Habilidades requeridas para un ingeniero de operaciones de aprendizaje automático (MLOps) y cómo evaluarlas

Los ingenieros de Machine Learning Operations (MLOps) son la columna vertebral del despliegue y mantenimiento de modelos de aprendizaje automático en producción. Aseguran que los modelos sean escalables, confiables y se integren sin problemas en los sistemas existentes, tendiendo un puente entre la ciencia de datos y las operaciones de TI.

Las habilidades de MLOps abarcan una gama de conocimientos técnicos, incluido el conocimiento de plataformas en la nube, herramientas de contenedorización como Docker y sistemas de orquestación como Kubernetes. Además, las habilidades en automatización, monitoreo y colaboración son clave para gestionar con éxito el ciclo de vida de los modelos de aprendizaje automático.

Los candidatos pueden escribir estas habilidades en sus currículums, pero no se pueden verificar sin pruebas de habilidades de ingeniero de Machine Learning Operations (MLOps) en el trabajo.

En esta publicación, exploraremos 8 habilidades esenciales de ingeniero de Machine Learning Operations (MLOps), 7 habilidades secundarias y cómo evaluarlas para que pueda tomar decisiones de contratación informadas.

8 habilidades y rasgos fundamentales de ingeniero de Machine Learning Operations (MLOps)

7 habilidades y rasgos secundarios de ingeniero de Machine Learning Operations (MLOps)

Cómo evaluar las habilidades y rasgos de ingeniero de Machine Learning Operations (MLOps)

Resumen: Las 8 habilidades clave de ingeniero de Machine Learning Operations (MLOps) y cómo probarlas

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Preguntas frecuentes sobre las habilidades de ingeniero de Machine Learning Operations (MLOps)

8 habilidades y rasgos fundamentales de ingeniero de Machine Learning Operations (MLOps)

Las mejores habilidades para los ingenieros de operaciones de aprendizaje automático (MLOps) incluyen Programación, Aprendizaje automático, Plataformas en la nube, Containerización, Pipelines de CI/CD, Ingeniería de datos, Monitoreo y registro y Control de versiones.

Profundicemos en los detalles examinando las 8 habilidades esenciales de un ingeniero de operaciones de aprendizaje automático (MLOps).

Programación

La programación es la columna vertebral de cualquier rol de MLOps. Un ingeniero de MLOps necesita dominar lenguajes como Python y R para desarrollar, implementar y mantener modelos de aprendizaje automático. Estos lenguajes son cruciales para escribir scripts y automatizar tareas, que son componentes clave del flujo de trabajo de MLOps.

Para obtener más información, consulta nuestra guía para escribir una Descripción del puesto de programador.

Aprendizaje automático

Comprender los algoritmos y frameworks de aprendizaje automático es crucial para un ingeniero de MLOps. Este conocimiento les permite colaborar eficazmente con los científicos de datos y garantizar que los modelos estén listos para la producción. La familiaridad con bibliotecas como TensorFlow y PyTorch suele ser necesaria para optimizar e implementar modelos de manera eficiente.

Plataformas en la nube

Los ingenieros de MLOps suelen trabajar con plataformas en la nube como AWS, Azure o Google Cloud. Estas plataformas proporcionan la infraestructura necesaria para implementar y escalar modelos de aprendizaje automático. El conocimiento de los servicios en la nube ayuda a administrar los recursos, configurar entornos y garantizar que los modelos se ejecuten sin problemas en producción.

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

Contenerización

Las herramientas de contenerización como Docker son esenciales para empaquetar aplicaciones y sus dependencias. Un ingeniero de MLOps utiliza estas herramientas para garantizar que los modelos de aprendizaje automático se puedan implementar consistentemente en diferentes entornos. Esta habilidad es crucial para mantener la integridad y la reproducibilidad de los modelos.

Tuberías CI/CD

Las tuberías de Integración Continua y Despliegue Continuo (CI/CD) son vitales para automatizar el despliegue de modelos de aprendizaje automático. Un ingeniero de MLOps diseña y gestiona estas tuberías para agilizar el proceso de integración de nuevo código y el despliegue de actualizaciones, asegurando que los modelos estén siempre actualizados.

