Cómo contratar a ingenieros de operaciones de aprendizaje automático (MLOps): Una guía completa

Como reclutador o gerente de contratación, es probable que te hayas encontrado con el desafío de encontrar ingenieros de Machine Learning Operations (MLOps) de primera categoría. Estos profesionales son la columna vertebral de las iniciativas de IA exitosas, ya que cierran la brecha entre la ciencia de datos y los sistemas listos para la producción. Muchas empresas luchan por identificar candidatos que posean tanto la destreza técnica como el ingenio operativo necesarios para este rol multifacético.

Esta guía te guiará a través del proceso de contratación de ingenieros de MLOps, desde la comprensión del rol hasta la realización de entrevistas efectivas. Cubriremos habilidades clave, calificaciones y estrategias para ayudarte a atraer y seleccionar a los mejores candidatos para tu equipo. Para una inmersión más profunda en las habilidades específicas requeridas, consulta nuestra guía de habilidades completa para ingenieros de MLOps.

Tabla de contenido

¿Qué hace un ingeniero de Machine Learning Operations (MLOps)?

Proceso de contratación de ingenieros de MLOps

Habilidades y calificaciones clave para un ingeniero de MLOps

¿Cómo escribir una descripción de trabajo de ingeniero de Machine Learning Operations (MLOps)?

10 plataformas para contratar ingenieros de MLOps

¿Cómo examinar currículums de ingenieros de MLOps?

Pruebas de habilidades recomendadas para evaluar a los ingenieros de MLOps

Asignaciones de estudio de caso para evaluar a los candidatos a ingenieros de MLOps

Estructurando la etapa de entrevista para los candidatos a ingenieros de MLOps

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

Contrate a los ingenieros de operaciones de aprendizaje automático (MLOps) adecuados para sus necesidades

¿Qué hace un ingeniero de operaciones de aprendizaje automático (MLOps)?

Un ingeniero de MLOps cierra la brecha entre la ciencia de datos y las operaciones de TI. Aseguran que los modelos de aprendizaje automático se implementen, monitoreen y mantengan de manera efectiva en entornos de producción, haciendo que las soluciones de IA funcionen sin problemas en aplicaciones del mundo real.

Las responsabilidades diarias de un ingeniero de MLOps incluyen:

• Diseñar e implementar pipelines CI/CD para modelos de ML
• Gestionar la infraestructura en la nube para cargas de trabajo de ML
• Automatizar los procesos de entrenamiento, prueba e implementación de modelos
• Monitorear el rendimiento del modelo y volver a entrenar cuando sea necesario
• Colaborar con científicos de datos e ingenieros de software
• Implementar mejores prácticas para MLOps para garantizar la escalabilidad y la fiabilidad

Proceso de contratación de ingenieros de MLOps

Contratar a un ingeniero de operaciones de aprendizaje automático (MLOps) requiere un enfoque estructurado para garantizar que se seleccione el talento adecuado para su organización. Todo el proceso de contratación suele durar entre 1 y 2 meses, dependiendo de su velocidad para avanzar en cada fase.

• Descripción del trabajo: Comience redactando una descripción detallada del trabajo que defina claramente las responsabilidades y cualificaciones. Publíquela en los portales de empleo relevantes y en la página de empleo de su empresa. Espere recibir solicitudes dentro de la primera semana.

• Evaluación de currículums: Revisar los currículums recibidos y preseleccionar a los candidatos en función de sus cualificaciones y experiencia. Esta evaluación inicial no debería llevar más de una semana.

• Pruebas de habilidades: Realizar evaluaciones de habilidades adaptadas al puesto. Esto podría incluir pruebas técnicas o estudios de casos relevantes para MLOps. Asignar aproximadamente una semana a este paso para analizar los resultados.

• Entrevistas: Programar entrevistas con los candidatos preseleccionados. Prepararse para evaluar tanto el ajuste técnico como el cultural durante este paso. Después de las entrevistas, identificar al mejor candidato para la fase de oferta.

En resumen, el proceso de contratación de un ingeniero de MLOps implica una serie de pasos claros, desde la publicación de la oferta hasta las ofertas finales. Al comprender este cronograma y utilizar métodos de evaluación eficaces, puede optimizar su proceso de contratación. Espere obtener más información y recursos a medida que exploremos cada paso en detalle.

Habilidades y cualificaciones clave para un ingeniero de MLOps

Al contratar a un ingeniero de MLOps, es importante crear un perfil claro del candidato. Un error común es mezclar las habilidades esenciales con las que simplemente son agradables de tener. Esto puede generar confusión sobre lo que realmente importa para el éxito de su equipo.

