Cómo Contratar a un Ingeniero de Procesamiento del Lenguaje Natural: Guía para un Reclutador

Como reclutador, incorporar a un Ingeniero de Procesamiento del Lenguaje Natural (PNL) no se trata solo de cubrir un puesto. Se trata de mejorar estratégicamente a su equipo con un profesional que pueda aprovechar las tecnologías del lenguaje para impulsar el valor empresarial. Muchas empresas tienen dificultades para definir claramente sus necesidades y comprender las habilidades especializadas que debe poseer un Ingeniero de PNL. Este rol es fundamental para proyectos que involucran modelos de lenguaje, traducción automática y reconocimiento de voz, sin embargo, los gerentes de contratación a menudo se distraen con el conocimiento general de IA de un candidato en lugar de centrarse en la experiencia específica de PNL.

En este artículo, le guiamos a través del proceso de contratación de un Ingeniero de PNL, cubriendo todo, desde la elaboración de una descripción de trabajo sólida hasta la evaluación de los currículums de los candidatos. Para una comprensión más profunda de las descripciones de trabajo, eche un vistazo a nuestra Descripción del puesto de Ingeniero de Procesamiento del Lenguaje Natural.

Tabla de contenido

¿Por qué contratar a un Ingeniero de Procesamiento del Lenguaje Natural?

¿Qué hace un Ingeniero de Procesamiento del Lenguaje Natural?

Proceso de contratación de Ingenieros de Procesamiento del Lenguaje Natural

Creación del perfil de candidato ideal para un Ingeniero de Procesamiento del Lenguaje Natural

¿Cómo escribir una descripción del puesto de Ingeniero de Procesamiento del Lenguaje Natural?

Las mejores plataformas para obtener Ingenieros de Procesamiento del Lenguaje Natural

Cómo examinar los currículums de los Ingenieros de Procesamiento del Lenguaje Natural

Pruebas de habilidades recomendadas para examinar a los Ingenieros de Procesamiento del Lenguaje Natural

Cómo estructurar las entrevistas para la contratación de Ingenieros de Procesamiento del Lenguaje Natural

¿Cuál es la diferencia entre un científico de investigación en PNL y un ingeniero en PNL?

¿Cuáles son los rangos de los ingenieros de procesamiento del lenguaje natural?

Contrata a los mejores ingenieros de procesamiento del lenguaje natural

¿Por qué contratar a un ingeniero de procesamiento del lenguaje natural?

Considera contratar a un ingeniero de PNL cuando tu empresa se enfrente a desafíos relacionados con el lenguaje. Por ejemplo, si necesitas crear un chatbot para mejorar el servicio al cliente o desarrollar una herramienta de análisis de sentimiento para el monitoreo de redes sociales.

Los ingenieros de PNL pueden abordar diversas tareas como:

• Clasificación y resumen de texto
• Traducción automática
• Reconocimiento y síntesis de voz

Si estos proyectos son centrales para los objetivos de tu negocio, es hora de contratar a un especialista en PNL a tiempo completo. Para proyectos puntuales o para probar las aguas, podrías comenzar con un consultor o usar herramientas de PNL prefabricadas antes de comprometerte con una contratación a tiempo completo.

¿Qué hace un ingeniero de procesamiento del lenguaje natural?

Un Ingeniero de Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) diseña e implementa sistemas que permiten a las computadoras comprender, interpretar y generar lenguaje humano. Trabajan en la creación de algoritmos y modelos que pueden procesar y analizar datos de texto o voz, lo que permite que las máquinas interactúen con los humanos de una manera más natural.

