procesar grandes volúmenes de datos y los utilizan para entrenar algoritmos. Luego, configuran e implementan el software, poniéndolo a disposición de los usuarios finales. Estos especialistas gestionan todas las etapas del procesamiento de datos, incluido su descubrimiento y preparación, la creación y el entrenamiento de modelos, y su implementación en procesos comerciales.
Tareas clave de un ingeniero de aprendizaje automático:
- Evaluación, análisis y sistematización de grandes volúmenes de datos.
- Realización de pruebas y optimización de algoritmos de AA y AI.
- Implementar, escalar, actualizar y volver a entrenar modelos existentes.
La profesión de ingeniero de inteligencia artificial y aprendizaje automático incluye una lista considerable de responsabilidades laborales:
- Seleccionar el mejor método para preparar conjuntos de datos para el análisis y analizarlos.
- Carga de datos de origen en modelos de aprendizaje automático.
- Diseño, desarrollo e investigación de sistemas de IA y AA.
- Estudiar, transformar y convertir prototipos de ciencia de datos.
- Seleccionar conjuntos de datos adecuados para la recopilación y el modelado.
- Realizar análisis estadísticos para mejorar los modelos.
- Entrenamiento y reentrenamiento de algoritmos de AA.
- Preparar la infraestructura para la implementación del modelo.
- Visualización de datos para futuras investigaciones.
- Mantenimiento, actualización, escalamiento y gestión de modelos existentes.
- Identificar diferencias en la distribución de datos que puedan afectar el rendimiento del modelo.
- Análisis de las opciones de aplicación del algoritmo de AA y su clasificación.
- Ampliación de bibliotecas y marcos de aprendizaje automático existentes.
- Comprobar la calidad de los datos y luego limpiarlos.
- Comunicarse con los clientes para explicar las capacidades de los modelos de AA y obtener información sobre los requisitos comerciales.
- Implementación de modelos en producción: primero como prototipo y luego a través de una API para los usuarios finales.
- Soporte técnico para otros especialistas en datos y productos.
A menudo se confunde a un ingeniero de AA con un científico de datos, creyendo que son lo mismo. Para aclarar, aquí hay una breve comparación de ingeniero de aprendizaje automático vs científico de datos. Estas profesiones son de hecho similares en muchos aspectos, ya que ambas requieren un conjunto de habilidades casi idéntico, están asociadas con el uso de tecnologías similares y el procesamiento de grandes cantidades de datos. Al mismo tiempo, existen diferencias significativas entre ellas.
ML-ingenieros diseñan y desarrollan herramientas e infraestructura para la implementación y escalamiento de sistemas de IA y AA en producción, así como en otros procesos comerciales. Los científicos de datos tienen un vector de actividad ligeramente diferente. Recopilan, analizan e interpretan grandes volúmenes de datos para desarrollar hipótesis y pronósticos, analizan tendencias para empresas individuales y el mercado en su conjunto. Vale la pena señalar que los representantes de ambas profesiones hacen una contribución significativa al desarrollo de tecnologías de la información progresivas.
- Automatiza el trabajo de una tienda online o landing
- Empoderar a través de la integración
- No gastes dinero en programadores e integradores
- Ahorre tiempo automatizando tareas rutinarias
Habilidades básicas requeridas
Quienes estén interesados en saber cómo convertirse en ingenieros de aprendizaje automático deben saber que para dominar con éxito esta especialidad se requiere una combinación de las habilidades de un ingeniero de software y un especialista en datos. Los postulantes deben comprender los conceptos fundamentales de la informática y el análisis de datos, ser competentes en matemáticas y estadística, y tener conocimientos de aprendizaje automático y redes neuronales. Además, necesitarán habilidades analíticas y habilidades blandas como la resolución de problemas, la comunicación y el trabajo en equipo.
Las habilidades de ingeniería de aprendizaje automático más demandadas son:
- Linux/Unix. Para trabajar con servidores y datos en clúster, es necesario tener un buen dominio de los sistemas operativos especificados.
