Plantilla de descripción del puesto de Ingeniero de Aprendizaje Automático

Los Ingenieros de Aprendizaje Automático son fundamentales para dar forma al futuro de la tecnología al diseñar sistemas que pueden aprender y adaptarse. Su función es crucial para aprovechar los datos y automatizar procesos, predecir tendencias y mejorar la toma de decisiones.

Una descripción de trabajo bien redactada es clave para atraer a los mejores talentos en este campo. Debe resaltar las habilidades necesarias, como la competencia en algoritmos, el modelado de datos y la programación, además de la capacidad de traducir los desafíos empresariales en soluciones técnicas.

Descubra los elementos esenciales para incluir en la descripción del trabajo de Ingeniero de Aprendizaje Automático.

También analizaremos las mejores prácticas, proporcionaremos una plantilla de descripción de trabajo de Ingeniero de Aprendizaje Automático y explicaremos cómo las pruebas de habilidades de Adaface pueden ayudarlo a identificar Ingenieros de Aprendizaje Automático adecuados.

Elementos a incluir en la plantilla de descripción del trabajo de Ingeniero de Aprendizaje Automático

La importancia de una buena descripción del trabajo de Ingeniero de Aprendizaje Automático

Descargue la plantilla de descripción del trabajo de Ingeniero de Aprendizaje Automático en varios formatos

Cosas que se deben evitar al redactar una descripción del trabajo para el puesto de Ingeniero de Aprendizaje Automático

¿Qué habilidades son importantes para el puesto de Ingeniero de Aprendizaje Automático?

Identifique a los mejores ingenieros de aprendizaje automático para su puesto vacante

Preguntas frecuentes sobre la descripción del puesto de ingeniero de aprendizaje automático

Elementos a incluir en la plantilla de descripción del puesto de ingeniero de aprendizaje automático

Plantilla/resumen de la descripción del puesto de ingeniero de aprendizaje automático

Estamos buscando un ingeniero de aprendizaje automático (ML) para que nos ayude a desarrollar productos de inteligencia artificial.

Las tareas de un ingeniero de aprendizaje automático incluyen el desarrollo de modelos de aprendizaje automático y la readaptación de sistemas. Para ejecutar este trabajo con éxito, debe tener grandes habilidades de estadística y programación. Nos gustaría conocerte si también tienes conocimientos de ciencia de datos e ingeniería de software.

Su objetivo final será diseñar y construir aplicaciones efectivas de autoaprendizaje.

Perfil profesional de ingeniero de aprendizaje automático

Los ingenieros de aprendizaje automático son responsables de introducir datos en modelos de aprendizaje automático e implementar estos modelos en producción.

La ingesta y preparación de datos es una tarea complicada. Debe procesarse, limpiarse y prepararse automáticamente para cumplir con el formato de datos y otros criterios del modelo. Los datos pueden provenir de varias fuentes y podrían fluir en tiempo real.

La implementación toma un modelo prototipo creado en un entorno de desarrollo y lo escala para servir a los consumidores reales. Esto puede requerir la ejecución del modelo en hardware más potente, ofreciendo acceso a través de API y permitiendo actualizaciones y reentrenamiento del modelo con nuevos datos.

Reporta a

• CTO

Responsabilidades del ingeniero de aprendizaje automático

• Comprender y aplicar elementos de la informática, como estructuras de datos, algoritmos, computabilidad y complejidad, y arquitectura de computadoras
• Se requieren habilidades matemáticas excepcionales para realizar cálculos y tratar con los algoritmos involucrados en este tipo de programación
• Generar resultados del proyecto y resaltar los problemas que deben rectificarse para mejorar la efectividad del programa
• Trabajar con ingenieros de datos para crear pipelines de datos y modelos; gestionar la infraestructura y los pipelines de datos necesarios para entregar código a producción
• Mostrar experiencia de extremo a extremo de las aplicaciones que se están desarrollando (incluyendo, pero no limitado a, métodos de aprendizaje automático)
• Crear y mantener soluciones de aprendizaje automático escalables en producción utilizando algoritmos basados en procesos de modelado estadístico
• Utilizar estrategias de modelado y evaluación de datos para descubrir patrones y predecir eventos previamente desconocidos
• Poner en uso algoritmos y bibliotecas de aprendizaje automático
• Liderar la ingeniería y el diseño de software
• Transmitir y explicar procedimientos complicados a especialistas no programadores
• Comunicarse con las partes interesadas para analizar los desafíos comerciales, explicar las necesidades y determinar el alcance de las soluciones requeridas
• Analizar conjuntos de datos masivos y complicados para extraer información y elegir el mejor enfoque
• Investigar y aplicar las mejores prácticas para mejorar la infraestructura de aprendizaje automático existente
• Ayudar a los ingenieros y gerentes de producto a incorporar el aprendizaje automático en el producto

Requisitos y habilidades del ingeniero de aprendizaje automático

• Licenciatura en informática, ciencia de datos, matemáticas o una disciplina estrechamente relacionada
• Se prefiere una maestría en lingüística computacional, análisis de datos o un campo relacionado
• Experiencia previa como ingeniero de aprendizaje automático
• Habilidades avanzadas de escritura de código en Python, Java y R
• Comprensión profunda de marcos de aprendizaje automático, bibliotecas, estructuras de datos, modelado de datos y diseño de software
• Comprensión profunda de matemáticas, estadística y algoritmos
• Excelentes habilidades analíticas y de resolución de problemas
• Excelentes habilidades de comunicación y trabajo en equipo
• Excelentes habilidades de gestión del tiempo y organización

La importancia de una buena descripción del puesto de ingeniero de aprendizaje automático

Los candidatos a menudo exploran múltiples descripciones de trabajo rápidamente, dedicando un tiempo mínimo a cada una. Este hábito de exploración dificulta captar su atención.

