De Data Scientist a ML Engineers, roles de un equipo de Machine Learning

Aunque la inteligencia artificial, especialmente el machine learning, ha permitido optimizar el desarrollo de las empresas también ha generado una mayor demanda de personal especializado. ¿Cuáles son los roles en esos equipos?

Suponga que su empresa ha decidido emprender un proyecto de Machine Learning (aprendizaje automático) y ya tiene un objetivo claro, un presupuesto asignado y un cronograma. Ahora que todo parece listo, descubre que hay un problema: ¿qué hay del talento humano para llevar a cabo este proceso?

Y es que los equipos de Machine Learning tienen demandas altamente especializadas. Hablamos de Data Scientists (científicos de datos), Data Engineers (ingenieros de datos) y ML Engineers (ingenieros de machine learning), entre otros. Profesiones de altísima demanda y que vamos a explicar a continuación:

Data Scientist

Catalogados por la Harvard Business Review como la profesión más sexy del siglo XXI, estos profesionales se dedican a analizar e interpretar grandes bases de datos. 

Incluso, mitad en broma, se dice que un científico de datos es “la persona que sabe más de estadística que cualquier programador y que a la vez sabe más de programación que cualquier estadístico”.

Con una demanda global que crece cada año, esto ha motivado a varios gobiernos a impulsar programas de formación. En el caso colombiano, el Ministerio de Tecnología y Comunicaciones (TIC) busca formar a 2.200 profesionales para finales de 2022, entre otras iniciativas.

Data Engineers 

Un ingeniero de datos trabaja con conjuntos de datos para avanzar en objetivos más específicos. A diferencia de los científicos de datos, un ingeniero no suele participar en el análisis estratégico general, sino que se involucra más en el trabajo práctico de los datos.

También considerada como una de las profesiones más demandadas de la actualidad, su contratación ha crecido 35% entre 2015 y 2019.

Más en detalle son los profesionales encargados de sentar las bases para la adquisición, almacenamiento, transformación y gestión de datos en una empresa. 

Machine Learning Engineers 

Están dedicados a investigar, construir y diseñar sistemas de inteligencia artificial (IA) autoejecutables para automatizar modelos predictivos con información que les es proporcionada por los científicos de datos. 

En otras palabras, son el puente entre los equipos de datos y otras áreas de las empresas incluyendo departamentos de infraestructura tecnológica, desarrollo de software, incluso de ventas y gerencia.

Desde 2019 eran considerados los profesionales más demandados de Estados Unidos con un sueldo promedio de más de 145 mil dólares anuales.

Por supuesto, esta es apenas la tríada básica de los equipos de aprendizaje automático y su tamaño depende del tamaño de las organizaciones y las metas específicas que se desea alcanzar. 

Si ya los tiene en su empresa recuerde que lo más importante es cuidar el talento, porque la carrera del Machine learning está apenas comenzando.

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