Infórmate sobre los requisitos, obligaciones, responsabilidades y habilidades clave que deben figurar en la descripción del puesto de un ingeniero de aprendizaje automático.
Los ingenieros de aprendizaje automático desarrollan software de IA autoejecutable para automatizar modelos predictivos para búsquedas recomendadas, asistentes virtuales, aplicaciones de traducción, chatbots y coches sin conductor. Diseñan sistemas de aprendizaje automático, aplican algoritmos para generar predicciones precisas y resuelven problemas de conjuntos de datos.
Índice
Plantilla de descripción del puesto de Ingeniero de Aprendizaje Automático
Buscamos un ingeniero de aprendizaje automático altamente capacitado para optimizar nuestros sistemas de aprendizaje automático. Evaluarás los procesos de aprendizaje automático existentes, realizarás análisis estadísticos para resolver problemas de conjuntos de datos y mejorarás la precisión de las capacidades de automatización predictiva de nuestro software de IA.
Para garantizar el éxito como ingeniero de aprendizaje automático, deberás demostrar sólidos conocimientos de ciencia de datos y experiencia en un puesto relacionado con ML. Un ingeniero de aprendizaje automático de primera clase será alguien cuya experiencia se traduzca en la mejora del rendimiento del software de automatización predictiva.
Responsabilidades del ingeniero de aprendizaje automático:
- Consultar con los directivos para determinar y perfeccionar los objetivos del aprendizaje automático.
- Diseñar sistemas de aprendizaje automático y software de inteligencia artificial (IA) autoejecutable para automatizar modelos predictivos.
- Transformar prototipos de ciencia de datos y aplicar algoritmos y herramientas de ML adecuados.
- Garantizar que los algoritmos generen recomendaciones precisas para el usuario.
- Convertir datos no estructurados en información útil mediante el autoetiquetado de imágenes y la conversión de texto a voz.
- Resolver problemas complejos con conjuntos de datos de múltiples capas, así como optimizar las bibliotecas y marcos de aprendizaje automático existentes.
- Desarrollar algoritmos de ML para analizar grandes volúmenes de datos históricos y hacer predicciones.
- Ejecutar pruebas, realizar análisis estadísticos e interpretar los resultados de las pruebas.
- Documentar los procesos de aprendizaje automático.
- Mantenerse al día de los avances en el aprendizaje automático.
Requisitos del ingeniero de aprendizaje automático:
- Licenciatura en informática, ciencia de datos, matemáticas o un campo relacionado.
- Se valorará positivamente un máster en lingüística computacional, análisis de datos o similar.
- Al menos dos años de experiencia como ingeniero de aprendizaje automático.
- Conocimientos avanzados de escritura de código en Python, Java y R.
- Amplios conocimientos de marcos de ML, bibliotecas, estructuras de datos, modelado de datos y arquitectura de software.
- Conocimientos profundos de matemáticas, estadística y algoritmos.
- Excelente capacidad analítica y de resolución de problemas.
- Gran capacidad de comunicación y colaboración.
- Excelente gestión del tiempo y capacidad de organización.
Las 5 mejores preguntas de la entrevista a un ingeniero de aprendizaje automático con consejos detallados para los jefes de contratación
Los ingenieros de aprendizaje automático mejoran la precisión de las capacidades de automatización predictiva del software de IA autoejecutable. Convierten los datos no estructurados en información útil, realizan análisis de datos y optimizan los algoritmos de ML y las recomendaciones automatizadas.
Cuando entrevistes a ingenieros de aprendizaje automático, busca candidatos con amplios conocimientos de conjuntos de datos de múltiples capas y magníficas capacidades analíticas. Evita a los candidatos que no conozcan las herramientas de análisis estadístico y a los que tengan escasas habilidades de colaboración.
1. ¿Puedes explicar tu enfoque para optimizar el etiquetado automático?
Evalúa los conocimientos técnicos y la experiencia de los candidatos, así como su capacidad para garantizar que los resultados de la automatización predictiva sean precisos.
2. ¿Qué herramientas de análisis estadístico recomendarías? ¿Por qué?
Evalúa la experiencia y competencia del candidato en software de análisis estadístico.
3. ¿Puedes describir alguna ocasión en la que hayas tenido que desarrollar un algoritmo complejo?
Evalúa los conocimientos matemáticos del candidato y su capacidad para aplicar la teoría a la resolución de un problema práctico.
4. ¿Cómo te mantienes informado de los avances en el aprendizaje automático?
Demuestra el conocimiento de los candidatos de las redes profesionales y las oportunidades de formación, así como su capacidad para mantenerse al día de las últimas tecnologías y tendencias en ML.
5. ¿Puedes contarme algún éxito importante que hayas tenido con un proyecto de ML?
Revela los conocimientos y la experiencia del candidato, así como su capacidad para diseñar sistemas eficaces de aprendizaje automático.