Las tareas diarias de un Ingeniero de PLN típicamente incluyen:

• Desarrollar y mejorar modelos de aprendizaje automático para la comprensión del lenguaje.
• Implementar y optimizar sistemas de clasificación de texto, análisis de sentimiento y reconocimiento de entidades nombradas.
• Crear chatbots y asistentes virtuales.
• Trabajar con grandes conjuntos de datos para entrenar y probar modelos de PLN.
• Colaborar con científicos de datos e ingenieros de software para integrar soluciones de PLN en productos existentes.
• Mantenerse actualizado con los últimos avances en técnicas y tecnologías de PLN

Proceso de Contratación de un Ingeniero de Procesamiento del Lenguaje Natural

Contratar a un Ingeniero de Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) implica un proceso bien pensado para identificar a los candidatos con las habilidades y aptitudes adecuadas. Aquí hay una guía sencilla para navegar este proceso sin problemas.

• Elaborar una descripción de trabajo convincente: Utilice los recursos disponibles para definir el rol y las responsabilidades claramente. Puede consultar Descripción del puesto de Ingeniero de PLN para obtener orientación.

• Publicación de empleo y selección de currículums: Una vez que la descripción del trabajo esté lista, publíquela en las bolsas de trabajo relevantes. Anticipe recibir currículums en una semana y examínelos para detectar las calificaciones clave.

• Pruebas de evaluación iniciales: Realice evaluaciones de habilidades utilizando pruebas específicas para cada puesto para evaluar la experiencia técnica de los candidatos. Esta etapa suele durar de una a dos semanas.

• Rondas de entrevistas: Los candidatos preseleccionados deben pasar por múltiples rondas de entrevistas centradas en habilidades técnicas, de resolución de problemas e interpersonales. Esta parte suele durar de dos a tres semanas.

• Selección final y oferta: Después de identificar al candidato ideal, prepare y extienda una oferta. Procure completar esto en una semana.

Todo el proceso de contratación suele durar entre seis y ocho semanas. Siguiendo estos pasos, puede identificar sistemáticamente al candidato adecuado. Estén atentos, ya que profundizaremos en cada paso con listas de verificación y material útiles para ayudarle en su proceso de contratación.

Creación del perfil de candidato ideal para un ingeniero de procesamiento del lenguaje natural

Antes de comenzar el proceso de contratación para un ingeniero de PNL, establecer un perfil de candidato ideal adaptado a las necesidades únicas de su empresa es un paso clave. El desafío radica en distinguir entre las habilidades imprescindibles y las que son deseables. Por ejemplo, si bien la competencia en Python y bibliotecas de PNL como NLTK es un requisito básico, la experiencia con plataformas en la nube como AWS puede ser preferible, dependiendo de la infraestructura de su empresa.

Para agilizar el proceso de contratación, es importante definir claramente qué habilidades son requeridas versus preferidas. Las habilidades requeridas pueden incluir una base sólida en informática y dominio de herramientas de PNL y marcos de aprendizaje automático. Por el lado preferido, una maestría en Lingüística Computacional o experiencia en la implementación de modelos de PNL puede diferenciar a los candidatos. Explore más sobre el mapeo de habilidades para asegurarse de que está cubriendo todas las bases.

Habilidades y cualificaciones requeridas	Habilidades y cualificaciones preferidas
Licenciatura en Ciencias de la Computación, Lingüística o campo relacionado	Máster en Lingüística Computacional o campo relacionado
Dominio de Python y bibliotecas de PNL como NLTK, SpaCy o Transformers	Experiencia en la implementación de modelos de PNL en producción
Experiencia con marcos de aprendizaje automático como TensorFlow o PyTorch	Sólida comprensión de plataformas en la nube como AWS o Google Cloud
Sólida comprensión de conceptos lingüísticos y modelos de lenguaje	Familiaridad con API RESTful y arquitectura de microservicios
Experiencia con preprocesamiento de datos y técnicas de normalización de texto	Experiencia con el procesamiento de datos a gran escala utilizando Hadoop o Apache Spark

¿Cómo redactar una descripción de puesto de Ingeniero de Procesamiento del Lenguaje Natural?

