Cómo convertirse en ingeniero de machine learning en 2026

El machine learning (ML) es un subcampo de la inteligencia artificial (IA) y la informática que se centra en imitar la forma en que aprenden los seres humanos aprovechando los datos y los algoritmos. El objetivo principal del machine learning es identificar patrones en los datos.

Se cree ampliamente que la IA seguirá transformando los negocios tal y como los conocemos, y esta revolución ya está en marcha en diversos sectores. En consecuencia, las empresas están realizando grandes inversiones en este campo. A mediados de 2023, el valor medio de las operaciones de las empresas de IA alcanzó los 29 millones de dólares, lo que supone un aumento de casi el 50 % con respecto al total del año 2022. Este auge se debe en parte al boom de la IA generativa.

Una de las funciones necesarias para este impulso es la del ingeniero de machine learning.  Hay varias razones de peso para querer convertirse en ingeniero de machine learning:

• Es una opción profesional muy lucrativa.
• Es un campo apasionante que siempre planteará nuevos retos y requerirá un aprendizaje continuo.
• Una carrera en inteligencia artificial te sitúa en el centro de la tecnología más innovadora y revolucionaria de la industria moderna. En otro artículo, puedes explorar con más detallela diferencia entre IA y ML yobtener más información sobre las habilidades de los ingenieros de IA en nuestra publicación dedicada a este tema.  

Ahora que hemos establecido el «por qué» de convertirse en ingeniero de machine learning, explicaremos qué hace un ingeniero de machine learning y cómo puedes convertirte en uno. 

¿Qué es un ingeniero de machine learning?

La ingeniería del machine learning se considera una subdisciplina de la ingeniería de software, por lo que se puede decir que sus estilos de vida son bastante similares. Al igual que los ingenieros de software, los empleadores esperan que los ingenieros de machine learning sean programadores competentes y familiarizados con herramientas de ingeniería de software como IDE, GitHub y Docker. 

La principal diferencia es que los ingenieros de machine learning se centran en crear programas que proporcionan a los ordenadores los recursos necesarios para el autoaprendizaje. Hacen esta distinción combinando sus conocimientos de ingeniería de software con los de machine learning. 

El objetivo de un ingeniero de machine learning es convertir los datos en un producto. Por lo tanto, un ingeniero de machine learning puede describirse como un programador con sólidos conocimientos técnicos que investiga, crea y diseña software de autoaprendizaje para automatizar modelos predictivos. 

¿Qué hace un ingeniero de machine learning?

Todo el mundo habrá oído hablar de los científicos de datos, especialmente después de que la Harvard Business School lo calificara como el puesto más atractivo del siglo XXI. En comparación con los científicos de datos, los ingenieros de machine learning parecen estar un poco más atrás en el desarrollo de un proyecto. Para ponerlo en perspectiva, un científico de datos analizaría los datos para generar información empresarial, mientras que un ingeniero de machine learning convertiría los datos en un producto. 

Un ingeniero de machine learning se centraría mucho más en escribir código que tome modelos teóricos de ciencia de datos y los escale al nivel de producción para su implementación como producto de machine learning. Sin embargo, las responsabilidades específicas de un ingeniero de machine learning pueden variar en función de dos factores clave: 1) el tamaño de la organización y 2) el tipo de proyecto. 

Todavía hay algunas responsabilidades generales que puedes esperar de un puesto como ingeniero de machine learning. Estas responsabilidades incluyen: 

• Diseñar, investigar y desarrollar procesos de machine learning escalables que automaticen el flujo de trabajo del machine learning.
• Escalado de prototipos de ciencia de datos 
• Buscar y extraer conjuntos de datos adecuados para abordar el problema en cuestión. Esto puede hacerse en colaboración con ingenieros de datos. 
• Verificar que los datos extraídos sean de buena calidad y limpiarlos.
• Aprovechar el análisis estadístico para mejorar la calidad de los modelos de machine learning. 
• Creación de datos y modelos de procesos
• Gestión de la infraestructura necesaria para llevar un modelo a producción.
• Implementación de modelos de machine learning
• Supervisar los sistemas de machine learning en producción y volver a entrenarlos cuando sea necesario. 
• Creación de marcos de machine learning 

Chip Huyen, escritor y figura destacada en el campo del machine learning, sugirió que es una buena práctica no obsesionarse con las definiciones de los roles, ya que suelen ser un reflejo inexacto de lo que se hace en realidad. Por ejemplo, es posible encontrar a dos personas que trabajan en el mismo equipo y que realizan tareas muy diferentes. Aun así, también es posible que te encuentres con dos personas de empresas diferentes que hacen cosas similares pero tienen títulos muy distintos.