Al crear el perfil de su candidato, es útil distinguir entre las cualificaciones requeridas y las preferidas. Esto guiará su proceso de selección y garantizará que atraiga a candidatos que satisfagan sus necesidades básicas, al tiempo que considera a aquellos que pueden aportar un valor adicional.

Habilidades y cualificaciones requeridas	Habilidades y cualificaciones preferidas
Licenciatura en Ciencias de la Computación, Ingeniería o un campo relacionado	Máster en un campo relacionado
Experiencia con herramientas MLOps como MLflow, Kubeflow o Airflow	Experiencia con herramientas de control de versiones de datos como DVC
Dominio de lenguajes de programación como Python o R	Conocimiento de tecnologías de contenedores como Docker y Kubernetes
Comprensión del ciclo de vida del aprendizaje automático y las prácticas de CI/CD	Familiaridad con herramientas de monitoreo como Prometheus o Grafana
Experiencia con plataformas en la nube como AWS, Azure o GCP	Experiencia trabajando en un entorno Agile/Scrum

¿Cómo redactar una descripción de puesto de ingeniero de operaciones de aprendizaje automático (MLOps)?

Redactar una descripción precisa del puesto de ingeniero de operaciones de aprendizaje automático (MLOps) es clave para atraer a candidatos calificados que puedan optimizar sus flujos de trabajo de aprendizaje automático. Comience por definir claramente las principales responsabilidades del puesto y los resultados esperados. Destaque cómo el ingeniero de MLOps mejorará la eficiencia de los modelos de aprendizaje automático y agilizará los procesos de implementación.

Es importante encontrar un equilibrio entre las habilidades técnicas y las habilidades blandas. Enumere los requisitos técnicos, como la experiencia con plataformas en la nube, el dominio de lenguajes de programación como Python y la comprensión de las prácticas de DevOps, junto con habilidades blandas como la resolución de problemas y la colaboración. Esto asegura que atraiga a candidatos técnicamente competentes y que puedan prosperar en entornos de equipo.

Muestre lo que hace que su empresa y el puesto sean únicos. Ya sea la oportunidad de trabajar en proyectos innovadores o ser parte de un equipo con visión de futuro, estos detalles pueden distinguirlo de la competencia. Puede consultar nuestra descripción del puesto de Machine Learning Operations Engineer para obtener una plantilla completa que le ayude a cubrir todos los aspectos.

10 plataformas para contratar ingenieros de MLOps

Ahora que tiene una descripción del puesto lista para su Machine Learning Operations (MLOps) Engineer, es hora de publicarla en plataformas de empleo para atraer a los candidatos adecuados. Comprender dónde publicar su vacante puede marcar una diferencia significativa al llegar a profesionales adecuados para sus necesidades específicas.

LinkedIn Empleo

Ideal para una amplia gama de puestos de MLOps en varios tamaños de empresas e industrias. Ofrece amplias capacidades de networking e información detallada sobre la empresa.

Indeed

Agrega ofertas de empleo de múltiples fuentes, proporcionando una amplia visión general de los puestos de MLOps disponibles. Adecuado para todo tipo de modalidades de empleo.

Empleos en Glassdoor

Ofrece ofertas de empleo junto con reseñas de empresas, salarios y experiencias de entrevistas. Útil para comprender la cultura de la empresa y la satisfacción de los empleados en los roles de MLOps.

Más allá de las opciones iniciales, considere explorar AngelList Talent para puestos centrados en startups, o Dice para ofertas de empleo específicas de tecnología. Plataformas de freelance como Toptal y Upwork ofrecen talento flexible para trabajos basados en proyectos. Stack Overflow Jobs está dirigido a un público experto en tecnología, mientras que Kaggle Jobs atrae a aquellos con experiencia en ciencia de datos. Si busca dentro de una gran empresa de tecnología, Amazon Jobs podría ser la opción perfecta. Para asegurarse de atraer al mejor talento, el uso de una plataforma de evaluación en línea puede ayudar a evaluar a los candidatos de manera efectiva.

¿Cómo analizar los currículums de Ingenieros de MLOps?

El análisis de currículums es un paso importante en el proceso de contratación para identificar a los candidatos cuyas cualificaciones coinciden estrechamente con los requisitos del puesto de Ingeniero de Operaciones de Aprendizaje Automático (MLOps). Hacer esto bien ahorra tiempo y recursos al asegurar que solo los candidatos más adecuados sean considerados para entrevistas.

