Cómo contratar ingenieros de PNL: funciones, habilidades y un proceso paso a paso

Contratar a un ingeniero de PNL (Procesamiento del Lenguaje Natural) puede ser una tarea desalentadora si no está familiarizado con los matices del puesto. Estos especialistas aportan un inmenso valor a las organizaciones al transformar datos no estructurados en información útil, mejorando las capacidades de la IA y mejorando las experiencias de los usuarios en todas las aplicaciones. Sin embargo, muchos gerentes de contratación pasan por alto la alineación de la experiencia técnica con las necesidades particulares de sus proyectos, lo que lleva a discrepancias e ineficiencias.

En esta guía, le guiaremos a través de los aspectos esenciales de la contratación de un ingeniero de PNL. Desde la comprensión de sus roles y responsabilidades hasta la elaboración de una descripción del puesto y la evaluación de las habilidades clave, obtendrá información sobre cómo estructurar su proceso de contratación de manera efectiva. Para obtener recursos de evaluación adicionales, es posible que desee explorar nuestra Prueba en línea de PNL.

Tabla de contenidos

¿Por qué contratar a un ingeniero de PNL?

¿Qué hace un ingeniero de PNL?

Proceso de contratación de ingenieros de PNL

Habilidades y calificaciones clave para contratar a un ingeniero de PNL

Cómo redactar una descripción de trabajo eficaz para un ingeniero de PNL

Las mejores plataformas para contratar ingenieros de PNL

Palabras clave para buscar en los currículums de los ingenieros de PNL

Pruebas de habilidades recomendadas para ingenieros de PNL

Asignaciones de estudios de caso eficaces para contratar ingenieros de PNL

Estructurar la etapa de entrevista para los candidatos a ingeniero de PNL

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

¿Cuáles son los rangos de los ingenieros de PNL?

Contrata a los mejores ingenieros de PNL para tu equipo

¿Por qué contratar a un ingeniero de PNL?

Para decidir si necesita un ingeniero de PNL, comience por identificar los desafíos relacionados con el lenguaje en su negocio. Por ejemplo, es posible que deba mejorar la atención al cliente con chatbots, analizar los comentarios de los clientes o mejorar la funcionalidad de búsqueda en su sitio web.

Considere estos posibles proyectos de PNL:

• Automatización de la clasificación de documentos y la extracción de información
• Desarrollo de herramientas de análisis de sentimientos para el seguimiento de las redes sociales
• Creación de sistemas de traducción de idiomas para la expansión global

Si estos proyectos se alinean con sus objetivos a largo plazo, contratar a un ingeniero de PNL a tiempo completo podría ser beneficioso. Para proyectos a corto plazo o experimentales, considere trabajar con un consultor o utilizar pruebas de evaluación de PNL prefabricadas para evaluar a los posibles candidatos.

¿Qué hace un ingeniero de PNL?

Un ingeniero de PNL se especializa en el desarrollo de sistemas que pueden comprender, interpretar y generar lenguaje humano. Trabajan en la creación de algoritmos y modelos que permiten a las máquinas procesar y analizar datos de texto o voz, cerrando la brecha entre la comunicación humana y la comprensión de las computadoras.

Las responsabilidades diarias de un ingeniero de PNL incluyen:

• Diseño e implementación de modelos de aprendizaje automático para tareas de lenguaje
• Preprocesamiento y limpieza de datos de texto
• Desarrollo de algoritmos para clasificación de texto, análisis de sentimiento y reconocimiento de entidades nombradas
• Creación de chatbots y asistentes virtuales
• Optimización de los sistemas de PNL existentes para un mejor rendimiento
• Colaboración con científicos de datos e ingenieros de software en proyectos de IA y aprendizaje automático
• Mantenerse actualizado con los últimos avances en investigación y tecnologías de PNL

Proceso de contratación de Ingenieros de PNL

El proceso de contratación de Ingenieros de PNL suele durar entre 4 y 6 semanas. Aquí hay una descripción general rápida del cronograma y los pasos involucrados:

1. Publicar una descripción del puesto bien elaborada en los sitios de empleo relevantes.
2. Revisar los currículums recibidos (3-5 días)
3. Realizar exámenes iniciales (1 semana)
4. Administrar evaluaciones de habilidades específicas de PNL (1 semana)
5. Realizar entrevistas técnicas (1-2 semanas)
6. Evaluar la adaptación cultural (2-3 días)
7. Hacer una oferta al mejor candidato (1-2 días)

Este proceso permite una evaluación exhaustiva de la experiencia en PNL y las habilidades interpersonales de los candidatos. En las siguientes secciones, profundizaremos en cada paso, proporcionando listas de verificación y recursos para optimizar su proceso de contratación.

