Cómo contratar a un ingeniero de aprendizaje automático: consejos, perspectivas y una guía paso a paso

En el mundo actual impulsado por los datos, contratar a un ingeniero de aprendizaje automático puede mejorar significativamente la capacidad de su empresa para analizar conjuntos de datos complejos y tomar decisiones informadas. Sin embargo, muchos reclutadores luchan por identificar las habilidades y calificaciones adecuadas necesarias para este puesto especializado. Un error común es equiparar a los ingenieros de aprendizaje automático con científicos de datos o ingenieros de software, sin reconocer su combinación única de habilidades en IA y procesamiento de datos.

Este artículo lo guiará a través del proceso de contratación de un ingeniero de aprendizaje automático, desde la comprensión de su función hasta la evaluación de sus calificaciones y la realización de entrevistas efectivas. También destacaremos cómo utilizar pruebas previas al empleo, como las que ofrece la prueba en línea de aprendizaje automático de Adaface, para garantizar que seleccione el mejor candidato para sus necesidades.

Tabla de contenidos

¿Por qué contratar a un ingeniero de aprendizaje automático?

¿Qué hace un ingeniero de aprendizaje automático?

Habilidades y calificaciones que buscar en un ingeniero de aprendizaje automático

Cómo redactar una descripción de trabajo efectiva para un ingeniero de aprendizaje automático

10 plataformas para contratar ingenieros de aprendizaje automático

¿Cómo evaluar currículums de ingenieros de aprendizaje automático?

Pruebas de habilidades recomendadas para ingenieros de aprendizaje automático

Estructuración de entrevistas técnicas para ingenieros de aprendizaje automático

¿Cuánto cuesta contratar a un ingeniero de aprendizaje automático?

¿Cuál es la diferencia entre un ingeniero de aprendizaje automático y un ingeniero de datos?

¿Cuáles son los rangos de los ingenieros de aprendizaje automático?

Contrata a los mejores ingenieros de aprendizaje automático

¿Por qué contratar a un ingeniero de aprendizaje automático?

Para determinar si necesita un ingeniero de aprendizaje automático, comience por identificar problemas comerciales específicos que podrían resolver. Por ejemplo, es posible que desee mejorar las tasas de retención de clientes u optimizar las operaciones de su cadena de suministro.

Considere comenzar con casos de uso más simples para probar las aguas:

• Implementación de un sistema de recomendación para su plataforma de comercio electrónico
• Desarrollo de un modelo de mantenimiento predictivo para equipos de fabricación
• Creación de un chatbot para manejar consultas básicas de los clientes

Si no está seguro de comprometerse con una contratación a tiempo completo, considere trabajar con un consultor o proveedor de servicios inicialmente. A medida que sus necesidades de ML crezcan y se vuelvan más complejas, puede pasar a construir un equipo interno, comenzando con un Ingeniero de aprendizaje automático.

¿Qué hace un ingeniero de aprendizaje automático?

Un ingeniero de aprendizaje automático es responsable de diseñar e implementar modelos de aprendizaje automático para resolver desafíos comerciales. Trabajan en la intersección de la ingeniería de software y la ciencia de datos, transformando grandes conjuntos de datos en inteligencia procesable.

Las tareas diarias de un ingeniero de aprendizaje automático incluyen:

• Preprocesamiento de datos: Limpieza y transformación de datos sin procesar a un formato utilizable.

• Desarrollo de modelos: Elegir los algoritmos y marcos correctos para construir modelos predictivos.

• Implementación del modelo: Integración de modelos en los sistemas existentes para uso práctico.

• Monitoreo del rendimiento: Evaluar continuamente la precisión del modelo y actualizar según sea necesario.

Para una preparación más detallada para la entrevista, consulta nuestras preguntas de entrevista para Ingenieros de Machine Learning.

Habilidades y cualificaciones a buscar en un Ingeniero de Machine Learning

Crear el perfil de candidato ideal para un Ingeniero de Machine Learning puede ser complicado. El rol requiere una mezcla de habilidades técnicas y analíticas que pueden variar en gran medida según las necesidades específicas de tu empresa. Es importante trazar una línea clara entre lo que es requerido y lo que es preferible para tu organización para asegurar que estás apuntando al talento adecuado.