Crear una descripción de puesto efectiva para un Ingeniero de Procesamiento del Lenguaje Natural es clave para atraer a los candidatos adecuados. Una vez que tenga listo un perfil del candidato, el siguiente paso es capturar esa información en la descripción del puesto para atraer al talento adecuado.

• Destacar las responsabilidades clave y el impacto: Describa claramente las responsabilidades del ingeniero de PNL, incluyendo tareas como el desarrollo de modelos de lenguaje y la implementación de algoritmos. Enfatizar cómo estas contribuciones impulsarán la innovación en su empresa puede atraer a profesionales motivados que buscan un trabajo impactante.

• Equilibrar los requisitos técnicos con las habilidades blandas: Especifique las habilidades técnicas necesarias, como el dominio de Python y la experiencia con bibliotecas de PNL como NLTK o SpaCy. Sin embargo, no olvide mencionar la importancia de las habilidades blandas como el pensamiento crítico y la comunicación efectiva, que son cruciales para la colaboración en un equipo interdisciplinario.

• Muestre los puntos de venta únicos: Describa qué diferencia a su empresa, ya sea que trabaje en proyectos de IA de vanguardia o que tenga una cultura de aprendizaje continuo. Destacar estos aspectos puede ayudarle a destacar y atraer a los mejores talentos que desean crecer con su organización.

Para obtener información más detallada sobre cómo redactar la descripción de su puesto, puede consultar la página de descripción del puesto de ingeniero de PNL.

Las mejores plataformas para encontrar ingenieros de procesamiento del lenguaje natural

Ahora que tiene una descripción de trabajo bien elaborada, es hora de enumerar su puesto de ingeniero de PNL en las bolsas de trabajo para atraer a candidatos calificados. La plataforma adecuada puede afectar significativamente la calidad y cantidad de solicitudes que recibe. Exploremos algunos de los mejores lugares para publicar su oferta de trabajo de PNL.

LinkedIn Jobs

Ideal para publicar puestos de ingeniero de PNL a tiempo completo. La gran red profesional permite la publicación de trabajos dirigidos y la búsqueda de candidatos.

Indeed

Bolsa de trabajo muy utilizada para publicar puestos de PNL a tiempo completo. Ofrece búsqueda de currículums y funciones de seguimiento de solicitantes.

Glassdoor

Bueno para publicar puestos de tiempo completo y mostrar la cultura de la empresa. Los candidatos pueden ver reseñas de la empresa e información salarial.

Otras plataformas notables incluyen RemoteOK para equipos distribuidos, Stack Overflow Jobs para llegar a desarrolladores calificados, Kaggle Jobs para roles centrados en la ciencia de datos y AI Job Board para un público especializado de profesionales de la IA. Cada plataforma ofrece beneficios únicos, así que considere sus necesidades específicas al elegir dónde publicar su trabajo de ingeniero de PNL.

Cómo examinar currículums de ingenieros de procesamiento del lenguaje natural

La selección de currículums es un primer paso fundamental al contratar a un ingeniero de procesamiento del lenguaje natural (PNL) debido al gran volumen de solicitantes. Este proceso ayuda a filtrar a los candidatos que no cumplen con los requisitos básicos, lo que le permite concentrarse en aquellos que son más propensos a ser una buena opción para sus necesidades.

Al revisar currículums manualmente, busque palabras clave específicas que se alineen con los requisitos del puesto. Palabras clave como Python, NLTK, TensorFlow y normalización de texto son importantes. Escanear currículums en busca de estos términos puede ayudarlo a identificar rápidamente a los candidatos con las habilidades y la experiencia necesarias. Para obtener más información sobre las habilidades requeridas para un ingeniero de procesamiento del lenguaje natural, visite este blog.

La utilización de modelos de lenguaje de IA puede agilizar el proceso de selección de currículums. Herramientas como ChatGPT le permiten ingresar un conjunto de palabras clave deseadas y evaluar automáticamente los currículums en busca de coincidencias. Este enfoque puede ahorrar tiempo y ayudar a garantizar una evaluación consistente de las calificaciones de los candidatos.