Habilidades y cualificaciones clave para contratar a un ingeniero de PNL

Al contratar a un Ingeniero de PNL, es importante establecer un perfil claro del candidato. El desafío a menudo radica en diferenciar entre habilidades imprescindibles y deseables, que pueden variar significativamente según las necesidades específicas de su empresa. Lo que un equipo considera esencial podría ser menos crítico para otro, por lo que la claridad es clave.

Para ayudarle a navegar esto, aquí hay un desglose de las habilidades y cualificaciones requeridas y preferidas para el puesto.

Habilidades y Cualificaciones Requeridas:

• Licenciatura en Ciencias de la Computación, Lingüística o campo relacionado

• Dominio de Python y bibliotecas de PNL (NLTK, spaCy, Gensim)

• Experiencia con marcos de aprendizaje automático (TensorFlow, PyTorch)

• Fuerte comprensión de los conceptos y algoritmos de PNL

• Excelentes habilidades de resolución de problemas y analíticas

Habilidades y Cualificaciones Preferidas:

• Máster o Doctorado en Lingüística Computacional o PNL

• Experiencia con modelos de aprendizaje profundo para tareas de PNL

• Familiaridad con plataformas en la nube (AWS, GCP, Azure)

• Conocimiento de múltiples idiomas y estructuras lingüísticas

• Investigación publicada o contribuciones a proyectos de PNL de código abierto

Habilidades y cualificaciones requeridas	Habilidades y cualificaciones preferidas
Licenciatura en Ciencias de la Computación, Lingüística o campo relacionado	Máster o Doctorado en Lingüística Computacional o PNL
Dominio de Python y bibliotecas de PNL (NLTK, spaCy, Gensim)	Experiencia con modelos de aprendizaje profundo para tareas de PNL
Experiencia con marcos de aprendizaje automático (TensorFlow, PyTorch)	Familiaridad con plataformas en la nube (AWS, GCP, Azure)
Sólida comprensión de conceptos y algoritmos de PNL	Conocimiento de múltiples idiomas y estructuras lingüísticas
Excelentes habilidades de resolución de problemas y análisis	Investigación publicada o contribuciones a proyectos de PNL de código abierto

Cómo escribir una descripción de puesto de ingeniero de PNL eficaz

Una vez que haya definido el perfil de candidato ideal para su puesto de ingeniero de PNL, es hora de redactar una descripción de puesto atractiva. Una descripción de puesto (JD) bien escrita atrae al talento adecuado y establece expectativas claras. Aquí hay algunos consejos rápidos para ayudarlo a crear una descripción de puesto de ingeniero de PNL impactante:

• Resalte las responsabilidades y el impacto clave: Describa claramente los proyectos de PNL en los que trabajarán y cómo su función contribuye a los objetivos de la empresa.
• Equilibre las habilidades técnicas con las habilidades sociales: Enumere las bibliotecas y herramientas de PNL requeridas, pero también enfatice las habilidades de comunicación y resolución de problemas.
• Muestre los puntos de venta únicos de su empresa: Mencione los desafíos interesantes de PNL, las oportunidades de aprendizaje o cualquier tecnología de vanguardia que esté utilizando.
• Sea específico sobre la experiencia requerida: Detalle los años de experiencia necesarios en PNL, aprendizaje automático y lenguajes de programación relevantes.

Principales Plataformas para Contratar Ingenieros de PNL

Ahora que ha creado una descripción de trabajo convincente para un Ingeniero de PNL, el siguiente paso es publicarla en plataformas de listado de empleos para llegar a una amplia gama de candidatos potenciales. Utilizar las plataformas adecuadas es clave para obtener eficazmente el talento que necesita.

LinkedIn Empleos

Excelente para llegar a una amplia audiencia profesional y obtener candidatos para puestos de tiempo completo. Ofrece información detallada sobre perfiles.

Indeed

Uno de los sitios de empleo más grandes, ideal para publicar descripciones de trabajos para atraer a un amplio grupo de candidatos a tiempo completo.

Upwork

Lo mejor para contratar Ingenieros de PNL por proyecto o para trabajos freelance. Proporciona acceso a un gran grupo de freelancers.