Las habilidades requeridas a menudo incluyen una licenciatura en Ciencias de la Computación, dominio de Python y experiencia con frameworks de machine learning como TensorFlow. Por otro lado, las cualificaciones preferidas podrían abarcar una maestría en Machine Learning y experiencia con plataformas en la nube como AWS. Puedes explorar más en la plataforma de evaluación en línea para evaluar estas habilidades en los candidatos potenciales.

Habilidades y cualificaciones requeridas	Habilidades y cualificaciones preferidas
Licenciatura en Ciencias de la Computación, Ingeniería o campo relacionado	Maestría o Doctorado en Machine Learning, Ciencia de Datos o campo relacionado
Experiencia con frameworks de machine learning como TensorFlow o PyTorch	Experiencia con plataformas en la nube como AWS, GCP o Azure
Dominio de lenguajes de programación como Python o R	Experiencia en el despliegue de modelos de machine learning en entornos de producción
Fuerte comprensión de los algoritmos de machine learning y sus aplicaciones	Familiaridad con herramientas de big data como Hadoop o Spark
Experiencia con preprocesamiento de datos y técnicas de data wrangling	Conocimiento de arquitecturas de deep learning y procesamiento del lenguaje natural

Cómo escribir una descripción de puesto efectiva para un ingeniero de aprendizaje automático

Una vez que haya definido el perfil del candidato ideal para su puesto de ingeniero de aprendizaje automático, el siguiente paso es redactar una descripción de puesto convincente para atraer a los mejores talentos. Aquí hay algunos consejos clave para que su descripción de puesto de ingeniero de aprendizaje automático se destaque:

• Destaque proyectos y tecnologías específicos de ML: Mencione los tipos de modelos de aprendizaje automático, marcos y herramientas con los que trabajará el candidato. Esto ayuda a atraer a ingenieros con experiencia relevante.
• Equilibre las habilidades técnicas con el conocimiento del dominio: Además de los lenguajes de programación y los algoritmos de ML, enfatice cualquier experiencia específica de la industria o perspicacia comercial requerida.
• Muestre las oportunidades de crecimiento: Describa el potencial de avance profesional, el aprendizaje continuo y la exposición a aplicaciones de ML de vanguardia para atraer a candidatos ambiciosos.
• Incluya aspectos de colaboración: Enfatice el trabajo en equipo con científicos de datos, ingenieros de software y partes interesadas del negocio para atraer a profesionales de ML completos.

10 Plataformas para Contratar Ingenieros de Aprendizaje Automático

Ahora que has elaborado una descripción detallada del puesto para un Ingeniero de Aprendizaje Automático, es hora de presentarla en plataformas de publicación de empleos para atraer a los candidatos adecuados. Aprovechar las plataformas adecuadas puede ayudarte a acceder a un grupo diverso de talentos, ya sea que estés buscando empleados a tiempo completo, freelancers o trabajadores remotos.

LinkedIn Talent Solutions

Ideal para encontrar ingenieros de ML a tiempo completo debido a su vasta red de profesionales y herramientas de búsqueda robustas.

Indeed

Una plataforma integral para publicar descripciones de puestos de trabajo, ideal para llegar a un gran grupo de candidatos para puestos a tiempo completo.

Upwork

Ideal para contratar ingenieros de ML freelance para proyectos a corto plazo o arreglos de trabajo flexibles.

Más allá de las primeras plataformas, existen varias otras opciones para ayudarte a encontrar el Ingeniero de Machine Learning adecuado para tu equipo. Plataformas como AngelList están diseñadas para startups, mientras que FlexJobs se especializa en puestos remotos. HackerRank es excelente para realizar evaluaciones técnicas, y Glassdoor te permite mostrar la cultura de tu empresa junto con las ofertas de trabajo. Para roles altamente especializados, Kaggle Jobs atrae a profesionales con una sólida formación en ciencia de datos. Además, SimplyHired ofrece un motor de búsqueda amplio para encontrar ingenieros a tiempo completo en todas las industrias. Si estás expandiendo tus estrategias de contratación, explora plataformas de evaluación en línea para evaluar la experiencia técnica de manera eficiente.

