Habilidades requeridas para un Ingeniero de Aprendizaje Automático y cómo evaluarlas

Los ingenieros de aprendizaje automático son los arquitectos detrás de sistemas inteligentes que pueden aprender y tomar decisiones. Diseñan algoritmos y modelos que permiten a las computadoras procesar y analizar grandes cantidades de datos, lo que permite la automatización y las capacidades predictivas.

Las habilidades de ingeniería de aprendizaje automático incluyen dominio de lenguajes de programación como Python y R, una sólida comprensión de algoritmos y estructuras de datos y la capacidad de trabajar con grandes conjuntos de datos. Además, habilidades como el pensamiento crítico y la colaboración son importantes para el éxito en este rol.

Los candidatos pueden escribir estas habilidades en sus currículums, pero no se pueden verificar sin pruebas de habilidades de ingeniero de aprendizaje automático en el trabajo.

En esta publicación, exploraremos 8 habilidades esenciales de ingeniero de aprendizaje automático, 9 habilidades secundarias y cómo evaluarlas para que pueda tomar decisiones de contratación informadas.

8 habilidades y rasgos fundamentales de ingeniero de aprendizaje automático

9 habilidades y rasgos secundarios de ingeniero de aprendizaje automático

Cómo evaluar las habilidades y rasgos de ingeniero de aprendizaje automático

Resumen: Las 8 habilidades clave de ingeniero de aprendizaje automático y cómo evaluarlas

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Preguntas frecuentes sobre las habilidades de los ingenieros de Machine Learning

8 habilidades y rasgos fundamentales de los ingenieros de Machine Learning

Las mejores habilidades para los ingenieros de Machine Learning incluyen Análisis Estadístico, Algoritmos de Machine Learning, Dominio de la Programación, Manipulación de Datos, Deep Learning, Evaluación de Modelos, Tecnologías de Big Data y Redes Neuronales.

Profundicemos en los detalles examinando las 8 habilidades esenciales de un ingeniero de Machine Learning.

Análisis Estadístico

El análisis estadístico es fundamental para un ingeniero de Machine Learning, ya que le permite comprender e interpretar los datos de manera efectiva. Esta habilidad se utiliza para tomar decisiones informadas sobre qué algoritmos usar y cómo ajustarlos, asegurando que los modelos sean precisos y confiables.

Consulta nuestra guía para obtener una lista completa de preguntas de la entrevista.

Algoritmos de Machine Learning

El conocimiento de varios algoritmos de machine learning, como el aprendizaje supervisado y no supervisado, es crucial para construir modelos efectivos. Un ingeniero de Machine Learning utiliza esta habilidad para seleccionar e implementar el algoritmo correcto en función del problema en cuestión y la naturaleza de los datos.

Dominio de la Programación

La competencia en lenguajes de programación como Python o R es necesaria para implementar modelos de machine learning. Esta habilidad permite al ingeniero escribir código limpio y eficiente que pueda procesar grandes conjuntos de datos y realizar cálculos complejos.

Manipulación de datos

La manipulación de datos implica la limpieza y unificación de conjuntos de datos complejos para el análisis. Un Ingeniero de Aprendizaje Automático utiliza esta habilidad para preparar los datos de manera que mejore la precisión de los modelos desarrollados.

Aprendizaje Profundo

El aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automático que imita el funcionamiento del cerebro humano al procesar datos. Esta habilidad es particularmente útil para tareas como el reconocimiento de imágenes y voz, que son comunes en muchos proyectos avanzados de ML.

Evaluación del Modelo

Evaluar el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático es clave para asegurar su efectividad. Esto implica el uso de varias métricas para probar la precisión, la precisión, el recall y otros indicadores de rendimiento relevantes.

Tecnologías de Big Data

La familiaridad con las tecnologías de big data como Hadoop, Spark y otras es importante para manejar y procesar grandes volúmenes de datos. Esta habilidad ayuda a un Ingeniero de Aprendizaje Automático a gestionar datos a escala, lo cual es crucial para entrenar modelos robustos.