Ingeniería de machine learning en comparación con otras funciones similares relacionadas con los datos

¿Qué habilidades necesita un ingeniero de machine learning? 

Los ingenieros de machine learning se encuentran en la intersección entre los ingenieros de software y los científicos de datos. Debido a su naturaleza interdisciplinaria, tendrás que estar bien versado en las habilidades fundamentales de la ciencia de datos y tener un conocimiento sólido de los principios de la ingeniería de software. 

Es importante señalar que la mayoría de los puestos de ingeniero de machine learning no requieren un título universitario, a pesar de que varias descripciones de puestos siguen incluyéndolo como requisito. Si puedes demostrar en tu portafolio que posees las habilidades necesarias para ser ingeniero de machine learning, tu candidatura seguirá siendo tenida en cuenta. Profundicemos en la formación, las habilidades y la experiencia necesarias para que te hagas una idea más clara de lo que tendrías que demostrar. 

Habilidades técnicas

• Programación avanzada: El requisito más obvio es la capacidad de escribir código. Python y R son los lenguajes más populares entre los profesionales del machine learning. Sin embargo, algunas empresas pueden exigirte que conozcas otros lenguajes como C++ y Java. 
• Matemáticas, probabilidad y estadística: Las matemáticas, la probabilidad y la estadística desempeñan un papel importante en el machine learning. Por ejemplo, el álgebra lineal (una subdisciplina de las matemáticas) se centra principalmente en vectores, matrices y transformaciones lineales, que son aspectos fundamentales del machine learning. A menudo lo vemos en anotaciones que describen cómo funciona un algoritmo y es necesario tener un buen conocimiento del mismo a la hora de implementar un algoritmo en código. Otras técnicas fundamentales requieren una buena comprensión de la probabilidad para ayudarnos a lidiar con la incertidumbre en el mundo real, así como de la estadística para ayudarnos a construir y validar nuestros modelos. 
• Algoritmos y marcos de machine learning: Es poco probable que tengas que implementar un algoritmo de machine learning desde cero. Varias personas con amplios conocimientos han creado diversos marcos de machine learning (por ejemplo, scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, Hugging Face, etc.) que facilitan el acceso al machine learning. Sin embargo, elegir y optimizar un modelo adecuado para la tarea requiere un buen conocimiento de los algoritmos de machine learning, sus hiperparámetros y cómo estos afectan al aprendizaje. También debes ser consciente de las ventajas y desventajas de adoptar cada enfoque relativo a la hora de resolver un problema, lo que también requiere un buen conocimiento del funcionamiento interno de diversos algoritmos de machine learning.
• Ingeniería de software y diseño de sistemas: El resultado final para un ingeniero de machine learning es un software viable. El desarrollo de sistemas de machine learning que se adapten bien al aumento de datos debe ir acompañado de una reflexión cuidadosa sobre el diseño del sistema. Además, un sistema de machine learning es un componente menor necesario para integrarse en un sistema más amplio. Por lo tanto, un ingeniero de machine learning debe comprender diversas prácticas recomendadas de ingeniería de software (es decir, control de versiones, pruebas, documentación, codificación modular, etc.) y cómo las diferentes piezas forman un sistema. Se te pedirá que crees una interfaz adecuada para tu modelo de machine learning que pueda comunicarse de manera eficaz con los componentes del sistema.
• MLOps: Las operaciones de machine learning (MLOps) son una de las funciones principales de la ingeniería de machine learning. Se centra en optimizar el proceso de implementación de modelos de machine learning en la producción y los recursos necesarios para mantenerlos y supervisarlos una vez en producción. Todavía es una función bastante nueva, pero está empezando a ganar terreno como enfoque práctico para crear aplicaciones de machine learning de alta calidad. 

Habilidades sociales 

• Comunicación: Los ingenieros de machine learning deben trabajar con diversas partes interesadas. Algunos de estos interesados tendrán conocimientos bastante técnicos (por ejemplo, los científicos de datos), mientras que otros quizá no (por ejemplo, los equipos de producto). Por lo tanto, es fundamental adaptar eficazmente tu estilo de comunicación a tus partes interesadas.  
• Resolución de problemas: A pesar de todas las sofisticadas herramientas que se encuentran a la vanguardia del machine learning, el objetivo principal de un proyecto de machine learning es resolver un problema. Esto significa que pensar de forma creativa y crítica sobre los problemas es una cualidad muy deseable para los ingenieros de machine learning. 
• Aprendizaje continuo: Machine learning es un campo en rápida evolución. Al leer este artículo, ves que un investigador está trabajando en algún lugar para mejorar algún modelo o proceso. Para mantenerte a la vanguardia, debes tener facilidad para aprender rápidamente nuevas herramientas, cómo funcionan, dónde funcionan bien y dónde no. En resumen, la decisión de ser ingeniero de machine learning supone un compromiso implícito con el aprendizaje continuo.