- Python, Java, C, C++. Estos lenguajes son los más utilizados en el análisis de datos y la preparación para algoritmos de aprendizaje automático.
- Programación con GPU y CUDA. Los procesadores gráficos optimizan el proceso de desarrollo de modelos de aprendizaje automático a gran escala. La interfaz CUDA se utiliza habitualmente para trabajar con GPU y modelos de aprendizaje profundo.
- Modelado y evaluación de datos. Los ingenieros de AA deben ser capaces de evaluar grandes cantidades de datos, así como de planificarlos y modelarlos.
- Spark y Hadoop: estas tecnologías procesan conjuntos de datos a gran escala para resolver problemas de aprendizaje automático.
- Matemáticas aplicadas. Para trabajar eficazmente, los especialistas necesitan sólidos conocimientos matemáticos. Deben ser especialmente versados en álgebra lineal, teoría de la probabilidad, estadística, cálculos multidimensionales, tensores y multiplicación de matrices, algoritmos y optimización.
- Arquitectura de redes neuronales. El conocimiento en esta área permite utilizar un conjunto de algoritmos para entrenar sistemas de AA y realizar tareas cognitivas complejas.
- Procesamiento del lenguaje natural (PLN). Esta tecnología permite que los algoritmos de IA y AA realicen una variedad de tareas de generación, procesamiento y análisis de texto. Las habilidades más demandadas incluyen Word2vec, redes neuronales recurrentes (RNN), Gensim y Natural Language Toolkit (NLTK).
- Aprendizaje por refuerzo. La capacidad de trabajar con un conjunto de algoritmos otorga al especialista la habilidad de enseñar a las redes neuronales tareas complejas basadas en experiencias repetidas.
- Computación distribuida. El uso de esta tecnología de forma local y en la nube facilita el trabajo con grandes cantidades de datos.
Herramientas y tecnologías
Ahora que ya sabes cómo convertirte en ingeniero de aprendizaje automático, vale la pena hablar de las herramientas y tecnologías que se utilizan en este campo. Los lenguajes de programación Python, Java, C y C++ mencionados en la sección anterior son la base de esta profesión. Además de ellos, los ingenieros de AA utilizan una serie de servicios, bibliotecas y marcos de trabajo.
Herramientas principales:
- TensorFlow. Se trata de una biblioteca de código abierto muy popular para desarrollar modelos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo (AP) desarrollada por el equipo de Google Brain. Contiene una base sólida de recursos para cálculos numéricos. Los desarrolladores pueden entrenar e implementar sistemas de manera eficiente a través de la API de alto nivel de Keras.
- PyTorch. Esta plataforma de código abierto con interfaces en Python y C++, basada en la biblioteca Torch, permite crear modelos de AA de varios tipos, incluidos los de procesamiento de lenguaje natural y visión artificial. Con su ayuda se crearon muchos proyectos conocidos en el campo del aprendizaje automático, entre ellos, PyTorch Lightning, Hugging Face's Transformers y el piloto automático de Tesla.
- Google Cloud ML Engine es una plataforma en la nube administrada con herramientas para desarrollar, entrenar, modelar predictivamente y ejecutar modelos de AA de cualquier tamaño con cualquier tipo de datos.
- Amazon Machine Learning (AML). La popular plataforma de AA permite crear modelos matemáticos, realizar predicciones (por lotes o en tiempo real) e identificar patrones. Integra datos de distintas fuentes (Redshift, Amazon S3, RDS) y admite la exportación e importación de modelos.
- Accord.Net. El conocimiento de este marco es uno de los requisitos habituales de los ingenieros de aprendizaje automático. La plataforma de aprendizaje automático desarrollada sobre la base de .Net se utiliza a menudo para cálculos científicos. Proporciona bibliotecas para sistemas de aprendizaje automático de diferentes tipos, incluidos el reconocimiento de patrones, el álgebra lineal y el procesamiento de datos estadísticos.
