10 habilidades de ingeniero en aprendizaje automático: top veraz

Para que los ingenieros en este sector destaquen al solicitar empleos, es necesario que determinen cuáles son los aspectos que más se valoran. Entre ellos están determinadas habilidades de ingeniero en aprendizaje automático, estas tienen que ser tanto técnicas como blandas, es decir, cualidades que sean aplicadas en diferentes aspectos del empleo. Aquí te diremos cuáles son las 10 competencias más importantes en esta profesión.

Puntos clave:

• Las habilidades técnicas en las que más te debes enfocar son los lenguajes de programación, desarrollo de software, modelos de aprendizaje automático, análisis de datos, algoritmos y estructuras de datos.
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• Aunque conocimientos como los mencionados antes son adquiridos en la carrera universitaria, es crucial entrenarlos a lo largo de tu carrera laboral.
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• En tu campo laboral también resultan de mucha utilidad cualidades como la paciencia, atención al detalle, aprendizaje continuo, habilidades comunicativas y pensamiento crítico.
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5 habilidades duras para ingenieros de aprendizaje automático

La ingeniería en aprendizaje automático es un área que requiere de un amplio conocimiento, este se tiene que caracterizar por ser profundo y versátil. Además, está representado por las competencias duras ideales para esta profesión. Cuando estas se aplican correctamente, se desarrollan modelos eficaces, optimizan procesos y crean soluciones innovadoras.

Para que tu trabajo resalte con facilidad ante los empleadores, no te conformes con adquirir los conocimientos que se enseñan en tu formación profesional. También tienes que entrenarlas a lo largo de tu trayectoria para perfeccionarlas constantemente. Las habilidades duras con las que más te recomendamos hacer esto son las siguientes:

1. Conocimientos en lenguajes de programación

Uno de los principales requisitos para un trabajo en machine learning es el de la programación, para los empleadores suele ser obligatorio que los profesionales que soliciten las vacantes sepan escribir códigos. Por esto, es necesario que conozcas y manejes de manera experta al menos un lenguaje de programación. Los más recomendados son Python, R, C++ y Java.

El motivo por el que los lenguajes de programación son tan valorados es que son fundamentales para desarrollar modelos de aprendizaje automático. Además de los ya mencionados, las empresas con demanda de ingenieros de aprendizaje automático valoran el manejo de JavaScript y SQL. Estos lenguajes son ideales para crear apps y acceder a fuentes de datos.

Si consideras que debes mejorar en el manejo de lenguajes de programación o quieres conocer y escribir en más de ellas, aplica estas sugerencias:

• Si estás comenzando a conocer los lenguajes de programación, comienza con los conceptos básicos, los de Python.
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• Para poner en prácticas tus conocimientos, aplícalos en proyectos reales, pueden ser pequeños y hasta personales.
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• Aprovecha plataformas como Kaggle, en ella se hacen retos en los que tienes la oportunidad de participar para mejorar tus competencias y aprender a hacer frente a problemas reales en el manejo de cualquier lenguaje de programación.
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2. Desarrollo de software

El desarrollo de software y el machine learning están muy relacionados, es por eso que tienes que conocer muy bien al primero. En la ingeniería en aprendizaje automático es clave que se desarrollen aplicaciones robustas y escalables en las que se integren eficientemente los modelos de machine learning.

Cuando se aplican conocimientos en desarrollo de software, también es necesario crear estructuras de software, optimizar códigos e implementar algoritmos. Para desarrollar software, es fundamental que también conozcas los ciclos de vida de los software, estos van desde su planificación hasta su creación y mantenimiento.

Para desarrollar esta habilidad técnica lo suficiente para que tu perfil resalte ante los reclutadores, haz lo siguiente:

• Para que tengas una buena base para profundizar en el desarrollo de software, comienza dominando el diseño modular y la programación limpia.
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• Aprende sobre DevOps, sobre todo con las prácticas de automatización y las herramientas que permitan la optimización del ciclo de vida del desarrollo de software.
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• Cuando comprendas bien el desarrollo de software, integra este conocimiento con el aprendizaje automático y crea aplicaciones que cuenten con funciones en este último.
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3. Modelos de aprendizaje automático

Los modelos de aprendizaje automático son muy aplicados en la trayectoria laboral en este campo, pues son las bases de las soluciones en Inteligencia Artificial. Es fundamental que, como ingeniero en machine learning, comprendas muy bien estos modelos lo que incluye el aprendizaje no supervisado, el supervisado y el de refuerzo.

El amplio conocimiento en los modelos de aprendizaje automático te ayuda a ser capaz de elegir cuál es el más adecuado según el problema que tengas que tratar. Además, podrás ajustarlo al caso en el que lo requieras y evaluar su desempeño. Estos modelos son cruciales para que se implementen modelos predictivos.