Más allá de las plataformas iniciales, existen varias vías para explorar la contratación de ingenieros de PNL. Toptal es una opción fantástica si buscas especialistas freelance de alta calidad, mientras que AngelList se centra en conectar startups con talento tecnológico. Monster y CareerBuilder son sitios de referencia para puestos de tiempo completo, cada uno ofrece una vasta red de profesionales experimentados. Para opciones remotas, RemoteTechJobs y FlexJobs se especializan en roles tecnológicos que se pueden realizar desde cualquier lugar. Si buscas contrataciones de tiempo completo específicas para tecnología, Hired sirve como un recurso principal. Para los reclutadores que necesitan ayuda adicional para evaluar currículums, herramientas de detección de currículums con IA pueden mejorar el proceso.

Palabras clave a buscar en los currículums de ingenieros de PNL

La detección de currículums es un paso clave para encontrar al ingeniero de PNL adecuado. Te ayuda a identificar rápidamente a los candidatos con las habilidades y la experiencia más relevantes, lo que te ahorra tiempo en el proceso de contratación.

Al evaluar currículums manualmente, concéntrate en palabras clave principales como Python, bibliotecas de PNL (NLTK, spaCy) y marcos de aprendizaje automático (TensorFlow, PyTorch). Busca habilidades requeridas para los ingenieros de PNL como la clasificación de texto, el reconocimiento de entidades nombradas y el análisis de sentimientos.

Para agilizar el proceso, considera el uso de herramientas impulsadas por IA para la detección de currículums. Estas herramientas pueden analizar rápidamente grandes volúmenes de currículums, haciéndolos coincidir con los requisitos de tu trabajo y proporcionándote una lista de los mejores candidatos.

Aquí tienes un ejemplo de solicitud para la detección de currículums basada en IA:

TAREA: Revisar currículums para el puesto de Ingeniero/a de PNL ENTRADA: Currículums SALIDA: - Correo electrónico - Nombre - Palabras clave coincidentes - Puntuación (sobre 10) - Recomendación - Preselección (Sí/No/Tal vez) PALABRAS CLAVE: - Técnicas de PNL (clasificación de texto, reconocimiento de entidades nombradas) - Programación (Python, Java) - Aprendizaje automático (aprendizaje profundo, aprendizaje por transferencia) - Bibliotecas de PNL (NLTK, spaCy, Gensim) - Marcos de trabajo (TensorFlow, PyTorch)

Para evaluar mejor a los candidatos, considere usar una prueba online de PNL para evaluar sus habilidades prácticas.

Pruebas de habilidades recomendadas para Ingenieros/as de PNL

Las pruebas de habilidades son una excelente manera de evaluar a los ingenieros/as de PNL más allá de sus currículums. Ayudan a evaluar el conocimiento práctico y las habilidades de resolución de problemas en escenarios del mundo real. Aquí hay cinco pruebas clave que recomendamos para la preselección de candidatos a Ingeniero/a de PNL:

Prueba de habilidades de PNL: Esta prueba en línea de PNL evalúa la competencia de un candidato en conceptos y técnicas de procesamiento del lenguaje natural. Cubre temas como el preprocesamiento de texto, el análisis de sentimientos y el modelado del lenguaje.

Prueba de habilidades de Python: Python es el lenguaje de referencia para muchas tareas de PNL. Una evaluación de Python ayuda a medir la capacidad de un candidato para escribir código eficiente para el procesamiento de texto e implementar algoritmos de PNL.

Prueba de habilidades de aprendizaje automático: La PNL a menudo involucra técnicas de aprendizaje automático. Esta prueba de aprendizaje automático evalúa el conocimiento de algoritmos comúnmente utilizados en PNL, como naive Bayes y máquinas de vectores de soporte.

Prueba de habilidades de aprendizaje profundo: Muchas aplicaciones modernas de PNL utilizan aprendizaje profundo. Una evaluación de aprendizaje profundo puede evaluar la comprensión de las redes neuronales y sus aplicaciones en tareas de PNL como la traducción automática.

Prueba de habilidades de ciencia de datos: Los ingenieros de PNL a menudo necesitan habilidades más amplias en ciencia de datos. Una prueba de ciencia de datos puede evaluar su capacidad para manejar grandes conjuntos de datos, realizar análisis estadísticos y visualizar los resultados de proyectos de PNL.