Para obtener más información, consulta nuestra guía para escribir una Descripción de trabajo de ingeniero de DevOps.

Ingeniería de Datos

Las habilidades de ingeniería de datos son necesarias para gestionar y procesar grandes conjuntos de datos. Un ingeniero de MLOps necesita comprender las tuberías de datos, los procesos ETL y las soluciones de almacenamiento de datos para asegurar que los modelos tengan acceso a datos limpios y relevantes. Esta habilidad es clave para mantener la calidad y el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático.

Monitoreo y Registro

El monitoreo y el registro son críticos para rastrear el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático en producción. Un ingeniero de MLOps configura herramientas de monitoreo para detectar anomalías y asegurar que los modelos funcionen como se espera. Esta habilidad ayuda a identificar problemas temprano y a mantener la fiabilidad de los modelos desplegados.

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

Control de Versiones

Los sistemas de control de versiones como Git se utilizan para gestionar los cambios en el código y colaborar con los miembros del equipo. Un ingeniero de MLOps utiliza el control de versiones para rastrear las modificaciones en los modelos de aprendizaje automático y asegurar que se implementen las últimas versiones. Esta habilidad es esencial para mantener un historial claro de cambios y facilitar el trabajo en equipo.

7 habilidades y rasgos secundarios de un ingeniero de Machine Learning Operations (MLOps)

Las mejores habilidades para los ingenieros de Machine Learning Operations (MLOps) incluyen Optimización de Modelos, Prácticas de Seguridad, APIs y Microservicios, Infraestructura como Código, Herramientas de Colaboración, Visualización de Datos y Redes.

Profundicemos en los detalles examinando las 7 habilidades secundarias de un ingeniero de Machine Learning Operations (MLOps).

Optimización de Modelos

La optimización del modelo implica afinar los modelos de aprendizaje automático para mejorar su rendimiento. Un ingeniero de MLOps puede trabajar en la optimización de modelos para reducir la latencia y aumentar la precisión, asegurando que cumplan con los criterios de rendimiento deseados en producción.

Prácticas de seguridad

La seguridad es una preocupación clave en la implementación de modelos de aprendizaje automático. Un ingeniero de MLOps necesita implementar las mejores prácticas de seguridad para proteger los datos y los modelos del acceso no autorizado. Esto incluye la configuración de la autenticación, el cifrado y la supervisión de posibles amenazas.

APIs y microservicios

Comprender las APIs y los microservicios es importante para integrar modelos de aprendizaje automático en sistemas más grandes. Un ingeniero de MLOps utiliza estas tecnologías para exponer las funcionalidades del modelo y permitir una comunicación fluida entre los diferentes componentes de una aplicación.

Infraestructura como código

Las herramientas de Infraestructura como código (IaC) como Terraform permiten a los ingenieros de MLOps gestionar y aprovisionar la infraestructura a través de código. Este enfoque ayuda a automatizar la configuración de entornos y garantiza la coherencia en todas las implementaciones.

Herramientas de colaboración

Las herramientas de colaboración como JIRA y Confluence se utilizan para gestionar proyectos y documentar procesos. Un ingeniero de MLOps utiliza estas herramientas para coordinarse con los miembros del equipo, realizar un seguimiento del progreso y mantener la transparencia en el ciclo de vida del desarrollo.

Visualización de datos

Las habilidades de visualización de datos ayudan a presentar los resultados e ideas del modelo a las partes interesadas. Un ingeniero de MLOps puede utilizar herramientas como Tableau o Matplotlib para crear visualizaciones que comuniquen de manera efectiva el rendimiento y el impacto de los modelos de aprendizaje automático.

Redes

El conocimiento de redes es importante para configurar y administrar la comunicación entre diferentes componentes de un sistema de aprendizaje automático. Un ingeniero de MLOps necesita comprender las configuraciones de red para garantizar que los datos fluyan de manera fluida y segura entre los servicios.