Para obtener más información, consulta nuestra guía para escribir una Descripción del puesto de trabajo de Ingeniero de Big Data.

Redes Neuronales

Comprender las redes neuronales es esencial para implementar modelos complejos que requieren aprendizaje profundo. Esta habilidad permite a los Ingenieros de Aprendizaje Automático abordar problemas más complejos con mayor precisión.

9 habilidades y rasgos secundarios de un Ingeniero de Aprendizaje Automático

Las mejores habilidades para los ingenieros de aprendizaje automático incluyen Ingeniería de Software, Computación en la Nube, Visualización de Datos, Control de Versiones, Contenedorización, Pruebas Automatizadas, Metodologías Ágiles, Gestión de Bases de Datos e IA Ética.

Profundicemos en los detalles examinando las 9 habilidades secundarias de un Ingeniero de Aprendizaje Automático.

Ingeniería de Software

Las buenas prácticas de ingeniería de software son necesarias para asegurar que los sistemas de aprendizaje automático sean escalables, mantenibles y se integren bien con los sistemas existentes.

Cloud Computing (Computación en la Nube)

El conocimiento de servicios en la nube como AWS, Azure o Google Cloud es beneficioso para desplegar modelos de aprendizaje automático a escala, permitiendo una gestión de recursos flexible y eficiente.

Data Visualization (Visualización de Datos)

Las habilidades de visualización de datos ayudan a presentar los conocimientos de los datos de manera efectiva. Esto es útil para comunicar los hallazgos a las partes interesadas que pueden no tener una formación técnica.

Version Control (Control de Versiones)

El uso de sistemas de control de versiones como Git ayuda a gestionar las versiones del proyecto y a colaborar con otros desarrolladores, lo cual es común en proyectos de aprendizaje automático a gran escala.

Containerization (Contenerización)

Las habilidades en tecnologías de contenerización como Docker y Kubernetes son valiosas para crear entornos reproducibles y desplegar modelos de aprendizaje automático sin problemas en diferentes plataformas.

Automated Testing (Pruebas Automatizadas)

Las pruebas automatizadas aseguran que las aplicaciones de aprendizaje automático sean confiables y funcionen como se espera, incluso cuando se realizan cambios en la base de código.

Agile Methodologies (Metodologías Ágiles)

La comprensión de las metodologías ágiles puede ayudar a los Ingenieros de Aprendizaje Automático a trabajar de manera más efectiva en equipos, adaptarse a los requisitos cambiantes del proyecto y ofrecer resultados de manera eficiente.

Database Management (Gestión de Bases de Datos)

La competencia en la gestión de bases de datos garantiza que los datos se almacenen, se accedan y se gestionen de manera eficiente, lo cual es crucial para alimentar los datos correctos a los modelos de aprendizaje automático.

Ethical AI (IA Ética)

La conciencia de las consideraciones éticas en la IA ayuda a garantizar que las soluciones de aprendizaje automático se desarrollen de manera responsable, promoviendo la equidad y evitando el sesgo en las decisiones automatizadas.

Cómo evaluar las habilidades y rasgos de un Ingeniero de Aprendizaje Automático

Evaluar las habilidades y rasgos de un Ingeniero de Aprendizaje Automático puede ser una tarea desafiante. Con un conjunto diverso de competencias que van desde el análisis estadístico hasta el aprendizaje profundo, es importante tener un enfoque estructurado para evaluar a estos profesionales de manera efectiva.

Los currículos y las certificaciones pueden proporcionar una instantánea de los antecedentes de un candidato, pero no revelan la profundidad de su experiencia ni su capacidad para aplicar estas habilidades en escenarios del mundo real. Las evaluaciones basadas en habilidades son una forma confiable de medir las verdaderas capacidades de un candidato.

Por ejemplo, las pruebas de habilidades en el trabajo de Adaface pueden ayudarlo a identificar a los mejores talentos al enfocarse en el conocimiento práctico y las habilidades de resolución de problemas. Este enfoque no solo mejora la calidad de las contrataciones en 2 veces, sino que también reduce el tiempo de selección en un 85%.