Al revisar manualmente los currículums, concéntrese en las palabras clave que reflejen la experiencia y el conocimiento del candidato. Busque habilidades como experiencia con herramientas de MLOps como MLflow, Kubeflow o Airflow, dominio de lenguajes de programación (Python o R) y experiencia con plataformas en la nube como AWS, Azure o GCP. Esto ayuda a examinar rápidamente los currículums y preseleccionar aquellos que se ajusten a sus requisitos.

Los modelos de lenguaje de IA también pueden ser una herramienta útil al analizar currículums. Al usar IA, puede identificar currículums que contengan las palabras clave y habilidades necesarias, reduciendo el error humano y ahorrando tiempo. Herramientas como software de análisis de IA pueden hacer el trabajo pesado, analizando cada currículum con respecto a la descripción del puesto y destacando a los candidatos potenciales.

Aquí hay un prompt que puede usar para el análisis basado en IA:

```TAREA: Analizar currículums para que coincidan con la descripción del puesto de Ingeniero de MLOps

ENTRADA: Currículums

SALIDA: Para cada currículum, proporcione la siguiente información:

• Identificador de correo electrónico
• Nombre
• Palabras clave coincidentes
• Puntuación (sobre 10 basada en las palabras clave coincidentes)
• Recomendación (recomendación detallada de si preseleccionar a este candidato o no)
• Preselección (Sí, No o Quizás)

REGLAS:

• Si no está seguro de la idoneidad de un candidato, ponga al candidato como Quizás en lugar de No
• Mantenga la recomendación concisa y directa.

DATOS DE PALABRAS CLAVE:

SALIDA: string REGLAS:

• No incluya ningún texto antes o después del JSON explicando su razonamiento. Simplemente produzca directamente la cadena de salida trabajando en la entrada.
• No envuelva el JSON en bloques de código (sin ```).
• No devuelva un array u objeto, simplemente dé la salida directamente.
• No explique su respuesta.

• Herramientas MLOps (MLflow, Kubeflow, Airflow, DVC)
• Lenguajes de Programación (Python, R, Bash)
• Plataformas en la Nube (AWS, Azure, GCP)
• Contenedorización (Docker, Kubernetes)
• Monitoreo (Prometheus, Grafana)

Pruebas de Habilidades Recomendadas para Evaluar Ingenieros de MLOps

Evaluar las habilidades de los Ingenieros de Operaciones de Aprendizaje Automático (MLOps) a través de pruebas de habilidades puede agilizar significativamente el proceso de contratación. Estas pruebas evalúan tanto las habilidades de codificación como las operativas, asegurando que los candidatos estén bien equipados para manejar los desafíos del mundo real en este campo dinámico.

La Prueba de Habilidades MLOps es una evaluación enfocada diseñada para evaluar la competencia de un candidato en la gestión de flujos de trabajo de aprendizaje automático y la implementación de modelos. Esta prueba cubre áreas esenciales como la implementación eficiente de modelos, la comprensión del control de versiones y la automatización de pipelines de ML. Puede explorar esta prueba más a fondo aquí.

Para las habilidades de programación fundamentales, considere la Prueba en Línea de Python. Python es un lenguaje ampliamente utilizado en el aprendizaje automático debido a su simplicidad y robustez. Esta prueba evalúa la capacidad de un candidato para escribir código limpio y funcional. Obtenga más información al respecto aquí.

Una comprensión de la infraestructura en la nube es vital para los ingenieros de MLOps. El Examen AWS DevOps evalúa la capacidad de un candidato para trabajar con Amazon Web Services, centrándose en la implementación y gestión de aplicaciones en la nube. Los detalles sobre esta prueba se pueden encontrar aquí.

Para aquellos que trabajan con aplicaciones en contenedores, el Examen Online de Docker es esencial. Esta evaluación asegura que los candidatos pueden manejar las capacidades de Docker, cruciales para la contenerización de modelos de aprendizaje automático. Profundice en los detalles aquí.

Finalmente, se recomienda el Examen Online de Kubernetes para evaluar la habilidad de un candidato en la gestión de aplicaciones en contenedores. Kubernetes es esencial para escalar aplicaciones y automatizar los procesos de implementación. Más información disponible aquí.

Asignaciones de estudios de caso para evaluar a los candidatos a Ingenieros de MLOps