¿Cómo examinar los currículums de los ingenieros de aprendizaje automático?

El cribado de currículums es un paso clave para reducir el número de candidatos para un puesto de ingeniero de aprendizaje automático. Dado el gran volumen de solicitudes, es imposible entrevistar a todos. Una selección eficaz ayuda a identificar a los posibles candidatos desde el principio, lo que ahorra tiempo y recursos.

La revisión manual de currículums implica buscar palabras clave que destaquen las habilidades y cualificaciones de un candidato. Concéntrese en términos como Python o R, TensorFlow o PyTorch, y experiencia con el preprocesamiento de datos o las técnicas de manipulación de datos. Además, compruebe las cualificaciones educativas, como una licenciatura en Informática o campos relacionados.

El uso de herramientas impulsadas por IA puede agilizar aún más el proceso de selección de currículums. Herramientas como ChatGPT pueden ayudar a identificar los currículums que se ajustan a sus requisitos. Simplemente introduzca los criterios de palabras clave y deje que la herramienta filtre los currículums, lo que mejora la eficiencia de su proceso de contratación.

Aquí tiene una indicación para ayudarle a utilizar eficazmente las herramientas de selección de IA:

TAREA: Revisar currículums para el puesto de Ingeniero de Machine Learning ENTRADA: Currículums SALIDA: Para cada currículum, proporcionar la siguiente información: - ID de correo electrónico - Nombre - Palabras clave coincidentes - Puntuación (sobre 10 basada en las palabras clave coincidentes) - Recomendación (si se debe preseleccionar a este candidato o no) - Preselección (Sí, No, o Quizás) REGLAS: - Si no está seguro de la idoneidad de un candidato, califíquelo como Quizás - Mantenga las recomendaciones concisas. DATOS DE PALABRAS CLAVE: - Programación: Python, R - Marcos: TensorFlow, PyTorch - Habilidades: Preprocesamiento de datos, Manejo de datos

Pruebas de habilidades recomendadas para Ingenieros de Machine Learning

Las pruebas de habilidades son una forma confiable de evaluar a los candidatos a Ingeniero de Machine Learning más allá de sus currículums. Proporcionan información objetiva sobre las habilidades técnicas y la capacidad de resolución de problemas de un candidato. Aquí hay cinco pruebas clave que recomendamos para evaluar a los Ingenieros de Machine Learning:

Prueba de Machine Learning: Esta prueba de Machine Learning evalúa la comprensión de un candidato de los conceptos, algoritmos y su aplicación práctica de ML. Ayuda a medir su capacidad para desarrollar e implementar modelos de machine learning.

Prueba de Python: Python es un lenguaje principal para el desarrollo de ML. Una evaluación de habilidades de Python verifica la competencia de un candidato en la escritura de código eficiente, la manipulación de datos y la implementación de algoritmos de ML.

Prueba de Estructuras de Datos: Un sólido conocimiento de las estructuras de datos es esencial para optimizar los algoritmos de ML. Esta prueba evalúa la capacidad de un candidato para elegir e implementar las estructuras de datos apropiadas para las tareas de ML.

Prueba de Aprendizaje Profundo: Para roles que involucran redes neuronales, una prueba de Aprendizaje Profundo es valiosa. Evalúa la comprensión de las arquitecturas de redes neuronales, los procesos de entrenamiento y los frameworks como TensorFlow o PyTorch.

Prueba SQL: Los ingenieros de Aprendizaje Automático a menudo trabajan con grandes conjuntos de datos. Una prueba SQL evalúa su capacidad para consultar y manipular datos de manera eficiente, lo cual es crucial para la preparación de datos y la ingeniería de características en proyectos de ML.

