programa
Ingeniero de Aprendizaje Automático
44 h
¡Haz sitio, data science! Hay un nuevo protagonista que está revolucionando la industria de los datos: el machine learning engineer.
Este perfil ha crecido de forma extraordinaria en los últimos años, superando incluso a data science y situándose entre los empleos de mayor crecimiento en EE. UU. El salario de un machine learning engineer también está a la par o, en algunos casos, por encima del de un data scientist.
En este artículo, veremos en qué consiste el trabajo de un machine learning engineer y qué responsabilidades tiene. Después, repasaremos las habilidades necesarias para desempeñar este rol, profundizando en los conocimientos que debes dominar. Por último, exploraremos rutas de aprendizaje efectivas para adquirir estas competencias y estar listo para el mercado laboral.
¿Qué es un machine learning engineer?
En pocas palabras, los machine learning engineers trabajan en la intersección entre data science y la ingeniería de software.
Veámoslo con un ejemplo para entenderlo mejor:
Una empresa de e‑commerce contrata a un equipo de data science para crear modelos predictivos. El equipo construye con éxito un algoritmo que ofrece recomendaciones a los usuarios según su historial de compras.
Sin embargo, no logran integrar ese modelo en la web de e‑commerce ni mostrar realmente los artículos recomendados al cliente, lo que provoca una mala experiencia de usuario:
Imagen de DALLE-3
Este cuello de botella se produce porque, aunque el equipo domina el análisis estadístico y la construcción de modelos de machine learning muy precisos, tiene dificultades para llevar esos algoritmos a producción por falta de experiencia en ingeniería de software.
La empresa acaba subcontratando esta tarea a un tercero, invirtiendo más tiempo y dinero de lo previsto.
Esta brecha entre desarrollo e implementación de modelos ha dado lugar al perfil de machine learning engineer: un profesional que combina las competencias de un data scientist y un software engineer.
Habilidades técnicas de machine learning engineer
Tenemos un artículo completo sobre cómo convertirse en machine learning engineer, donde exploramos distintas vías de acceso al sector. Aquí nos centramos en las habilidades que necesitas y cómo adquirirlas.
Como el machine learning engineering se sitúa en el cruce entre data science y la ingeniería de software, debes dominar conceptos clave de ambos ámbitos:
Habilidades de data science para ML engineering
1. Análisis estadístico y probabilidad
Una base sólida en estadística es imprescindible si quieres ser machine learning engineer, ya que te permite interpretar datos y extraer insights relevantes. Esto incluye conocer pruebas estadísticas, distribuciones y teorías de probabilidad.
Una vez consolides estos conceptos, podrás diseñar modelos precisos y realizar predicciones basadas en el análisis de datos.
Aunque al principio puedan sonarte lejanos, no son tan difíciles de aprender. El curso Introduction to Statistics de DataCamp te dará una base sólida, con temas como distribuciones de probabilidad y contrastes de hipótesis.
Al terminar el curso, sabrás recopilar, analizar y extraer conclusiones de datasets reales.
2. Machine learning
También debes dominar la construcción de modelos de machine learning precisos, como árboles de decisión, clustering y algoritmos de regresión.
Es una competencia nuclear de cualquier data scientist que debes dominar para que los modelos sean sólidos a nivel teórico y ofrezcan una gran experiencia de usuario.
Para comprender e implementar bien los algoritmos anteriores, puedes seguir nuestro itinerario Machine Learning Fundamentals. Si estás empezando y necesitas un repaso sobre qué es exactamente el machine learning, lee nuestra guía completa, donde explicamos su importancia, aplicaciones y cómo dar tus primeros pasos.
3. Evaluación de modelos
Después de construir un modelo de machine learning, debes evaluar su rendimiento para asegurar su eficacia y fiabilidad. Esto implica utilizar métricas adecuadas como accuracy, precisión o recall para comprobar si el modelo cumple las expectativas.
Como machine learning engineer, debes ir más allá y monitorizar el rendimiento del modelo en el mundo real.
Una vez despliegas un algoritmo, tienes que evaluarlo con regularidad para verificar que se adapta a los cambios cuando entran datos nuevos en el sistema. Un descuido en esta fase puede hacer fracasar un proyecto de machine learning.
Aquí tienes un caso real que muestra la importancia de evaluar modelos de forma continua:
Imagen de DALLE-3
Tras solo tres meses de construir un modelo para predecir reingresos en varios hospitales, este CTO descubrió que el sistema hacía predicciones erróneas. La causa fue un cambio en los datos de entrada que rompió las variables en las que se apoyaba el modelo. Es fundamental detectar y corregir estos problemas cuanto antes con monitorización continua y evaluación de modelos.
Puedes aprender más sobre cómo evaluar modelos en nuestro curso Model Validation in Python.
Habilidades de ingeniería de software para ML engineering
Veamos ahora algunas competencias de ingeniería de software que necesitarás:
4. DevOps y CI/CD
Para desplegar modelos de machine learning y monitorizar su rendimiento en el tiempo, necesitas aprender DevOps, una combinación de desarrollo de software y operaciones de TI.
En pocas palabras, es un conjunto de prácticas que reduce el tiempo de desarrollo y asegura que el producto final sea de alta calidad.
Dos prácticas clave en DevOps son la integración continua (CI) y el despliegue continuo (CD). CI te permite probar automáticamente los cambios en el código para corregir errores con rapidez. A continuación, CD automatiza el despliegue a producción tras las pruebas.
Haz nuestro curso Introduction to DevOps para aprender más sobre DevOps y los pipelines de CI/CD.
5. Plataformas en la nube
Plataformas cloud como AWS, Azure y Google Cloud Platform ofrecen servicios específicos para crear, entrenar y desplegar modelos de machine learning.