Las asignaciones de estudios de caso pueden ser efectivas para evaluar las habilidades de los ingenieros de MLOps, pero conllevan inconvenientes. Estas asignaciones a menudo tienen bajas tasas de finalización debido a su extensión y pueden hacer que pierda buenos candidatos que no están dispuestos a invertir una cantidad de tiempo significativa. A pesar de estos desafíos, los estudios de caso bien diseñados pueden proporcionar información valiosa sobre las habilidades de resolución de problemas y las habilidades prácticas de un candidato.

Diseño de Pipeline MLOps: Este estudio de caso solicita a los candidatos que diseñen un pipeline MLOps de extremo a extremo para un proyecto de aprendizaje automático hipotético. Evalúa su comprensión de los flujos de trabajo de operaciones de aprendizaje automático, incluyendo entrenamiento, despliegue, monitoreo y mantenimiento del modelo.

Sistema de Reentrenamiento Automático de Modelos: Los candidatos deben crear un sistema que reentrene y despliegue automáticamente los modelos de aprendizaje automático basándose en métricas de rendimiento. Esta tarea evalúa sus habilidades en automatización, integración continua y gestión de pipelines de datos.

Desafío de Escalabilidad de la Infraestructura de ML: Este estudio de caso se centra en escalar una infraestructura de ML existente para manejar un mayor volumen de datos y complejidad del modelo. Evalúa la capacidad del candidato para optimizar la utilización de recursos, implementar soluciones de computación distribuida y garantizar la fiabilidad del sistema.

Estructurando la Etapa de Entrevista para Candidatos a Ingenieros de MLOps

Después de que los candidatos aprueben las pruebas de habilidades iniciales, es crucial realizar entrevistas técnicas para evaluar a fondo sus habilidades duras. Si bien las pruebas de habilidades son efectivas para la selección inicial, las entrevistas técnicas ayudan a identificar a los candidatos más adecuados para el puesto de MLOps. Exploremos algunas preguntas de ejemplo para evaluar a los candidatos a ingenieros de MLOps.

Considere preguntar: 1) '¿Cómo diseñaría un pipeline CI/CD para modelos de ML?' 2) 'Explique su enfoque para monitorear el rendimiento del modelo de ML en producción.' 3) '¿Qué estrategias utiliza para el control de versiones en proyectos de ML?' 4) '¿Cómo aborda la deriva de datos en modelos desplegados?' 5) 'Describa su experiencia con herramientas de contenedorización y orquestación como Docker y Kubernetes.' Estas preguntas ayudan a evaluar el conocimiento práctico y las habilidades de resolución de problemas del candidato en MLOps.

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

Muchas personas a menudo confunden a los ingenieros de MLOps y a los ingenieros de aprendizaje automático porque ambos roles son integrales para el ciclo de vida del aprendizaje automático. Sin embargo, su enfoque y responsabilidades son bastante distintos, lo que hace esencial entender estas diferencias al contratar.

Un ingeniero de MLOps se centra principalmente en el lado operativo de los sistemas de aprendizaje automático, asegurando una implementación y mantenimiento fluidos. Las habilidades clave incluyen DevOps, el manejo de plataformas en la nube y la utilización de herramientas como Docker y Kubernetes. En contraste, un ingeniero de aprendizaje automático se preocupa por desarrollar y optimizar modelos de ML, requiriendo dominio en el diseño de algoritmos y frameworks como TensorFlow y PyTorch.

Aquí hay una comparación rápida de sus atributos:

• Enfoque Principal: Ingeniero de MLOps - Operaciones y despliegue de sistemas de ML; Ingeniero de Machine Learning - Desarrollo y optimización de modelos de ML.
• Habilidades Clave: Ingeniero de MLOps - DevOps, plataformas en la nube; Ingeniero de Machine Learning - Diseño de algoritmos, ingeniería de características.
• Herramientas: Ingeniero de MLOps - Docker, pipelines de CI/CD; Ingeniero de Machine Learning - TensorFlow, scikit-learn.
• Lenguajes de Programación: Ingeniero de MLOps - Python, Go; Ingeniero de Machine Learning - Python, R.
• Entorno de Trabajo: Ingeniero de MLOps - Sistemas de producción; Ingeniero de Machine Learning - Entornos de desarrollo.

En términos de colaboración, los Ingenieros de MLOps suelen trabajar estrechamente con equipos de DevOps e Ingenieros de Datos, mientras que los Ingenieros de Machine Learning se asocian con Científicos de Datos y equipos de investigación. Comprender estas diferencias puede ayudarle a identificar eficazmente al candidato adecuado para sus proyectos de machine learning.

	Ingeniero de MLOps	Ingeniero de Machine Learning
Enfoque Principal	Operaciones y despliegue de sistemas de ML	Desarrollo y optimización de modelos de ML