Aquí hay una solicitud de muestra que puede usar con herramientas de IA para facilitar la selección de currículums:

TAREA: Examinar currículums para que coincidan con la descripción del puesto de ingeniero de PNL ENTRADA: Currículums SALIDA: Para cada currículum, proporcione la siguiente información: - ID de correo electrónico - Nombre - Palabras clave coincidentes - Puntuación (de 10 según las palabras clave coincidentes) - Recomendación (recomendación detallada sobre si preseleccionar a este candidato o no) - Preselección (Sí, No o Tal vez) REGLAS: - Si no está seguro de la idoneidad de un candidato, coloque al candidato como Tal vez en lugar de No - Mantenga la recomendación concisa y directa. DATOS DE PALABRAS CLAVE: - Programación (Python, Java, C++) - Bibliotecas de PNL (NLTK, SpaCy, Transformers) - Marcos de aprendizaje automático (TensorFlow, PyTorch) - Procesamiento de datos (Hadoop, Apache Spark)

Puedes explorar más a fondo las soluciones de detección de currículums con IA para mejorar tus estrategias de contratación.

Pruebas de habilidades recomendadas para evaluar a los ingenieros de procesamiento del lenguaje natural

Contratar al Ingeniero de Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) adecuado puede cambiar las reglas del juego para tu organización. Dado que el PLN involucra una combinación de lingüística y aprendizaje automático, se recomiendan pruebas de habilidades para evaluar con precisión las calificaciones de un candidato más allá de su currículum. Aquí están nuestras mejores opciones para pruebas de habilidades para evaluar a los posibles ingenieros de PLN.

La Prueba en línea de PLN está diseñada para evaluar la experiencia de un candidato en conceptos y aplicaciones de procesamiento del lenguaje natural. Es perfecta para medir su comprensión del procesamiento de texto, modelos de lenguaje y análisis semántico.

Una Prueba en línea de Python ayuda a medir la competencia de un candidato en Python, un lenguaje que se utiliza con frecuencia en proyectos de PLN. Las bibliotecas de Python como nltk, spaCy y TensorFlow son cruciales para desarrollar y probar modelos de PLN.

La Prueba en línea de Aprendizaje Automático es esencial para evaluar el conocimiento de aprendizaje automático de un candidato. Esto incluye su capacidad para implementar algoritmos que a menudo se utilizan en tareas de PLN como clasificación y agrupación.

Para evaluar la competencia en aprendizaje profundo, particularmente con marcos utilizados en PLN, se recomienda la Prueba de TensorFlow. Evalúa la capacidad de un candidato para crear y entrenar modelos utilizando TensorFlow, una herramienta común en aplicaciones de aprendizaje profundo.

Por último, considera la Prueba de Ingeniería de Prompts para roles centrados en IA generativa. Evalúa la habilidad de un candidato para diseñar prompts para modelos de IA, lo cual es cada vez más importante en PLN para tareas como la generación de texto y los sistemas de diálogo.

Cómo estructurar entrevistas para contratar ingenieros de procesamiento del lenguaje natural

Una vez que los candidatos aprueban las pruebas iniciales de habilidades, el siguiente paso es invitarlos a entrevistas técnicas para evaluar más a fondo sus habilidades duras. Si bien las pruebas de habilidades son excelentes para filtrar a los candidatos no calificados, las entrevistas son donde identificas a aquellos que realmente son adecuados para el puesto. Esta etapa te permite profundizar en su experiencia y habilidades para resolver problemas, que son cruciales en el campo del Procesamiento del Lenguaje Natural.