Los consejos que te animamos a aplicar para que entrenes esta habilidad dura son los enlistados a continuación:

• No te conformes con aprender superficialmente sobre estos modelos, más bien, dedica suficiente tiempo a familiarizarte con cada uno, como regresión clasificación y redes neuronales.
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• Aprovecha tus trabajos para ajustar y analizar diferentes modelos. Para esto, utiliza métricas como la precisión con el fin de evaluar el desempeño del modelo que decidas utilizar.
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• En este caso, también resulta útil aplicar los modelos en proyectos en los que resulten útiles, esto te ayudará a entrenarlos, entender sus beneficios y sus limitaciones.
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4. Análisis de datos

En el aprendizaje automático, es crucial procesar e interpretar grandes volúmenes de datos con el objetivo de extraer información valiosa. Por eso, esta es una habilidad que tienes que desarrollar, pues el análisis de datos te permite ingresar datos de calidad en los modelos de aprendizaje automático. De esa forma, estos resultarán útiles para las organizaciones.

Además de procesar e interpretar los datos, es necesario saber limpiarlos y transformarlos para que sea posible utilizarlos. El que conozcas todos estos procesos contribuye a que tu rendimiento en el rol de machine learning sea óptimo por aplicar modelos alimentados por datos de calidad.

Para ampliar tu habilidad en análisis de datos, te animamos aplicar los siguientes datos:

• Conoce y hazte un experto en el manejo de herramientas para analizar y manipular datos, por ejemplo, Apache Flink, SparkSQL y Google Cloud Platform.
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• Una actividad muy útil en el aprendizaje automático es la exploración de datos, así que practícala constantemente para hacer análisis exploratorio de datos y exploración de los mismos.
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• Adquiere conocimiento y experiencia práctica en distintas técnicas para procesar datos.
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5. Conocimiento en algoritmos y estructura de datos

La última competencia dura de la que te hablamos es la comprensión de algoritmos y estructuras de datos. Ambos elementos son importantes en el diseño de soluciones eficaces, pues pueden ser usados para procesar los datos con rapidez y de manera optimizada.

En el desarrollo de códigos y manejo de grandes volúmenes de datos te será de gran ayuda conocer las estructuras de estos. Entre las que quizás tengan se encuentran árboles, listas y tablas hash. En el caso de los conocimientos en los dos aspectos mencionados, nuestros consejos para que los entrenes son:

• Enfócate en el estudio de los algoritmos básicos y aprende a aplicarlos en distintas situaciones de programación.
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• Cuando sea necesario, no temas encargarte de resolver problemas de algoritmos. Para que tu capacidad para hacer esto sea sólida, entra a plataformas como LeetCode.
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• En cada proyecto que participes debes buscar mejoras en los algoritmos con el fin de que los códigos sean optimizados.
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5 habilidades blandas para ingenieros de aprendizaje automático

Las habilidades duras son aplicadas cuando tienes que completar las funciones y tareas técnicas que corresponden a tu puesto de trabajo, pero no son las únicas relevantes. En el caso de las competencias blandas o personales, estas también contribuyen al éxito de tu carrera laboral, pues te permiten interactuar apropiadamente con otros, abordar desafíos difíciles y más.

Recuerda que tu campo laboral es interdisciplinario y las habilidades blandas te ayudan a desenvolverte en él sin que tengas ningún inconveniente. Las cualidades que te recomendamos más por ser las más valoradas y requeridas por los empleadores son las descritas en los siguientes subtítulos:

1. Paciencia

Como machine learning engineer, seguro has comprobado que tienes que completar tareas complejas en las que tienes que dedicar una gran cantidad de tiempo. Por esta razón, la paciencia es una virtud que haces bien en entrenar para aplicarla en tu empleo. Algunas actividades en las que podrás aplicar la cualidad son entrenamiento de monedas, ajustes de parámetros y preparación de datos.

Los procesos como los mencionados antes son largos y los resultados no son inmediatos, así que lo mejor es que aprendas a ser paciente. Con eso evitas la frustración lo que contribuye a que sigas teniendo motivación para avanzar en los proyectos.

Si necesitas más paciencia, comienza a aplicar las siguientes sugerencias:

• No es necesario esperar completar largos proyectos para aplicar la paciencia. En realidad, para que te resulte más sencillo demostrarla en ellos, empieza haciéndolo en tareas pequeñas.
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• En tu profesión tienes que desarrollar una mentalidad de prueba y error, esta consiste en aceptar que los errores son parte de tu trabajo y que, cuando se presenten, tienes que buscar no solo soluciones, sino también lecciones.
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• Algo que te puede hacer perder la paciencia es ver que se acerca el plazo de entrega de un proyecto y que no lo puedes completar. Para evitar esta situación, organiza muy bien tu tiempo.
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2. Atención al detalle

La atención al detalle implica concentrarse en cada aspecto de una tarea, desde la calidad de los datos hasta la interpretación de los resultados. Esta te permite garantizar la precisión y calidad de tu trabajo, pues prestando atención a los detalles es más probable que detectes errores o inconsistencias y las resuelvas a tiempo.