Al evaluar a los Ingenieros de Aprendizaje Automático, considere su dominio en áreas clave como algoritmos de aprendizaje automático, programación, manipulación de datos y evaluación de modelos. Estas habilidades son fundamentales para su función y pueden evaluarse eficazmente a través de evaluaciones específicas.

Veamos cómo evaluar las habilidades de los ingenieros de aprendizaje automático con estas 6 evaluaciones de talento.

Prueba de Estadísticas

Nuestra Prueba de Estadísticas evalúa la comprensión y el dominio de un candidato en conceptos y análisis estadísticos. Cubre temas como métodos estadísticos, análisis de datos, razonamiento numérico y aptitud cuantitativa.

La prueba evalúa su comprensión de los fundamentos de la estadística, la inferencia (valores p e intervalos de confianza), el muestreo de datos y la regresión. También cubre las distribuciones muestrales, el análisis exploratorio de datos y la estadística no paramétrica.

Los candidatos exitosos demuestran sólidas habilidades en probabilidad y análisis de datos, mostrando su capacidad para manejar diversos desafíos estadísticos.

Prueba en línea de Machine Learning en AWS

La prueba en línea de Machine Learning en AWS evalúa el conocimiento y la comprensión de un candidato sobre los conceptos de machine learning y su aplicación en el entorno de Amazon Web Services (AWS).

Esta prueba cubre machine learning en AWS, ciencia de datos, y análisis de datos. También incluye Kubernetes y AWS DevOps.

Los candidatos son evaluados en su capacidad para aprovechar los servicios de AWS para implementar soluciones de aprendizaje automático, con un enfoque en Python y sus bibliotecas.

Prueba en línea de Python

La Prueba en línea de Python evalúa la capacidad del candidato para usar estructuras de datos de Python, administrar archivos, manejar excepciones y estructurar el código utilizando los principios de Programación Orientada a Objetos.

La prueba cubre fundamentos de Python (variables, bucles, funciones), estructuras de datos (listas, tuplas, diccionarios, conjuntos) y manejo de errores y excepciones. También incluye scripting y web scraping, funciones y módulos incorporados y programación funcional.

Los candidatos exitosos demuestran competencia en herramientas de depuración y acceso y manipulación de bases de datos.

Prueba de Data Wrangling

La Prueba de Data Wrangling evalúa las habilidades del candidato en la limpieza, transformación y organización de datos sin procesar en un formato estructurado adecuado para el análisis.

La prueba cubre extracción de datos, análisis de datos, integración de datos y evaluación de la calidad. También incluye validación de datos, modelado de datos e interpretación de datos.

Los candidatos son evaluados en su capacidad para realizar análisis de datos y manejar diversas tareas de data wrangling.

Prueba en línea de Deep Learning

La Prueba en línea de Deep Learning evalúa la comprensión del candidato de los conceptos básicos de aprendizaje profundo como funciones de activación, retropropagación, RNN y CNN.

La prueba cubre redes neuronales, normalización de datos, funciones de costo y funciones de activación, y retropropagación. También incluye redes neuronales convolucionales, redes neuronales recurrentes, y redes generativas antagónicas.

Los candidatos son evaluados en su capacidad para aplicar algoritmos de aprendizaje profundo a casos de uso como visión artificial, reconocimiento de imágenes, y clasificación de texto.

Prueba en línea de Hadoop

La prueba en línea de Hadoop utiliza preguntas de opción múltiple basadas en escenarios para evaluar la capacidad de los candidatos para instalar clústeres de Hadoop en la nube y ejecutar trabajos MapReduce optimizados.

La prueba cubre la arquitectura central de Hadoop (HDFS, YARN, MapReduce), escribir consultas eficientes de Hive y Pig, y publicar datos en clústeres. También incluye manejar datos de streaming y trabajar con diferentes formatos de archivo.