Aquí hay algunas preguntas de ejemplo para la entrevista a considerar:

• ¿Cómo abordaría una tarea de análisis de sentimiento utilizando técnicas de PLN?
• ¿Puede explicar la diferencia entre el reconocimiento de entidades nombradas y el etiquetado de la clase gramatical?
• Describa cómo manejaría datos de texto no estructurados.
• ¿Cuáles son algunos desafíos comunes que enfrenta al trabajar con modelos de lenguaje?
• ¿Cómo asegura que sus modelos de PLN sean justos y no sesgados?

Estas preguntas ayudan a evaluar la comprensión práctica y la adaptabilidad del candidato a los problemas del PNL del mundo real. También miden su experiencia con herramientas y metodologías de PNL, asegurando que se alineen con los requisitos del puesto.

¿Cuál es la diferencia entre un Científico de Investigación en PNL y un Ingeniero de PNL?

Aunque tanto los Científicos de Investigación en PNL como los Ingenieros de PNL trabajan en el campo del Procesamiento del Lenguaje Natural, sus roles y áreas de enfoque difieren significativamente. La gente a menudo los confunde porque ambos implican trabajar con lenguajes y algoritmos, pero la naturaleza de su trabajo es bastante distinta.

Los Científicos de Investigación en PNL generalmente tienen títulos avanzados como un Doctorado o una Maestría en campos como Lingüística o Ciencias de la Computación. Se centran en la investigación teórica y académica, desarrollando nuevos algoritmos de PNL y profundizando en el aprendizaje profundo y el modelado estadístico. Típicamente trabajan con herramientas como TensorFlow y PyTorch, y lenguajes de programación como Python y R.

Por otro lado, los Ingenieros de PNL a menudo se ven con una Licenciatura o una Maestría en campos como Ciencias de la Computación o Ingeniería de Software. Su trabajo se trata más de implementar soluciones de PNL y mejorar los sistemas existentes para aplicaciones prácticas. Se enfocan en el desarrollo de software y el diseño de sistemas, a menudo utilizando lenguajes de programación como Python, Java y C++. Las herramientas con las que trabajan incluyen SpaCy, NLTK y plataformas en la nube como AWS.

Para atraer al mejor talento técnico para estos roles, es importante comprender las habilidades requeridas. Este conocimiento ayuda a adaptar el proceso de contratación para encontrar al candidato adecuado para cada puesto específico.

	Investigador de PNL	Ingeniero de PNL
Título Universitario	Lingüística, Ciencias de la Computación, Matemáticas	Ciencias de la Computación, Ingeniería de Software
Nivel de Educación	Doctorado o Máster	Licenciatura o Máster
Responsabilidades Laborales	Desarrollar nuevos algoritmos de PNL, Realizar investigación	Implementar soluciones de PNL, Mejorar los sistemas existentes
Enfoque	Investigación teórica y académica	Aplicación práctica e integración de sistemas
Habilidades	Aprendizaje profundo, Modelado estadístico	Desarrollo de software, Diseño de sistemas
Lenguajes de Programación	Python, R	Python, Java, C++
Herramientas	TensorFlow, PyTorch	SpaCy, NLTK, AWS
Palabras Clave	Investigación, Innovación, Algoritmos	Implementación, Optimización, Despliegue

¿Cuáles son los rangos de los Ingenieros de Procesamiento del Lenguaje Natural?

Mucha gente a menudo confunde los diferentes rangos dentro del campo de la ingeniería del Procesamiento del Lenguaje Natural (PNL). La jerarquía puede variar según la organización, pero generalmente, existen varios niveles distintos de ingenieros de PNL.

1. Ingeniero Junior de PNL: Esta es una posición de nivel de entrada para aquellos con una sólida base en conceptos de PNL y habilidades de programación. Por lo general, trabajan en proyectos más pequeños o componentes de sistemas más grandes bajo supervisión.

2. Ingeniero de PNL: En este nivel, los ingenieros tienen algunos años de experiencia y pueden trabajar de forma independiente en tareas de PNL más complejas. A menudo son responsables del desarrollo e implementación de modelos y algoritmos de PNL.

