Ingeniero de aprendizaje automático – Habilidades y trayectoria profesional

Machine Learning (ML) es la rama de la Inteligencia Artificial en la que usamos algoritmos para aprender de los datos proporcionados para hacer predicciones sobre datos no vistos. Recientemente, la demanda de ingenieros de Machine Learning ha crecido rápidamente en atención médica, finanzas, comercio electrónico, etc. Según Glassdoor, el salario promedio de un ingeniero de ML es de $ 131,290 por año. En 2021, el ML mundial mercado fue valorado en $ 15.44 mil millones. Se espera que crezca a una tasa de crecimiento anual compuesto (CAGR) significativa por encima del 38% hasta 2029.

Un ingeniero de aprendizaje automático es un programador experto que diseña, desarrolla e implementa sistemas para automatizar el modelado predictivo. ML Engineer es parte de un equipo más grande, que incluye científicos de datos, ingenieros, analistas comerciales y partes interesadas. Es un experto en la manipulación de grandes conjuntos de datos, la experimentación de modelos iterativos y la optimización de modelos de aprendizaje automático. Este blog explorará lo que hace un ingeniero de ML, sus calificaciones y su trayectoria profesional para convertirse en un ingeniero de Machine Learning.

Funciones y responsabilidades de un ingeniero de aprendizaje automático

Los roles y responsabilidades de un ingeniero de ML varían según la industria, según el tamaño de la organización y la disponibilidad de otros roles, incluidos los científicos de datos, los ingenieros de datos y los analistas de datos. En general, un ingeniero de ML realiza las siguientes tareas:

  • Entender el problema de negocio y el objetivo final.
  • Preprocesamiento de datos para que estén listos para el modelo.
  • Realización de pruebas estadísticas y análisis de datos exploratorios para obtener conocimientos más profundos
  • Seleccionar el modelo y las técnicas apropiados para los datos
  • Evaluación del rendimiento del modelo
  • Optimización de los sistemas de aprendizaje automático
  • Comunicar los resultados con científicos de datos, ingenieros de datos y partes interesadas
  • Hacer que el modelo entrenado esté disponible para hacer predicciones o decisiones para aplicaciones o servicios en vivo
  • Garantizar la escalabilidad, el control de versiones y el registro del modelo implementado
  • Monitoreo y resolución de problemas relacionados con el modelo implementado
  • Mantenerse en contacto con las últimas investigaciones y algoritmos

Habilidades requeridas para convertirse en un ingeniero de aprendizaje automático

Habilidades en programación

Dominar los conceptos de programación en Python o R es la habilidad técnica más importante para un ingeniero de ML. Se necesita experiencia en bibliotecas y marcos, que son los siguientes:

  • NumPy (Informática científica)
  • Pandas (manipulación de datos)
  • Matplotlib/Seaborn (Análisis exploratorio de datos)
  • Scikit-learn (Modelado de aprendizaje automático)
  • PyTorch/TensorFlow/Keras (Modelado de aprendizaje profundo)
  • Apache Spark (preprocesamiento de datos)

Conceptos de aprendizaje automático

Se requiere comprensión de los algoritmos de uso común para convertirse en un ingeniero de ML. Estos algoritmos y conceptos son los siguientes:

  • Regresión lineal, regresión logística, árboles de decisión y redes neuronales
  • Aprendizaje supervisado, no supervisado y semisupervisado
  • Descenso de gradiente
  • regularización
  • Overfitting y Underfitting
  • Clasificación, regresión, detección de anomalías y agrupamiento

Además, también es necesaria una comprensión de SQL, Git y Cloud Computing.

Matemáticas (Estadística y Probabilidad)

Dado que las estadísticas y la probabilidad son la base de muchos algoritmos de ML, un dominio firme de las matemáticas es un requisito previo. La probabilidad se utiliza en muchos algoritmos y técnicas, como el modelo oculto de Markov, los algoritmos Naive Bayes y la probabilidad condicional. Los conceptos estadísticos clave incluyen distribuciones de probabilidad (normal, Poisson, distribución uniforme, etc.), medidas de tendencia central y dispersión, prueba de hipótesis (ANOVA, chi-cuadrado, etc.), inferencia bayesiana, etc.

Habilidades blandas

Las habilidades blandas son igualmente cruciales para un ingeniero de ML. Debe poder comunicarse y cooperar con otros miembros del equipo, como ingenieros de datos y analistas de datos. Debe tener creatividad y habilidades de resolución de problemas para resolver problemas en ML Cycle y adaptabilidad para aprender nuevas tecnologías. Las habilidades de gestión de proyectos son esenciales para manejar y completar proyectos de manera eficiente.

Trayectoria profesional de ingeniero de aprendizaje automático

Machine Learning ofrece una carrera prometedora. Se puede adoptar el siguiente camino para construir una carrera en él:

Licenciatura en Ciencias de la Computación o un programa relevante

Muchas empresas requieren que los candidatos tengan una licenciatura. Los ingenieros de ML provienen de diversos orígenes; una licenciatura en ciencias de la computación, matemáticas o estadística establecería una base sólida para alguien que busca una carrera en este campo.

Certificación

Varias plataformas Edtech conocidas ofrecen cursos y programas de aprendizaje automático. Completar estos cursos lo ayudará a aprender programación y aprendizaje automático. También mejorará su credibilidad como profesional experto.

Crear una cartera

La creación de una cartera utilizando las habilidades que ha adquirido es la parte más crucial de la trayectoria profesional del ingeniero de ML. Para esto, tome conjuntos de datos del mundo real y páselos a través del ciclo de vida del aprendizaje automático. Después de implementarlo, documente sus resultados en GitHub o mediante una publicación de blog. Realice múltiples proyectos de cartera para agregar prototipos a su currículum.

Para concluir, el ingeniero de aprendizaje automático es un rol en constante evolución. Cada año, los institutos de investigación presentan investigaciones y productos innovadores. Una persona que sigue una carrera en este campo debe dedicarse al aprendizaje de por vida y adaptarse a medida que mejora la tecnología.

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