Acepto

COOKIES

Esta web utiliza cookies técnicas, de personalización y de análisis, propias y de terceros, para anónimamente facilitarle la navegación y analizar estadísticas del uso de la web. Obtener más información

¿Qué hacen los ingenieros de aprendizaje automático?

  • DevOps

ingeniero de sistemas

Una investigación titulada, The Best Jobs in the US 2019, se identificó al ingeniero de aprendizaje automático como el título de trabajo de más rápido crecimiento en el mundo.

Sin embargo, el ingeniero de aprendizaje automático no fue el único rol tecnológico. Nueve de los 25 mejores trabajos de 2019 estaban en el campo de la tecnología. Pero ¿qué es un ingeniero de aprendizaje automático?

En los últimos años, con la entrada de inteligencia artificial en la empresa, los roles de quienes trabajan en el aprendizaje automático han evolucionado dramáticamente. El ingeniero de aprendizaje automático es el de un programador de ordenadores, pero su enfoque va más allá de la programación específica de máquinas para realizar tareas específicas. Crean programas que permitirán a las máquinas realizar acciones sin que se les indique específicamente que realicen esas tareas. Pero como todo lo demás en el lugar de trabajo digital, también está evolucionando. Entonces, ¿qué hace un ingeniero de máquinas ahora?

El propósito general y el objetivo de un ingeniero de aprendizaje automático es actuar como un puente entre la estadística y el modelo -Construcción del trabajo del científico de datos y la construcción de sistemas, plataformas y servicios ML y AI listos para la producción y robustos, en muchos casos colaborando con equipos de ingeniería de software.

Para decirlo de otra manera, un gran científico de datos individual o un equipo de ciencia de datos podría estar produciendo algunos de los modelos más avanzados disponibles en un dominio determinado, pero hasta que estén disponibles para el público objetivo (por ejemplo, clientes, clientes comerciales, agencias gubernamentales o el público en general), están algo escondidos detrás de una barrera que requiere un cierto nivel de capacidad técnica para abrirse paso. El papel del ingeniero de ML es utilizar su conocimiento de ML / AI y combinarlo con habilidades de programación e ingeniería de software para permitir un uso y acceso más fácil a dichos modelos y análisis.

La situación es un poco diferente para las empresas que están desarrollando ML / AI para uso interno, pero el objetivo sigue siendo el mismo: implementar análisis estadísticos aislados / ML / AI en sistemas de nivel de producción de alto rendimiento y alta disponibilidad que brinden acceso rápido y fácil a todos los usuarios interesados ​​o partes interesadas.

Descubre la innovación

Para asegurar el éxito empresarial, ahora y a futuro, es imprescindible maximizar el retorno de la inversión existente en software, a la vez que innovar y adoptar nuevas tecnologías. Los retos que hay abordar para competir en un mundo de TI Híbrida incluyen DevOps, Seguridad, Gestión de riesgos y Análisis predictivo. Puedes obtener más información sobre cómo abordar estos retos e innovar en este enlace.