La trayectoria formativa del ingeniero de machine learning

Embarcarse en el viaje para convertirse en ingeniero de machine learning puede ser emocionante y desafiante a la vez. Como hemos visto anteriormente, este campo requiere una combinación de conocimientos teóricos y habilidades prácticas. Aquí tienes un itinerario de aprendizaje estructurado que te guiará en la adquisición de los conocimientos necesarios:

1. Construye una base sólida

Comienza con los conceptos básicos de álgebra lineal, cálculo, probabilidad y estadística. Son importantes para comprender los algoritmos y modelos de machine learning. A continuación, domina los lenguajes de programación más utilizados en machine learning, como Python y R. Aprende los fundamentos de la programación, las estructuras de datos y los algoritmos.

2. Sumérgete en los conceptos de machine learning

Familiarízate con diversos algoritmos de machine learning, entre ellos la regresión lineal, los árboles de decisión, las máquinas de vectores de soporte y las redes neuronales. Es fundamental comprender cómo funcionan estos algoritmos y cuándo utilizarlos.

Adquiere experiencia práctica con marcos de machine learning populares, como TensorFlow, PyTorch y scikit-learn. Estas herramientas simplifican la implementación de algoritmos y modelos complejos. Practica creando y experimentando con modelos en plataformas como Kaggle, Google Colab y DataLab.

3. Desarrolla habilidades de ingeniería de software

Aprende los principios del diseño de sistemas escalables y eficientes. Esto incluye comprender las API, los microservicios y la nube. Recursos como «Diseño de aplicaciones con uso intensivo de datos», de Martin Kleppmann, proporcionan conocimientos profundos sobre el diseño de sistemas.

Domina sistemas de control de versiones como Git y plataformas como GitHub. Son esenciales para colaborar y gestionar eficazmente los códigos base. Participa en proyectos de código abierto para adquirir experiencia práctica.

4. Explora MLOps

Comprender los procesos implicados en la implementación de modelos de machine learning en la producción. Aprende sobre Docker, Kubernetes y nubes como AWS, Google Cloud y Azure. Estas habilidades son fundamentales para garantizar que tus modelos sean accesibles y fáciles de mantener.

Aprende a supervisar el rendimiento de tus modelos en producción e implementar estrategias para volver a entrenarlos y actualizarlos a medida que se disponga de nuevos datos. Esto incluye la configuración de canalizaciones y flujos de trabajo automatizados.

5. Crear un portafolio

Trabaja en proyectos reales que pongan de manifiesto tus habilidades. Estas pueden ir desde simples tareas de análisis de datos hasta complejas aplicaciones de machine learning. Documenta tus proyectos minuciosamente y publícalos en plataformas como GitHub o blogs personales.

Participa en concursos de machine learning en plataformas como Kaggle y DataCamp. Estas competiciones proporcionan experiencia práctica y te ayudan a aplicar tus conocimientos para resolver problemas del mundo real.

Hitos del itinerario de aprendizaje

Cómo conseguir tu primer empleo como ingeniero de machine learning

¿Cómo consigues tu primer empleo? Esto se puede dividir en dos fases: 1) Creación de portafolio y 2) Divulgación. La fase de creación del portafolio debe tener lugar mientras aprendes sobre machine learning. Es necesario realizar una parte del trabajo de divulgación, pero este se acelera cuando se cuenta con un portafolio sólido. Profundicemos en cada fase. 

La fase de creación del portafolio 

Uno de los retos más difíciles a la hora de solicitar puestos relacionados con machine learning es conseguir una entrevista. Dado que se trata de un campo relativamente nuevo, no existen criterios de validación universales que las empresas utilicen para determinar si un candidato es adecuado para el puesto de ingeniero de machine learning. Por supuesto, no ayuda que la mayoría de las ofertas de trabajo reciban cientos de solicitudes al día.

Para compensar el retraso, los currículos de los candidatos suelen pasar por un sistema ATS que filtra las solicitudes por palabras clave específicas. Desafortunadamente, la gente se dio cuenta rápidamente y llenó sus currículums con palabras clave para burlar los sistemas ATS. Entonces, ¿cómo puedes asegurarte de que las empresas se fijen en ti? 

