Ingeniero en aprendizaje automático
Arquitectura de modelos predictivos y pipelines de datos en entornos de producción a gran escala
Tendencia en la mayoría de los países. Los valores de su país están en la pestaña Salarios, formación, mercado laboral.
Acerca de la profesión
El ingeniero en aprendizaje automático diseña, entrena y despliega modelos de machine learning en entornos industriales de alta disponibilidad.
Trabaja con frameworks como TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn y herramientas MLOps como MLflow, Kubeflow o SageMaker. Colabora estrechamente con científicos de datos, ingenieros de datos e ingenieros de software para transformar prototipos en soluciones escalables.
Opera en infraestructuras cloud (AWS, GCP, Azure) y gestiona pipelines de CI/CD adaptados a flujos de datos y modelos. Sus interlocutores incluyen equipos de producto, arquitectos de sistemas y responsables de negocio.
Habilidades
Competencias técnicas
- Python avanzado con NumPy, Pandas, Scikit-learn
- Experiencia en TensorFlow y PyTorch
- Conocimiento de MLOps como MLflow, Kubeflow, SageMaker
- Infraestructura en la nube: AWS, GCP, Azure
- Contenedores con Docker y Kubernetes
- SQL y bases de datos vectoriales como Pinecone y Weaviate
- Procesamiento distribuido usando Apache Spark
- Control de versiones con Git y DVC
Habilidades blandas
- Pensamiento analítico ante problemas de alta complejidad técnica
- Comunicación clara de resultados técnicos a interlocutores no técnicos
- Autonomía en la priorización de tareas de investigación aplicada
- Rigor metodológico en la validación experimental
- Adaptación rápida a nuevas arquitecturas y frameworks
Misiones
- Diseñar pipelines de ingesta y preprocesamiento de datos con Apache Spark o Pandas, logrando una reducción de latencia del 30%
- Entrenar modelos supervisados y no supervisados utilizando PyTorch y TensorFlow, optimizando métricas como F1-score y AUC-ROC
- Implementar estrategias de validación cruzada y detección de overfitting para asegurar una precisión superior al 90%
- Desplegar modelos en producción mediante contenedores Docker y orquestadores Kubernetes, alcanzando un SLA de 99,9%
- Monitorizar la deriva de datos y degradación de modelos con herramientas como Evidently AI o WhyLogs
- Automatizar el reentrenamiento periódico con flujos MLOps en Kubeflow o MLflow, reduciendo el tiempo de ciclo en un 40%
- Realizar experimentos de A/B testing sobre modelos en producción, evaluando el impacto en métricas de negocio
- Optimizar hiperparámetros con Optuna o Ray Tune, mejorando el rendimiento base en un 15-20%
- Documentar arquitecturas de modelos y decisiones técnicas en Confluence para facilitar la transferencia de conocimiento
- Colaborar con ingenieros de datos para definir esquemas de features stores usando Feast o Tecton
Entornos de trabajo
- Empresas tecnológicas con productos de datos avanzados
- Startups de inteligencia artificial con enfoque disruptivo
- Consultoras especializadas en transformación digital para clientes globales
- Departamentos de I+D en grandes corporaciones innovadoras
- Plataformas de comercio electrónico y fintech en crecimiento
- Sector salud con aplicaciones de diagnóstico asistido
Posibles evoluciones
- Científico de datos senior en proyectos complejos
- Arquitecto de soluciones de IA para grandes empresasVer la ficha →
- Responsable técnico de plataformas MLOps innovadoras
- Director de ingeniería de datos e IA en expansión
- Investigador aplicado en laboratorios de IA de vanguardia
Perfil buscado
Preguntas frecuentes
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