Perspectivas de carrera
Según un estudio de 365 Data Science, la demanda proyectada de especialistas en IA y AA crecerá un 40% para 2027. El motor de búsqueda de empleo Indeed incluyó esta profesión entre las 10 especialidades más demandadas de 2023, basándose en la dinámica de crecimiento de las vacantes relacionadas con IA y AA. Los empleadores solicitan especialistas junior con la misma actividad que ingenieros de aprendizaje automático de nivel medio y superior.
Los ingresos de un ingeniero de aprendizaje automático varían en función de una serie de parámetros: ubicación, experiencia, sector y más. Según una serie de recursos temáticos (Payscale, ZipRecruiter, Salary.com, Glassdoor), el salario anual medio de un ingeniero de aprendizaje automático en los EE. UU. fluctúa entre 112,832 y 143,180 dólares. El portal Coursera ofrece estadísticas más detalladas:
- El salario promedio de un ingeniero de aprendizaje automático junior con 1 año de experiencia es de $127,350 por año.
- El salario promedio de un especialista de nivel medio con 4 a 6 años de experiencia es de $150,193 por año.
- El salario promedio de un ingeniero senior de aprendizaje automático con 10 años de experiencia es de $162,356 por año.
Además de la experiencia, es importante la ubicación de las empresas que están dispuestas a contratar a un empleado de este tipo. Por ejemplo, los salarios más altos para los ingenieros de AA se ofrecen en San Francisco y Nueva York: 182,854 y 188,926 dólares al año, respectivamente. El salario medio anual más bajo se recibe en Boston (163,799 dólares) y Florida (161,578 dólares).
Desafíos que enfrentan los ingenieros de aprendizaje automático
Si después de leer hasta aquí, estás decidido a ejercer la profesión de ML-ingeniero, tentado por un salario elevado, no te apresures. Antes de tomar una decisión definitiva, familiarízate con los desafíos a los que se enfrentan sus representantes.
Las principales dificultades incluyen:
- Falta de datos de entrenamiento. La eficiencia de los modelos de AA depende directamente de los datos que se cargan en ellos. Su falta provoca una caída en el rendimiento de los algoritmos y un deterioro en los resultados que generan.
- Datos de baja calidad. Los datos de baja calidad no permiten crear una red neuronal completa y altamente efectiva. Para crear un producto de alta calidad, los especialistas en aprendizaje automático se ven obligados a dedicar la mayor parte de su tiempo a seleccionar, organizar y limpiar la información.
- Sobreajuste de datos. Uno de los desafíos más difíciles para los ingenieros de AA es desarrollar un modelo de aprendizaje automático demasiado complejo e intentar adaptarlo a un conjunto de datos limitado.
- Características irrelevantes. No basta con disponer de datos de calidad suficientes para desarrollar un modelo de aprendizaje automático de primera categoría. Las características incorrectas pueden arruinar el producto y dejarlo sin valor.
- Seguridad. La industria de la IA y el aprendizaje automático se enfrenta periódicamente a retos de seguridad. Estos incluyen no solo amenazas cibernéticas externas, sino también el riesgo de fuga de datos debido a factores humanos. Un desafío igualmente grave son los datos falsos. Su uso en productos puede tener consecuencias muy desfavorables.
Conclusión
El ingeniero de aprendizaje automático es una de las profesiones más prometedoras y demandadas en 2024. Este especialista es responsable del desarrollo y configuración de modelos de aprendizaje automático y profundo, así como de su despliegue e implementación en los procesos de negocio de las empresas clientes. Las áreas de aplicación más prioritarias de las tecnologías de IA y AA incluyen el procesamiento del lenguaje natural, la visión artificial y el desarrollo de software con inteligencia artificial, entre otras.
Según los expertos, se espera que el mercado del aprendizaje automático crezca rápidamente en el futuro cercano. Según los cálculos de los analistas de Fortune Business Insights, la industria mundial del aprendizaje automático crecerá de 26,030 millones de dólares en 2023 a 225,910 millones de dólares en 2030. Esto significa un aumento constante en el número de vacantes y el salario de los ingenieros de aprendizaje automático, lo que hace que la profesión sea muy atractiva tanto para principiantes como para especialistas en TI con experiencia.