Una solución es trabajar en proyectos que demuestren tus habilidades y te ayuden a crear un portafolio. Estos proyectos pueden consistir en varias entradas de blog bien redactadas que describan detalladamente un enfoque para resolver un problema o cómo implementar una herramienta concreta (por ejemplo, configurar la supervisión de un modelo de machine learning listo para su uso en producción). Un proyecto también puede ser un sistema integral que hayas diseñado para predecir un resultado a partir de determinados datos. Lo más importante es que puedas demostrar las capacidades que buscan los empleadores. 

Si no estás seguro de qué proyecto desarrollar, puedes participar en concursos de ciencia de datos organizados en plataformas comoDataCamp yKaggle. Participar en este tipo de concursos está muy bien considerado entre muchos empleadores y es una forma estupenda de crear un portafolio.

Puedes hacerte una idea de cómo es participar en una competición con este tutorial sobre las competiciones de Kaggle. 

La fase de divulgación

Una vez que tengas un portafolio que hable por ti, la siguiente etapa es la divulgación. Muchas personas prefieren la forma tradicional de buscar trabajo, que consiste en utilizar bolsas de empleo para solicitar tantos puestos como sea posible con el mismo currículum. Aunque esto puede dar algunos resultados, se trata más bien de un método de fuerza bruta. 

Un enfoque más estratégico para conseguir un trabajo es elaborar una lista de las empresas en las que te gustaría trabajar. Por ejemplo, ¿preferirías una empresa que utilice machine learning o una empresa que mejore los sistemas actuales? ¿Qué tamaño te gustaría que tuviera tu empresa ideal? Empieza a hacerte preguntas como estas para definir cómo sería tu empleador ideal y haz una lista con tus respuestas.

Una vez que tengas una lista de empresas ideales, puedes buscar a los responsables de la toma de decisiones (es decir, directores de contratación, científicos jefe de datos, jefes de equipo) en estas organizaciones utilizando plataformas de redes sociales como LinkedIn y Twitter. Intenta adjuntar un mensaje amistoso para añadir valor, ya que es muy probable que ya reciban montones de mensajes de personas que buscan oportunidades. Si te planteas las cosas desde una perspectiva generosa, es más probable que logres despertar su interés. 

Hola, [Insertar nombre],
He leído el artículo sobre el diseño del sistema para tu sistema de recomendaciones y admiro cómo has abordado el problema del arranque en frío. Dado el alto nivel de experiencia de tu equipo, probablemente ya hayas pensado en esto: recomendar artículos populares es extremadamente útil para ayudar a las personas a tomar decisiones. Llevé a cabo un proyecto para abordar ese problema. Aquí tienes el enlace [insertar enlace]. ¿Estarías disponible para charlar brevemente sobre el enfoque que adopté en este proyecto? Por favor, dime cuándo prefieres hablar. Aquí está mi disponibilidad [insertar disponibilidad]. 

Saludos cordiales,

[Tu nombre] 

Ten en cuenta que la sugerencia anterior tiene dos requisitos clave para que se cumpla: 

1. Se da por hecho que tienes presencia en Internet; si no es así, asegúrate de crear al menos una cuenta en LinkedIn y optimizar tu perfil.
2. Se da por sentado que has investigado a fondo el departamento de machine learning de la empresa, ya que debes estar al tanto de todo si quieres aportar valor. 

Pero no te detengas ahí. Los reclutadores son de gran ayuda para conseguir tu primer empleo, por lo que es fundamental que también intentes conectar con ellos a través de plataformas como LinkedIn. Establece una relación y hazle saber al reclutador el tipo de trabajo que te interesa para que pueda estar atento a tus necesidades. 

Una advertencia importante es que esto no garantiza que consigas un trabajo. Sin embargo, el enfoque sistemático de la búsqueda de empleo te permite realizar un mejor seguimiento de tu progreso y mejorar en aquellas áreas en las que no destacas tanto. Por ejemplo, si te comunicas con alguien y no recibes respuesta, puedes modificar ese mensaje y enviarlo a otra persona. Si obtienes una respuesta, puedes modificar ese mensaje y utilizarlo para otra persona.  Lo ideal sería seguir modificándolo hasta recibir cada vez más respuestas. 