En los proyectos en los que participan los ingenieros de aprendizaje automático, las pequeñas omisiones pueden afectar significativamente los resultados. Por eso, es tan importante que aprendas a ser meticuloso para que tu precisión se ajuste a lo que es necesario en esta área.

Para desarrollar tu habilidad de atención al detalle, haz lo siguiente:

• Adquiere la costumbre de revisar tu trabajo antes de que lo des por terminado y lo presentes.
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• Es crucial que hagas verificaciones periódicas de los procesos que lleves a cabo y te asegures de que estén alineados con las expectativas.
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• Lleva un registro meticuloso de lo que se hace en cada fase de los proyectos en los que participe. Esto es de mucha ayuda cuando se cometen errores, pues hace que sea más sencillo identificar las causas.
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3. Aprendizaje continuo

Un ingeniero de machine learning tiene que asegurarse de mantenerse al día con los conocimientos e innovaciones en su campo. Esto es precisamente lo que se involucra en la habilidad de aprendizaje continuo, esta consiste en adquirir nuevos conocimientos regularmente y mantenerte actualizado ante las evoluciones de tu área de trabajo.

Para aprender constantemente sobre el aprendizaje automático tiene que leer investigaciones académicas, participar en cursos y asistir a conferencias. Otras cosas que puedes hacer son las que mencionamos en las siguientes listas:

• Para mantenerte motivado a aprender de forma continua, establece objetivos de aprendizaje. Estos tienen que ser claros y específicos mostrando qué conceptos y habilidades deseas conocer en un determinado período de tiempo.
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• Accede a fuentes de conocimientos sobre machine learning y otros temas comunes en tu campo. Entre ellos están los blogs de expertos, las revistas académicas y los foros en línea.
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• Cuando adquieras nuevos conocimientos y entrenes habilidades, comienza a aplicarlos cuanto antes en tu vida laboral.
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4. Habilidades de comunicación

Como hemos mencionado en varias ocasiones, los ingenieros de aprendizaje automático tienen que colaborar en equipos multidisciplinarios. Además, deben explicar conceptos complejos a profesionales en otros sectores, redacten documentos técnicos, hagan presentaciones de proyectos y completen otros procesos en los que se comuniquen de forma verbal o escrita.

Para hacer lo anterior adecuadamente y así causar una buena impresión, necesita contar con habilidades blandas. En ellas no solo se incluyen las de comunicación verbal y escrita, sino también otras que les permiten construir relaciones profesionales sólidas, como la empatía y escucha activa.

Las sugerencias que te ayudarán a desarrollar estas habilidades fundamentales en el machine learning son las siguientes:

• Practica constantemente la explicación de conceptos técnicos complejos con sencillez y con el objetivo de que todos los involucrados en los proyectos te entiendan.
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• Cuando tengas que explicar aspectos técnicos, apóyate en elementos visuales, como diagramas y gráficos.
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• Además de conversar eficazmente, escucha con atención a tus clientes y compañeros de equipo.
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5. Pensamiento crítico

Este implica analizar, evaluar y tomar decisiones objetivas basadas en evidencias y razonamiento lógico. Esta habilidad se manifiesta en diversas funciones, como la evaluación de algoritmos y la preparación de datos para un análisis efectivo. También es necesaria al identificar y resolver problemas ya que permite hacerlo desde diferentes ángulos.

Algunos puntos que te ayudarán a entrenar esta habilidad son:

• Cuando se te comunique una decisión para un proyecto, cuestiónate por qué se ha tomado y si de verdad es la mejor para los objetivos que se desean alcanzar.
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• Si tienes que resolver problemas complejos, recuerda que las soluciones típicas no funcionan en todos los casos. Por lo tanto, también busca soluciones desde enfoques alternativos.
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• Conoce soluciones aplicadas a diferentes problemas en algoritmos de aprendizaje automático. De esa manera, ampliarás tus perspectivas.
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¡Aprovecha todos los puntos fuertes de tu profesión en tu currículum!

Como te has podido dar cuenta con las habilidades para ingeniero de machine learning que hemos descrito, lo que se necesita en este perfil profesional es muy específico. Por eso, nuestra recomendación es que tu curriculum vitae esté lo más personalizado posible. Esto no es difícil de lograr siempre que tengas en cuenta lo que se dice en la descripción del empleo y sigas consejos adecuados.

Las sugerencias que necesitas para escribir tu currículum están en la sección Ejemplos de CV, allí puedes encontrar el que se ajuste a tu profesión. Además, entra a Plantillas de CV. Allí hay modelos editables que tienen diseños atractivos y estructuras claras en las que destacan, no solo tus habilidades, sino también tu experiencia, formación y otros datos que interesen al reclutador.