Los candidatos son evaluados en su capacidad para solucionar problemas y monitorear clústeres de Hadoop, demostrando su conocimiento del marco de Hadoop.

Resumen: Las 8 habilidades clave de un ingeniero de aprendizaje automático y cómo evaluarlas

Habilidad del Ingeniero de Aprendizaje Automático	Cómo evaluarlos
1. Análisis Estadístico	Evaluar la comprensión de los métodos estadísticos y su aplicación en el análisis de datos.
2. Algoritmos de Aprendizaje Automático	Evaluar el conocimiento de varios algoritmos y sus casos de uso apropiados.
3. Dominio de la Programación	Evaluar las habilidades de codificación en lenguajes como Python, R o Java.
4. Manipulación de Datos	Verificar la capacidad de limpiar, transformar y preparar datos para el análisis.
5. Aprendizaje Profundo	Medir la experiencia en redes neuronales y marcos de aprendizaje profundo.
6. Evaluación del Modelo	Determinar la capacidad de evaluar el rendimiento del modelo utilizando métricas apropiadas.
7. Tecnologías de Big Data	Evaluar la familiaridad con herramientas como Hadoop, Spark o Kafka.
8. Redes Neuronales	Evaluar la comprensión de las arquitecturas de redes neuronales y los procesos de entrenamiento.

Prueba en Línea de Aprendizaje Automático en AWS

30 minutos | 15 MCQs

La prueba de Aprendizaje Automático en AWS evalúa el conocimiento y la comprensión de un candidato de los conceptos de aprendizaje automático y su aplicación en el entorno de Amazon Web Services (AWS). La prueba se centra principalmente en temas como la ciencia de datos, el análisis de datos y los lenguajes de programación como Python y sus bibliotecas. Está diseñada para evaluar la competencia del candidato en las técnicas de aprendizaje automático y su capacidad para aprovechar los servicios de AWS para implementar soluciones de aprendizaje automático.

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Prueba de Machine Learning en AWS Prueba en línea

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

Preguntas frecuentes sobre las habilidades de los ingenieros de Machine Learning

¿Qué habilidades de análisis estadístico debe tener un ingeniero de Machine Learning?

Un ingeniero de Machine Learning debe ser competente en pruebas de hipótesis, análisis de regresión y teoría de la probabilidad para interpretar datos y validar modelos.

¿Cómo puedo evaluar la competencia de un candidato en algoritmos de machine learning?

Pida a los candidatos que expliquen e implementen algoritmos comunes como árboles de decisión, SVM y clustering k-means. Evalúe su comprensión de cuándo y por qué usar cada algoritmo.

¿Qué lenguajes de programación son esenciales para un ingeniero de Machine Learning?

Python y R se usan comúnmente. También es importante la competencia en bibliotecas como TensorFlow, PyTorch y scikit-learn.

¿Por qué es importante la preparación de datos para los ingenieros de Machine Learning?

La preparación de datos es crucial para limpiar y preparar datos sin procesar, lo que impacta directamente en la calidad y el rendimiento de los modelos de machine learning.

¿Cómo evalúa las habilidades de aprendizaje profundo de un candidato?

Pídales que construyan y entrenen redes neuronales utilizando marcos como TensorFlow o PyTorch. Evalúe su comprensión de conceptos como retropropagación y descenso de gradiente.

¿Con qué tecnologías de big data debe estar familiarizado un ingeniero de Machine Learning?

La familiaridad con Hadoop, Spark y bases de datos NoSQL como MongoDB es importante para manejar grandes conjuntos de datos.

¿Qué importancia tiene la computación en la nube para los ingenieros de Machine Learning?

Las plataformas en la nube como AWS, Google Cloud y Azure son esenciales para el entrenamiento y la implementación de modelos escalables.

¿Qué papel juega la IA ética en las responsabilidades de un ingeniero de Machine Learning?

La IA ética implica garantizar la equidad, la transparencia y la responsabilidad en los modelos de IA. Los ingenieros deben ser conscientes de los sesgos y trabajar para mitigarlos.