Qué esperar en una entrevista para ingeniero de machine learning

Cada empresa tiene su forma preferida de llevar a cabo el proceso de entrevistas, y descubrir cuál es el enfoque adecuado puede resultar complicado. Una buena práctica es preguntar cómo funciona el proceso de entrevista antes de tu primera entrevista, pero esta información normalmente te la proporcionan. Además, la mayoría de las empresas tienden a adoptar el enfoque de las organizaciones multinacionales (es decir, Google, Facebook, Apple, etc.) y luego le añaden su propio toque para adaptarlo a sus necesidades. Por lo tanto, podemos aprender mucho sobre cómo la mayoría de las empresas llevan a cabolas entrevistas a ingenieros de machine learning y hacernos una idea más clara de lo que podemos esperar observando los procesos de las organizaciones multinacionales. 

Entrevista en Google 

Google busca contratar solo a los mejores talentos. Por consiguiente, su proceso de selección, extremadamente exigente, está diseñado para descartar a los candidatos que no cumplen con sus altos estándares. 

El proceso de entrevista también es muy amplio y específico de Google (es decir, Google Nube), y abarca diversos temas, desde estructuras de datos y algoritmos hasta diseño y pruebas de sistemas. Podrás pasar por varias rondas, incluyendo una selección por parte del reclutador, una o dos entrevistas técnicas por teléfono y entre cuatro y seis entrevistas presenciales.

Entrevista en Amazon

Al igual que Google, el proceso de entrevista de Amazon es específico de Amazon (es decir, AWS) y extremadamente difícil. Las entrevistas incluyen una entrevista telefónica con el reclutador, una evaluación en línea en algunos casos, una o dos entrevistas telefónicas y entre cuatro y seis entrevistas presenciales. 

Los temas que se tratarán incluyen preguntas sobre comportamiento, preguntas sobre ingeniería de software (es decir, diseño de sistemas) y preguntas específicas sobre machine learning. Sin embargo, es posible que el entrevistador te pregunte sobre algunos de tus proyectos de machine learning y te pida que resuelvas un problema de programación.

Meta entrevista 

El proceso de selección de ingenieros de machine learning de Meta es bastante holístico. Se te someterá a una selección por parte de un reclutador, una entrevista de programación y unas cinco entrevistas presenciales para determinar tu idoneidad. También es posible que te asignen una tarea para realizar en casa, con el fin de que los responsables de contratación puedan ver cómo resuelves los problemas de forma práctica. 

Es importante señalar que no todos los procesos de contratación de las empresas son tan prolongados o intensos como los de las multinacionales mencionadas anteriormente. Por ejemplo, algunas empresas no creen que sea tan necesario centrarse en las estructuras de datos y los algoritmos.

Aún así, la mayoría estaría de acuerdo en que el diseño de sistemas de machine learning es esencial e incluiría una sección para poner a prueba tus conocimientos en ese ámbito. Por lo tanto, debes esperar varias rondas de entrevistas, normalmente una ronda de selección, seguida de una ronda técnica y una entrevista conductual, antes de que se tome una decisión.

Salario potencial de un ingeniero de machine learning

Cuánto puedes ganar como ingeniero de machine learning depende de tu ubicación. Por ejemplo, según Indeed, el salario base medio de un ingeniero de machine learning en 2025 en Estados Unidos era de 162 297 dólares. 

Es evidente que esto puede necesitar algunos ajustes, ya que muchas empresas están aceptando cada vez más trabajadores remotos. Se ha producido un debate continuo sobre cómo remunerar a los empleados de forma justa ante el auge del teletrabajo: algunas empresas han decidido pagar a los empleados en función de su ubicación, lo que significa que tú podrías ganar menos que otra persona que ocupe el mismo puesto que tú si trabajas desde un país menos desarrollado económicamente y ellos lo hacen desde la oficina.

Otras empresas han decidido mantener la misma tarifa salarial independientemente de la ubicación. La idea principal es que las empresas tienen diferentes políticas sobre el pago a los trabajadores remotos, por lo que tendrás que hacer tu debida diligencia. 

Echa un vistazo a nuestro artículo dedicado a los salarios de los ingenieros de machine learning para obtener un análisis más detallado.

Conclusión

El resultado del flujo de trabajo de un ingeniero de machine learning es un producto de datos. Para trabajar eficazmente como ingeniero de machine learning, debes ser un programador con sólidos conocimientos técnicos y una base sólida en matemáticas, estadística, probabilidad e ingeniería de software. Aunque a menudo se solicita en las descripciones de los puestos de trabajo, la mayoría de las empresas no exigen un título universitario, pero sí es necesario demostrar tus capacidades con un portafolio.

DataCamp ofrece excelentes programas profesionales para que comiences tu andadura como ingeniero de machine learning: 

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