3. Ingeniero Senior de PNL: Estos profesionales tienen amplia experiencia y profundo conocimiento en PNL. Lideran proyectos, asesoran a los miembros junior del equipo y toman decisiones arquitectónicas significativas para los sistemas de PNL.

4. Ingeniero Principal de PNL: Este es un puesto de liderazgo que implica establecer la dirección técnica para las iniciativas de PNL dentro de una organización. A menudo colaboran con otros departamentos y contribuyen a la estrategia general de IA de la empresa.

5. Arquitecto de PNL: En el nivel más alto, los arquitectos de PNL diseñan sistemas de PNL a gran escala y supervisan su implementación en múltiples equipos o productos. También participan en investigación e innovación dentro del campo.

Al contratar para estos puestos, es crucial evaluar las habilidades técnicas y el nivel de experiencia de los candidatos. El uso de pruebas de codificación específicas de PNL puede ayudar a evaluar sus habilidades prácticas y asegurar que se incorpore el talento adecuado para cada rango.

Contrate a los mejores ingenieros de procesamiento del lenguaje natural

A lo largo de esta guía, hemos navegado por las complejidades de la contratación de un ingeniero de procesamiento del lenguaje natural, cubriendo sus roles, el proceso de contratación y cómo crear la descripción de trabajo ideal. También hemos explorado dónde encontrar el mejor talento, cómo examinar currículums y las habilidades esenciales para el puesto.

¿La conclusión clave? Elaborar descripciones de trabajo precisas y aprovechar las pruebas de habilidades puede mejorar significativamente la precisión de su contratación. Para evaluar eficazmente a los posibles candidatos, considere el uso de evaluaciones especializadas como la prueba en línea de PNL para asegurarse de encontrar la persona adecuada para su organización.

Prueba de Procesamiento del Lenguaje Natural (PNL)

25 minutos | 12 MCQs

La prueba en línea de PNL (Procesamiento del Lenguaje Natural) utiliza MCQs basados en escenarios para evaluar a los candidatos en su conocimiento de los conceptos y técnicas de PNL, como la clasificación de texto, la extracción de información, el análisis de sentimientos y el reconocimiento de entidades nombradas. La prueba evalúa la capacidad del candidato para aplicar técnicas de PNL a problemas y escenarios del mundo real y diseñar modelos de PNL efectivos.

[

Probar la prueba de procesamiento del lenguaje natural (PNL)

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

Preguntas frecuentes

Un ingeniero de procesamiento del lenguaje natural generalmente se enfoca en diseñar e implementar algoritmos para procesar e interpretar el lenguaje humano, construir modelos de lenguaje y colaborar en aplicaciones impulsadas por la IA como chatbots y asistentes de voz.

Las habilidades clave incluyen dominio de lenguajes de programación como Python, experiencia con bibliotecas de PNL como NLTK o spaCy y una sólida comprensión del aprendizaje automático y las técnicas de preprocesamiento de datos.

Considere el uso de herramientas de evaluación de habilidades, como pruebas de codificación o desafíos prácticos de PNL, para evaluar su competencia técnica. Visite nuestra página de pruebas de codificación para obtener más información.

Un Ingeniero de PNL se enfoca en aplicar técnicas para crear aplicaciones funcionales, mientras que un Científico de Investigación de PNL participa en el avance del campo a través de la investigación y el desarrollo de nuevas metodologías.

Puede encontrar candidatos en plataformas como LinkedIn, GitHub o a través de bolsas de trabajo especializadas que se centran en roles de IA y aprendizaje automático.

Incluya una combinación de preguntas de comportamiento, técnicas y de resolución de problemas, y considere pruebas prácticas para comprender completamente su enfoque y capacidades.

Los rangos pueden variar desde puestos de nivel de entrada hasta roles senior, y varían según la experiencia, la experiencia y la complejidad de los proyectos que han manejado en el pasado.