Estructurando Entrevistas Técnicas para Ingenieros de Aprendizaje Automático

Después de que los candidatos aprueban las pruebas iniciales de habilidades, es hora de las entrevistas técnicas para evaluar a fondo sus habilidades duras. Si bien las pruebas son excelentes para la selección inicial, las entrevistas ayudan a identificar a los candidatos más adecuados para el puesto. Exploremos algunas preguntas clave para hacer durante estas entrevistas.

Considere preguntar: 1) 'Explique la diferencia entre el aprendizaje supervisado y no supervisado.' 2) '¿Cómo manejaría conjuntos de datos desequilibrados?' 3) '¿Cuál es su enfoque para la selección de características?' 4) 'Describa un proyecto de ML desafiante en el que haya trabajado.' 5) '¿Cómo evalúa el rendimiento del modelo?' Estas preguntas ayudan a evaluar la comprensión del candidato de los conceptos de ML, las habilidades de resolución de problemas y la experiencia en el mundo real.

¿Cuánto cuesta contratar a un Ingeniero de Aprendizaje Automático?

Contratar a un Ingeniero de Aprendizaje Automático puede variar significativamente según la ubicación y la experiencia. En los Estados Unidos, los salarios generalmente oscilan entre $101,376 y $257,148, con una mediana de $161,458. India también ofrece una amplia gama, con salarios entre ₹4,75,205 y ₹19,00,412 al año, y una mediana de aproximadamente ₹9,50,308. En Australia, puede esperar pagar entre AUD 86,470 y AUD 213,736, con un salario promedio de AUD 144,690. Mientras tanto, Canadá ve salarios de CAD 72,028 a CAD 189,834, con una mediana de CAD 116,933. El costo está influenciado en gran medida por factores como la experiencia, las habilidades del ingeniero y el lugar de contratación.

Salario de Ingeniero de Aprendizaje Automático en Estados Unidos

Los ingenieros de aprendizaje automático en Estados Unidos ganan salarios competitivos. Según datos recientes, el salario promedio oscila entre $101,376 y $257,148, con una mediana de $161,458.

Las ciudades que mejor pagan a los ingenieros de ML incluyen San Francisco, Mountain View y Nueva York, donde los salarios pueden superar los $280,000 para profesionales experimentados. Factores como la experiencia, las habilidades y el tamaño de la empresa impactan significativamente en la compensación.

Salario de Ingeniero de Aprendizaje Automático en el Reino Unido

El salario promedio de un ingeniero de aprendizaje automático en el Reino Unido es de aproximadamente £55,000 por año. Los puestos de nivel inicial pueden comenzar alrededor de £40,000, mientras que los profesionales con experiencia pueden ganar hasta £90,000 o más, dependiendo de sus habilidades y de la empresa.

Los salarios también pueden variar significativamente según la ubicación, con importantes centros tecnológicos como Londres que suelen ofrecer una compensación más alta en comparación con otras regiones. Por lo tanto, comprender el mercado local es esencial para atraer a los mejores talentos.

Salario de Ingeniero de Aprendizaje Automático en Australia

El salario promedio de un Ingeniero de Aprendizaje Automático en Australia es de aproximadamente AUD 144.690. Los salarios pueden oscilar entre AUD 86.470 en el extremo inferior y hasta AUD 213.736 para aquellos con experiencia significativa o habilidades especializadas.

En ciudades importantes como Sídney, se puede esperar que los salarios sean aún más altos, con un promedio de alrededor de AUD 192.241. Otras ciudades como Melbourne y Brisbane también ofrecen tasas competitivas con promedios de AUD 124.462 y AUD 115.114, respectivamente.

Salario de Ingeniero de Aprendizaje Automático en Canadá

Contratar a un Ingeniero de Aprendizaje Automático en Canadá generalmente costará entre CAD 72,028 y CAD 189,834 por año. El salario medio ronda los CAD 116,933, con un promedio de aproximadamente CAD 125,597. La ubicación juega un papel importante, con ciudades como Edmonton y Waterloo que ofrecen promedios más altos, mientras que lugares como Kelowna y Burnaby tienden a estar en el extremo inferior del espectro.