Asignaciones efectivas de estudios de caso para contratar ingenieros de PNL

Las asignaciones de estudios de caso son un método popular para evaluar las habilidades de los posibles ingenieros de PNL. Si bien brindan información valiosa sobre las capacidades de resolución de problemas de un candidato, también conllevan inconvenientes, como largos tiempos de finalización y bajas tasas de respuesta, lo que podría disuadir a los candidatos calificados. Exploremos algunos estudios de caso recomendados para optimizar su proceso de contratación.

Análisis de sentimiento en datos de redes sociales: Este estudio de caso implica analizar publicaciones en redes sociales para determinar el sentimiento expresado. Es ideal para evaluar la capacidad de un solicitante para manejar datos no estructurados e implementar técnicas de procesamiento del lenguaje natural. Esta tarea simula proyectos del mundo real que los ingenieros de PNL a menudo encuentran.

Desarrollo de chatbots para atención al cliente: Los candidatos tienen la tarea de construir un chatbot simple para resolver consultas de clientes. Este estudio de caso evalúa su comprensión de los sistemas de diálogo y su capacidad para crear aplicaciones impulsadas por PNL que puedan mejorar las experiencias de los usuarios. También muestra su creatividad en la comprensión del lenguaje natural.

Reconocimiento de entidades nombradas para documentos financieros: En esta tarea, los candidatos deben identificar y categorizar entidades dentro de textos financieros, como empresas y valores monetarios. Esta tarea es particularmente útil para evaluar la competencia de un candidato en la extracción de entidades y los lenguajes específicos del dominio. Ayuda a identificar a aquellos que son expertos en la aplicación de técnicas de aprendizaje automático a campos especializados.

Estructurando la etapa de la entrevista para candidatos a Ingeniero de PNL

Después de que los candidatos aprueban las pruebas de habilidades iniciales, es hora de las entrevistas técnicas para evaluar a fondo sus habilidades duras. Si bien las pruebas de habilidades ayudan a filtrar a los candidatos no aptos, las entrevistas técnicas son clave para encontrar el mejor perfil para su puesto de Ingeniero de PNL. Aquí hay algunas preguntas de muestra para la entrevista que le ayudarán a evaluar a los candidatos de manera efectiva.

1. ¿Puede explicar la diferencia entre los enfoques de PNL basados en reglas y los estadísticos?
2. ¿Cómo manejaría las palabras fuera de vocabulario en una tarea de clasificación de texto?
3. ¿Cuáles son algunos pasos comunes de preprocesamiento en PNL y por qué son importantes?
4. ¿Puede describir un proyecto reciente de PNL en el que trabajó y los desafíos que enfrentó?
5. ¿Cómo abordaría la creación de un chatbot desde cero?
6. ¿Qué métricas usaría para evaluar el rendimiento de un sistema de traducción automática?

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

Mucha gente confunde a los científicos de datos de PNL y a los ingenieros de PNL debido a su enfoque compartido en el procesamiento del lenguaje natural. Sin embargo, estos roles tienen responsabilidades y conjuntos de habilidades distintos que los diferencian en el panorama de la IA y el aprendizaje automático.

Los científicos de datos de PNL se centran principalmente en la creación y el análisis de modelos. Por lo general, tienen títulos en campos cuantitativos y utilizan herramientas como Python, R y SQL para el análisis de datos y la creación de modelos de PNL. Su trabajo implica un análisis estadístico intensivo y la minería de datos, lo que a menudo requiere títulos avanzados como maestrías o doctorados.

Por otro lado, los ingenieros de PNL se concentran en la implementación y el escalado de modelos. Con experiencia en Ciencias de la Computación, utilizan lenguajes como Python, Java y C++ junto con herramientas como TensorFlow y PyTorch. Sus tareas principales incluyen la optimización y el escalado de modelos de PNL para entornos de producción.

Si bien ambos roles son cruciales en los proyectos de PNL, los científicos de datos se inclinan hacia la investigación y la creación de prototipos, mientras que los ingenieros se enfocan en la producción y el mantenimiento. Esta distinción ayuda a las organizaciones a construir equipos de PNL completos, capaces tanto de innovación como de implementación práctica.

	Científico de datos de PNL	Ingeniero de PNL
Título universitario	Campo cuantitativo	Ciencias de la Computación
Área de enfoque	Construcción y análisis de modelos	Implementación y escalado de modelos
Lenguajes de programación	Python, R, SQL	Python, Java, C++
Herramientas y bibliotecas	Pandas, NLTK, Scikit-learn	TensorFlow, PyTorch, Docker
Responsabilidades laborales	Análisis de datos, creación de modelos de PNL	Optimizar y escalar modelos de PNL
Nivel de educación	A menudo maestría o doctorado	Licenciatura o superior
Habilidades clave	Análisis estadístico, minería de datos	Desarrollo de software, diseño de sistemas
Participación en el proyecto	Investigación y creación de prototipos	Producción y mantenimiento

¿Cuáles son los rangos de los ingenieros de PNL?