AWS, por ejemplo, cuenta con Sagemaker para facilitar algoritmos de machine learning de alta calidad y bajo coste. Otros servicios como CodeBuild ayudan a automatizar CI/CD, ahorrándote horas de trabajo repetitivo.
Cada vez más empresas adoptan la nube para sus iniciativas de IA y machine learning, por lo que familiarizarte con estas plataformas tiene un gran valor.
Dado que están muy demandadas, te recomendamos aprenderlas para mejorar tus perspectivas como machine learning engineer.
Para iniciarte en cloud computing, puedes hacer el curso de DataCamp AWS Cloud Concepts.
6. Control de versiones
Tras desplegar modelos de machine learning en aplicaciones reales, con el tiempo tendrás que actualizar los datos de entrenamiento o crear distintas versiones del modelo.
El control de versiones es un sistema que registra estos cambios, permitiéndote hacer un seguimiento de las revisiones y volver a versiones anteriores si es necesario.
Así puedes identificar quién cambió qué y cuándo. Además, facilita la colaboración y te permite probar ideas nuevas sin miedo a perder el código original.
Git es la herramienta más extendida para control de versiones, ya que te ayuda a llevar el historial de tu código. Si quieres aprender más, puedes hacer nuestro curso Introduction to Git.
Habilidades de machine learning engineer: lenguajes de programación
No es ninguna sorpresa: para ser machine learning engineer, tienes que saber programar.
La mayoría de ofertas piden dominio de al menos un lenguaje como Python, Java o C++. Se suele dar mucho peso al conocimiento de programación orientada a objetos (OOP).
La OOP es un paradigma que ayuda a estructurar el código y hacerlo más manejable, lo que simplifica el desarrollo de tareas complejas de machine learning.
Cada lenguaje ofrece ventajas únicas:
7. Python
Python es una opción muy popular para machine learning engineering por su sencillez y su amplio ecosistema de librerías como TensorFlow y PyTorch.
Como es un lenguaje muy utilizado en campos como analítica de datos y desarrollo web, su conocimiento es transferible y te abre puertas a otros roles. Nuestro itinerario Python Fundamentals es el lugar ideal para dominar las bases del análisis de datos con Python.
8. Java
Aunque no es tan popular como Python, Java también se usa ampliamente en la industria y es conocido por su robustez.
Por su capacidad para gestionar sistemas distribuidos y a gran escala con eficiencia, es una opción ideal para desplegar modelos en producción.
Además, algunas organizaciones pueden pedirte trabajar con tecnologías de big data como Apache Spark y Hadoop, ambas escritas en Java. Saber Java puede facilitarte mucho trabajar con estas plataformas.
9. C++
C++ suele ser más eficiente que Python y Java, lo que lo convierte en una opción idónea cuando el rendimiento computacional es crítico.
En tareas muy intensivas, como entrenar modelos de deep learning, C++ puede reducir considerablemente los tiempos de entrenamiento y mejorar el rendimiento.
Además, frameworks populares como TensorFlow y PyTorch están escritos en C++, y este lenguaje te da más control sobre la implementación y la optimización de modelos.
Si solo tienes tiempo para aprender un lenguaje, te recomendamos aprender Python: está muy demandado, es fácil de usar y muy versátil.
También ofrece un amplio abanico de librerías de machine learning que no están tan disponibles en Java o C++. Además, una vez aprendes a programar en un lenguaje, muchas habilidades se transfieren a otros, lo que te permitirá adaptarte y aprender nuevas tecnologías a medida que avances.
Habilidades interpersonales para machine learning engineers
Cada vez más empresas buscan candidatos con conocimientos técnicos y habilidades blandas que faciliten el trabajo en equipo. Algunas imprescindibles para un machine learning engineer son:
10. Comunicación
Como machine learning engineer, necesitas recoger requisitos y presentar resultados a las personas clave para asegurar que el producto final se alinea con los objetivos del negocio.
Es decir, debes saber transmitir tus ideas. Dado que los perfiles no técnicos suelen desconocer la jerga técnica, es esencial traducir conceptos complejos de machine learning a un lenguaje claro.
Si quieres mejorar tu presentación y comunicación de datos, puedes hacer nuestro curso Data Communication Concepts.
11. Resolución de problemas
Al crear, probar y desplegar modelos te encontrarás con obstáculos con frecuencia. Ya vimos antes el caso de un sistema bien diseñado y probado que empezó a degradarse por cambios en los datos reales.
Ante situaciones así, es clave colaborar con tu equipo para analizar el problema, identificar causas y probar soluciones de forma sistemática.
12. Aprendizaje continuo
El sector tecnológico cambia constantemente y surgen nuevos frameworks y lenguajes con frecuencia.
Como machine learning engineer, procura no encasillarte en un único stack y mantente abierto a experimentar con nuevas herramientas según vayan apareciendo. La flexibilidad y el aprendizaje continuo son esenciales para mantenerte a la vanguardia.
Conclusión
En resumen, el machine learning engineering es una carrera en rápido crecimiento que cubre una importante brecha de habilidades entre data science y la ingeniería de software.
Si quieres trabajar en este campo, necesitas conocimientos de data science, ingeniería de software y al menos un lenguaje de programación. Además, habilidades blandas como la comunicación efectiva y la resolución de problemas mejorarán tus opciones de ser contratado y de progresar.
Por último, no dejes de evolucionar con el panorama tecnológico: mantente al día de las últimas tendencias y construye un conjunto de habilidades versátil.
Si estás listo para empezar tu camino para convertirte en machine learning engineer, echa un vistazo a nuestro Machine Learning Engineer skill track, diseñado para aspirantes a profesionales.