Habilidades Clave	DevOps, plataformas en la nube, containerización	Diseño de algoritmos, ingeniería de características, entrenamiento de modelos
Herramientas	Docker, Kubernetes, pipelines de CI/CD	TensorFlow, PyTorch, scikit-learn
Lenguajes de Programación	Python, Go, Shell scripting	Python, R, SQL
Entorno de Trabajo	Sistemas de producción, infraestructura en la nube	Entornos de desarrollo, Jupyter notebooks
Colaboración	Equipos de DevOps, Ingenieros de Datos	Científicos de Datos, Equipos de Investigación
Métricas de Rendimiento	Fiabilidad del sistema, escalabilidad, eficiencia	Precisión del modelo, precisión, recall
Antecedentes Profesionales	Ingeniería de Software, DevOps	Ciencias de Datos, Estadística

Contrata a los ingenieros de operaciones de aprendizaje automático (MLOps) adecuados para tus necesidades

En esta publicación de blog, hemos explorado las responsabilidades de un ingeniero de MLOps, el proceso de contratación, las habilidades y cualificaciones clave, y cómo redactar eficazmente una descripción de puesto. También hemos discutido varias plataformas para la contratación, formas de examinar currículums y estrategias para realizar entrevistas para garantizar que encuentres la persona adecuada para tu organización.

La conclusión clave para los gerentes de contratación y los reclutadores es hacer hincapié en descripciones de puestos precisas y emplear pruebas de habilidades precisas para evaluar a los candidatos. El uso de herramientas relevantes como la Prueba de habilidades de MLOps puede ayudar a identificar candidatos calificados. Siguiendo estas pautas, puedes optimizar el proceso de contratación y asegurar el mejor talento para tu equipo.

Prueba de Habilidades de MLOps

40 minutos | 15 preguntas de opción múltiple (MCQ)

La prueba de MLOps evalúa la competencia de un candidato en las operaciones de aprendizaje automático, cubriendo aspectos clave del ciclo de vida del ML, la implementación de modelos y las prácticas de CI/CD para ML. Evalúa el conocimiento del monitoreo de modelos, el control de versiones de datos y la infraestructura de ML a través de preguntas de opción múltiple basadas en escenarios, asegurando que los candidatos puedan administrar y operacionalizar eficazmente los proyectos de aprendizaje automático en entornos de producción.

[

Probar la prueba de habilidades de MLOps

](https://www.adaface.com/assessment-test/mlops-skills-test)

Preguntas frecuentes

Mientras que los científicos de datos se centran en el desarrollo de modelos de aprendizaje automático, los ingenieros de MLOps son responsables de la operacionalización de estos modelos, asegurando que se ejecuten eficientemente en entornos de producción y manteniendo la infraestructura para la integración y el despliegue continuos de los sistemas de ML.

Las habilidades técnicas clave incluyen el dominio de plataformas en la nube (AWS, Azure, GCP), la contenedorización (Docker, Kubernetes), las tuberías de CI/CD, los lenguajes de programación (Python, Go) y la familiaridad con los marcos de ML como TensorFlow o PyTorch. Consulte nuestra prueba de habilidades de MLOps para una evaluación completa.

Utilice estudios de casos o tareas técnicas que simulen los desafíos de MLOps del mundo real. Pida a los candidatos que diseñen un sistema para la implementación, el monitoreo y el versionado de modelos. Nuestras preguntas de entrevista de MLOps pueden ayudarle a evaluar las habilidades de resolución de problemas.

Busque habilidades sólidas de comunicación, capacidad para el trabajo en equipo y facilidad para cerrar la brecha entre la ciencia de datos y las operaciones de TI. Los ingenieros de MLOps también deben demostrar habilidades de gestión de proyectos y la capacidad de trabajar en entornos ágiles y de ritmo rápido.

Comience con una evaluación técnica utilizando una plataforma de evaluación en línea. Continúe con una entrevista técnica centrada en los conceptos de MLOps y una prueba de codificación práctica. Finalmente, realice una entrevista de comportamiento para evaluar la adaptación cultural y las habilidades blandas.

Busque candidatos en bolsas de trabajo especializadas, conferencias de IA y ML y redes profesionales como LinkedIn. También puede aprovechar las plataformas de contratación remota para acceder a un grupo global de talentos de profesionales de MLOps.

Busque candidatos que demuestren un compromiso con el aprendizaje continuo. Pregunte sobre su participación en la comunidad MLOps, la asistencia a conferencias y cualquier proyecto personal o contribución a herramientas MLOps de código abierto.