Cómo evaluar las habilidades y rasgos de un ingeniero de Machine Learning Operations (MLOps)

Evaluar las habilidades y rasgos de un ingeniero de Machine Learning Operations (MLOps) puede ser una tarea desafiante. Con un conjunto diverso de habilidades que van desde la programación y el aprendizaje automático hasta las plataformas en la nube y la contenerización, es importante tener una estrategia de evaluación integral. Los currículums pueden resaltar la experiencia y la educación, pero a menudo no logran demostrar las habilidades prácticas de un candidato y su adecuación a sus necesidades específicas.

Para comprender realmente las capacidades de un candidato, las evaluaciones basadas en habilidades son invaluables. Estas evaluaciones brindan información sobre su competencia con las canalizaciones de CI/CD, la ingeniería de datos, el monitoreo, el registro y el control de versiones. Las pruebas de habilidades en el trabajo de Adaface ofrecen un enfoque personalizado para evaluar estas competencias, lo que lleva a una mejora de 2 veces en la calidad de las contrataciones y una reducción del 85% en el tiempo de selección. Al centrarse en escenarios del mundo real, estas pruebas aseguran que encuentre la opción adecuada para su equipo de MLOps.

Veamos cómo evaluar las habilidades de los ingenieros de Operaciones de Machine Learning (MLOps) con estas 6 evaluaciones de talento.

Prueba de Habilidades Informáticas Básicas

Nuestra Prueba de Habilidades Informáticas Básicas evalúa el conocimiento del candidato sobre habilidades informáticas fundamentales, incluyendo la entrada de datos, Linux, Excel, la aptitud para la programación informática, scripting de shell, mecanografía, administración de sistemas y análisis de datos.

La prueba evalúa su comprensión de operaciones informáticas básicas, entrada de datos y administración de sistemas. También evalúa su capacidad para trabajar con Excel y realizar scripting de shell.

Los candidatos que se desempeñan bien demuestran competencia en el uso de sistemas informáticos, la gestión de datos y la realización de tareas administrativas.

Prueba en Línea de Machine Learning en AWS

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

Esta prueba cubre técnicas de machine learning, ciencia de datos y análisis de datos. También evalúa la capacidad del candidato para aprovechar los servicios de AWS para implementar soluciones de machine learning.

Los candidatos con altas puntuaciones demuestran competencia en el uso de AWS para tareas de aprendizaje automático y demuestran una sólida comprensión de los principios de la ciencia de datos.

Prueba en línea de Cloud Computing

La prueba en línea de Cloud Computing evalúa el conocimiento y la comprensión del candidato de varios aspectos de la computación en la nube.

La prueba cubre modelos de servicio en la nube, modelos de implementación y virtualización. También evalúa el conocimiento de la seguridad en la nube, la escalabilidad y las redes en la nube.

Los candidatos que sobresalen en esta prueba demuestran una sólida comprensión de la infraestructura en la nube y la capacidad de gestionar y asegurar entornos en la nube.

Prueba en línea de Docker

La prueba en línea de Docker utiliza preguntas de opción múltiple basadas en escenarios para evaluar a los candidatos en su competencia para trabajar con contenedores Docker.

Esta prueba evalúa el conocimiento de los conceptos básicos de Docker, las imágenes de Docker y las redes de Docker. También evalúa la capacidad del candidato para usar Docker Compose y gestionar la seguridad de Docker.

Los candidatos exitosos demuestran una sólida comprensión de la arquitectura de Docker y la capacidad de implementar y gestionar aplicaciones utilizando Docker.

Prueba de DevOps

La prueba de DevOps es una prueba en línea basada en escenarios diseñada para evaluar la competencia de un candidato en el trabajo con Linux, Git, Python, Docker y habilidades de DevOps.

La prueba cubre conceptos básicos de Git, contenedores Docker y comandos de Linux. También evalúa la capacidad del candidato para realizar scripts de shell y trabajar con fundamentos de Python.

Los candidatos que se desempeñan bien demuestran competencia en las prácticas de DevOps y la capacidad de integrar y automatizar procesos utilizando diversas herramientas.

Prueba de Ingeniero de Datos

La prueba de Ingeniero de Datos utiliza preguntas de opción múltiple basadas en escenarios para evaluar a los candidatos sobre su experiencia en ingeniería de datos.