Salario de Ingeniero de Aprendizaje Automático en India

El salario de los Ingenieros de Aprendizaje Automático en India varía según la ubicación y la experiencia. En Bengaluru, el centro tecnológico de la India, los Ingenieros de ML ganan un promedio de ₹14,31,681 por año. Mumbai le sigue de cerca con un promedio de ₹13,47,901 anuales.

En toda la India, el salario medio para los Ingenieros de Aprendizaje Automático es de aproximadamente ₹9,50,308 por año. Los puestos de nivel inicial comienzan alrededor de ₹4,75,205, mientras que los profesionales experimentados pueden ganar hasta ₹19,00,412 anuales.

¿Cuál es la diferencia entre un Ingeniero de Aprendizaje Automático y un Ingeniero de Datos?

Muchas personas confunden a los ingenieros de aprendizaje automático y a los ingenieros de datos debido a sus habilidades superpuestas en el manejo y la programación de datos. Sin embargo, estos roles tienen enfoques y responsabilidades distintos dentro del ecosistema de la ciencia de datos.

Los ingenieros de aprendizaje automático diseñan e implementan principalmente modelos de ML. Utilizan lenguajes como Python y R, trabajando con marcos como TensorFlow y PyTorch. Sus tareas principales implican la construcción y validación de modelos.

Los ingenieros de datos, por otro lado, se centran en el desarrollo de la infraestructura de datos. Normalmente utilizan SQL, Java y Python para crear tuberías de datos. Sus responsabilidades principales incluyen el almacenamiento, la recuperación de datos y el trabajo con herramientas como Apache Hadoop y Spark.

Si bien ambos roles a menudo requieren un título en Ciencias de la Computación, sus énfasis en las habilidades difieren. Los ingenieros de aprendizaje automático se concentran en algoritmos y modelado, mientras que los ingenieros de datos se especializan en la gestión de datos y los procesos ETL.

	Ingeniero de Aprendizaje Automático	Ingeniero de Datos
Enfoque Principal	Desarrollo de Modelos	Infraestructura de Datos
Título Universitario	Ciencias de la Computación o afín	Ciencias de la Computación o TI
Lenguajes de Programación	Python, R	SQL, Java, Python
Responsabilidades Principales	Diseño e implementación de modelos de ML	Desarrollo de tuberías de datos
Herramientas	TensorFlow, PyTorch, scikit-learn	Apache Hadoop, Apache Spark
Manejo de Datos	Construcción y validación de modelos	Almacenamiento y recuperación de datos
Marcos Comunes	Marcos de Aprendizaje Automático	Soluciones de Almacenamiento de Datos
Énfasis en Habilidades	Algoritmos, Modelado	Gestión de Datos, ETL

¿Cuáles son los rangos de los Ingenieros de Aprendizaje Automático?

Los ingenieros de aprendizaje automático a menudo tienen títulos y responsabilidades variadas en diferentes organizaciones. Esto puede dificultar la distinción entre roles y niveles de antigüedad. Aquí hay un desglose de los rangos comunes para los ingenieros de aprendizaje automático:

1. Ingeniero Junior de Aprendizaje Automático: Puesto de nivel de entrada para aquellos con una sólida formación teórica pero con experiencia práctica limitada. Por lo general, trabajan en proyectos más pequeños o ayudan a los miembros senior del equipo.

2. Ingeniero de Aprendizaje Automático: Posición de nivel medio para profesionales con 2-5 años de experiencia. Pueden manejar proyectos de forma independiente y contribuir al desarrollo y despliegue de modelos.

3. Ingeniero Senior de Aprendizaje Automático: Profesionales experimentados con más de 5 años en el campo. Lideran proyectos complejos, orientan a los miembros del equipo junior y a menudo contribuyen a decisiones estratégicas.

4. Ingeniero Principal de Aprendizaje Automático: Contribuyentes individuales de alto nivel con amplia experiencia. Impulsan la innovación, establecen la dirección técnica y a menudo trabajan en investigación y desarrollo de vanguardia.