Cuando se busca contratar ingenieros de PNL, es importante que los reclutadores y los gerentes de contratación comprendan los diferentes rangos y roles dentro de este campo especializado. Los títulos pueden variar entre empresas, pero aquí hay un desglose general para ayudarle a navegar por el panorama.

• Ingeniero Junior de PNL: A menudo un puesto de nivel inicial, los ingenieros junior de PNL son responsables de ayudar en el procesamiento de datos y las tareas básicas de implementación de modelos. Trabajan bajo supervisión para obtener experiencia práctica en proyectos de procesamiento del lenguaje natural.

• Ingeniero de PNL: Este puesto generalmente requiere unos pocos años de experiencia en el manejo de tareas de PNL. Estos ingenieros asumen proyectos más complejos y se espera que tengan una sólida comprensión de los marcos y herramientas de PNL. A menudo colaboran con científicos de datos e ingenieros de software para implementar modelos en producción.

• Ingeniero Senior de PNL: Un ingeniero senior de PNL suele participar en la dirección de proyectos, el diseño de modelos de PNL y la optimización del rendimiento. Se espera que guíen a los miembros junior del equipo y proporcionen soluciones a problemas complejos. Su función podría superponerse con las tareas típicamente asignadas a los científicos de datos, ya que trabajan en grandes conjuntos de datos y desarrollan algoritmos.

• Científico Investigador de PNL: Este rol se centra en el avance de las tecnologías de PNL mediante la realización de investigaciones originales y la publicación de hallazgos. Los científicos investigadores trabajan en estrecha colaboración con instituciones académicas y la industria para ampliar los límites de lo que la PNL puede lograr. A menudo participan en proyectos experimentales y desempeñan un papel crucial en la innovación.

Comprender estos rangos puede ayudarte a crear una descripción de puesto de ingeniero de PNL más específica y atraer al talento adecuado para tu equipo.

Contrata a los mejores ingenieros de PNL para tu equipo

A lo largo de esta guía, hemos cubierto los aspectos esenciales de la contratación de ingenieros de PNL. Desde la comprensión de su función y habilidades clave hasta la elaboración de descripciones de trabajo efectivas y la estructuración de entrevistas, ahora tienes un marco sólido para tu proceso de contratación.

Si hay una conclusión clave, es la importancia de utilizar descripciones de trabajo precisas y evaluaciones de habilidades para que tu proceso de contratación sea más preciso. Considera la posibilidad de utilizar pruebas en línea de PNL para evaluar las habilidades prácticas de los candidatos y asegurarte de que estás incorporando al talento adecuado.

Prueba de Procesamiento del Lenguaje Natural (PNL)

25 minutos | 12 MCQs

La prueba en línea de PNL (Procesamiento del Lenguaje Natural) utiliza preguntas de opción múltiple basadas en escenarios para evaluar a los candidatos sobre sus conocimientos de conceptos y técnicas de PNL, como clasificación de texto, extracción de información, análisis de sentimientos y 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.

[

Prueba de Procesamiento del Lenguaje Natural (PNL)

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

Preguntas frecuentes

Busque experiencia en procesamiento del lenguaje natural, aprendizaje automático, lenguajes de programación como Python y marcos como TensorFlow y PyTorch.

Describa claramente las funciones, responsabilidades y habilidades requeridas. Especifique las tecnologías con las que trabajarán y los proyectos que manejarán.

El proceso generalmente involucra la selección de currículums, evaluaciones técnicas, asignaciones de estudios de caso y entrevistas estructuradas.

Utilice plataformas como LinkedIn, sitios web especializados en empleos tecnológicos y agencias de reclutamiento que se enfocan en talento tecnológico.

Utilice pruebas de habilidades y entrevistas técnicas. También puede explorar plataformas como Adaface para evaluaciones personalizadas.

Un científico de datos de PNL se enfoca en extraer información de los datos, mientras que un ingeniero de PNL está más involucrado en el desarrollo e implementación de algoritmos de PNL.

Las asignaciones de estudios de caso permiten a los candidatos demostrar sus habilidades de resolución de problemas y la aplicación práctica de las habilidades de PNL en escenarios del mundo real.