Esta prueba evalúa el conocimiento de modelado de datos, procesos ETL y diseño de bases de datos. También evalúa la capacidad del candidato para realizar consultas SQL y análisis de datos.

Los candidatos con altas puntuaciones demuestran competencia en el diseño y mantenimiento de arquitecturas de datos y la optimización de sistemas de datos para el rendimiento.

Resumen: Las 8 habilidades clave del ingeniero de operaciones de aprendizaje automático (MLOps) y cómo evaluarlas

Habilidad del ingeniero de operaciones de aprendizaje automático (MLOps)	Cómo evaluarlas
1. Programación	Evaluar la competencia del candidato en codificación y resolución de problemas algorítmicos.
2. Aprendizaje automático	Evaluar la comprensión y aplicación de algoritmos y principios de aprendizaje automático.
3. Plataformas en la nube	Probar el conocimiento de los servicios en la nube y la gestión de recursos en la nube.
4. Contenedorización	Comprobar la capacidad de empaquetar e implementar aplicaciones utilizando contenedores.
5. Tuberías de CI/CD	Revisar la experiencia en la configuración y el mantenimiento de tuberías de integración continua/despliegue continuo.
6. Ingeniería de datos	Examinar las habilidades en la recopilación, transformación y construcción de tuberías de datos.
7. Monitoreo y registro	Verificar la capacidad de implementar y gestionar el monitoreo y registro del sistema.
8. Control de versiones	Determinar la familiaridad con los sistemas de control de versiones y la gestión del flujo de trabajo.

Prueba de habilidades de MLOps

40 minutos | 15 preguntas de opción múltiple

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 de la monitorización de modelos, el control de versiones de datos y la infraestructura de ML a través de preguntas de opción múltiple basadas en escenarios, lo que garantiza que los candidatos puedan gestionar y operar eficazmente proyectos de aprendizaje automático en entornos de producción.

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Probar la prueba de habilidades de MLOps

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

Preguntas frecuentes sobre las habilidades de un ingeniero de operaciones de aprendizaje automático (MLOps)

¿Qué lenguajes de programación debe conocer un ingeniero de MLOps?

Un ingeniero de MLOps debe dominar Python y estar familiarizado con lenguajes como R, Java o Scala. Python se utiliza ampliamente para el aprendizaje automático y las tareas de scripting.

¿Cómo puedo evaluar las habilidades de aprendizaje automático de un candidato para un puesto de MLOps?

Evalúe su comprensión de los algoritmos de ML, el entrenamiento de modelos y la implementación. Pregunte sobre su experiencia con frameworks como TensorFlow o PyTorch.

¿Por qué es importante el conocimiento de la plataforma en la nube para los ingenieros de MLOps?

Las plataformas en la nube como AWS, Azure y GCP ofrecen recursos escalables para implementar y gestionar modelos de ML. La familiaridad con estas plataformas es clave para operaciones eficientes.

¿Qué papel juega la containerización en MLOps?

La containerización, utilizando herramientas como Docker, garantiza entornos consistentes para los modelos de ML en las etapas de desarrollo, pruebas y producción.

¿Cómo benefician las pipelines de CI/CD a los procesos de MLOps?

Las pipelines de CI/CD automatizan la integración y el despliegue de modelos de ML, reduciendo los errores manuales y acelerando el ciclo de lanzamiento.

¿Cuál es la importancia del monitoreo y el registro en MLOps?

El monitoreo y el registro ayudan a rastrear el rendimiento del modelo y la salud del sistema, lo que permite la identificación y resolución rápida de problemas.

¿Cómo se puede aplicar el control de versiones en MLOps?

Los sistemas de control de versiones como Git gestionan los cambios de código y rastrean las versiones de los modelos, lo que garantiza la reproducibilidad y la colaboración.

¿Qué prácticas de seguridad debe seguir un ingeniero de MLOps?

Implemente el cifrado de datos, los controles de acceso y las auditorías de seguridad periódicas para proteger los modelos de ML y los datos del acceso no autorizado.