5. Arquitecto de Aprendizaje Automático: Posición de nivel senior centrada en el diseño de sistemas de ML a gran escala. Trabajan en diferentes equipos para asegurar la integración de soluciones de ML con la infraestructura existente.

6. Jefe de Aprendizaje Automático / Director de Inteligencia Artificial (IA): Puesto de nivel ejecutivo responsable de la estrategia e implementación general de ML/IA dentro de la organización. A menudo colaboran con científicos de datos e ingenieros de datos para impulsar iniciativas de IA.

Contrata a los Mejores Ingenieros de Aprendizaje Automático

A lo largo de esta publicación de blog, hemos explorado los matices de la contratación de ingenieros de aprendizaje automático, desde la comprensión de su papel fundamental y las habilidades necesarias, hasta la elaboración de una descripción de trabajo convincente y la utilización de las plataformas adecuadas. Estas ideas están diseñadas para ayudarle a agilizar el proceso de contratación e identificar a los candidatos más adecuados para su organización.

Si hay una conclusión, es la importancia de utilizar descripciones de trabajo y evaluaciones de habilidades precisas para identificar el talento de manera efectiva. Considere la posibilidad de aprovechar pruebas específicas como la Prueba en línea de Aprendizaje Automático para asegurarse de que los candidatos tengan las habilidades técnicas necesarias. Este enfoque le ayudará a contratar con confianza a ingenieros que puedan impulsar la innovación y el éxito en sus proyectos.

Prueba de evaluación de aprendizaje automático

30 minutos | 12 preguntas de opción múltiple

La prueba de evaluación de aprendizaje automático previa al empleo evalúa la comprensión del candidato de los fundamentos del aprendizaje automático, como la ingeniería de características, la regresión, la varianza, la probabilidad condicional, el clustering, los árboles de decisión, los vecinos más cercanos, Naïve Bayes, el sesgo y el sobreajuste. La prueba también evalúa su capacidad para recopilar y preparar el conjunto de datos, entrenar un modelo, evaluar el modelo y mejorar iterativamente el rendimiento del modelo.

[

Probar la prueba de evaluación de aprendizaje automático

](https://www.adaface.com/assessment-test/machine-learning-online-test)

Preguntas frecuentes

Un ingeniero de aprendizaje automático es responsable de diseñar e implementar algoritmos que permitan a las máquinas aprender y mejorar a partir de la experiencia. Trabajan en el entrenamiento e implementación de modelos, el preprocesamiento de datos y la integración de modelos de aprendizaje automático en los sistemas existentes.

Las habilidades clave incluyen dominio de lenguajes de programación como Python o R, experiencia con marcos de aprendizaje automático como TensorFlow o PyTorch, comprensión de estructuras de datos y algoritmos, y sólidas habilidades analíticas y de resolución de problemas.

Una descripción efectiva del trabajo debe describir claramente las responsabilidades del puesto, las habilidades requeridas y las calificaciones. También debe resaltar la cultura de su empresa y cualquier proyecto único en el que el ingeniero pueda trabajar. Para obtener ejemplos, consulte la guía de descripción de puestos de trabajo de Adaface.

Algunas plataformas populares incluyen LinkedIn, Glassdoor y bolsas de trabajo especializadas como Kaggle Jobs e Indeed. Estas plataformas te permiten encontrar candidatos con las habilidades específicas necesarias para puestos de aprendizaje automático.

Si bien ambos roles implican trabajar con datos, un ingeniero de datos se enfoca en construir y mantener tuberías e infraestructura de datos. En contraste, un ingeniero de aprendizaje automático aplica estos datos para desarrollar modelos y algoritmos predictivos.

Para examinar currículos de manera efectiva, busca experiencia relevante, habilidades técnicas específicas y proyectos o publicaciones que demuestren la capacidad del candidato para aplicar conceptos de aprendizaje automático en escenarios prácticos.

Las pruebas de habilidades deben evaluar la competencia del candidato en conceptos de aprendizaje automático, lenguajes de programación y habilidades de resolución de problemas. Considera usar plataformas como pruebas de codificación de Adaface para una evaluación completa.