Por lo tanto, una descripción del puesto bien elaborada es clave para captar el interés del mejor talento. Debe ser concisa, clara y repleta de información esencial para involucrar a los candidatos de manera efectiva y rápida.

Las mejores organizaciones invierten en la creación de descripciones de trabajo convincentes porque entienden los beneficios. Estas descripciones no solo atraen a los candidatos adecuados, sino que también definen claramente el rol, respaldan el proceso de entrevista (como se describe en este artículo de Adaface), especifican los rasgos ideales del candidato y muestran los valores de la empresa a los posibles empleados.

Descarga la plantilla de descripción de puesto de Ingeniero de Aprendizaje Automático en múltiples formatos

Cosas que evitar al escribir una descripción de puesto para el puesto de Ingeniero de Aprendizaje Automático

Elaborar una descripción de puesto para un Ingeniero de Aprendizaje Automático puede ser una tarea delicada. Es importante encontrar el equilibrio adecuado entre ser específico e inclusivo, sin abrumar a los posibles candidatos ni diluir la esencia del puesto. En las siguientes secciones, discutiremos los errores comunes que se deben evitar al escribir este documento crucial.

Un error común es enumerar demasiadas habilidades. Esto puede intimidar a los posibles candidatos y oscurecer las calificaciones realmente necesarias para el puesto. Para una comprensión más clara de las habilidades esenciales requeridas para un Ingeniero de Aprendizaje Automático, consulte nuestra publicación detallada sobre las habilidades requeridas para el puesto de Ingeniero de Aprendizaje Automático.

Otro escollo es el uso de palabras de moda. Términos como 'sinergia', 'gurú de big data' y 'mago de la IA' pueden ser vagos y engañosos. Estas palabras de moda pueden sonar impresionantes, pero a menudo no logran transmitir las habilidades y experiencias específicas que son realmente valiosas para el puesto.

Por último, es importante no enfatizar en exceso las calificaciones académicas. Muchas habilidades esenciales para un Ingeniero de Aprendizaje Automático, como la experiencia práctica con datos del mundo real, a menudo se desarrollan fuera de los entornos académicos. Para evaluar eficazmente estas habilidades, se recomienda utilizar una prueba de habilidades en el trabajo, como nuestro Test Online de Aprendizaje Automático.

¿Qué habilidades son importantes para el rol de Ingeniero de Aprendizaje Automático?

Para crear una descripción de trabajo efectiva para un Ingeniero de Aprendizaje Automático, es importante comprender las habilidades clave necesarias para tener éxito en este rol. Habilidades como el modelado de datos, el desarrollo de algoritmos y los marcos de aprendizaje automático están estrechamente relacionados con sus responsabilidades diarias.

Para obtener un desglose completo de las habilidades requeridas para un Ingeniero de Aprendizaje Automático, visita nuestra guía detallada sobre Adaface: Habilidades requeridas para un Ingeniero de Aprendizaje Automático.

Identifique a los mejores Ingenieros de Aprendizaje Automático para su puesto vacante

Elaborar una descripción de trabajo atractiva para un Ingeniero de Aprendizaje Automático es solo el primer paso en el proceso de contratación. El verdadero desafío comienza cuando los reclutadores se ven inundados de currículums, lo que dificulta identificar al candidato más adecuado para el puesto. A pesar de las especificaciones detalladas del trabajo, a menudo es difícil evaluar las verdaderas capacidades y el encaje de los solicitantes solo a partir de sus currículums.

Para agilizar el proceso de selección, Adaface ofrece una gama de pruebas de habilidades diseñadas específicamente para roles de aprendizaje automático. Los reclutadores pueden utilizar la Prueba en línea de aprendizaje automático, la Prueba en línea de aprendizaje profundo y la Prueba de ciencia de datos para evaluar eficazmente las habilidades técnicas de los candidatos.

Para los reclutadores ansiosos por mejorar su proceso de selección, Adaface proporciona herramientas que son fáciles de integrar y usar. Puede realizar un recorrido rápido del producto para comprender cómo nuestra plataforma puede ayudar a encontrar el talento adecuado, o registrarse para un plan gratuito para comenzar a usar la plataforma de inmediato. Este enfoque garantiza que seleccione a los candidatos más competentes de manera eficiente y precisa.

Prueba de Evaluación de Aprendizaje Automático

30 minutos | 12 MCQs

La prueba de evaluación de aprendizaje automático previa al empleo evalúa la comprensión del candidato sobre los fundamentos del aprendizaje automático como la ingeniería de características, la regresión, la varianza, la probabilidad condicional, el clustering, los árboles de decisión, los vecinos más cercanos, Naive Bayes, el sesgo y el sobreajuste. La prueba también los evalúa en su capacidad para recopilar y preparar el conjunto de datos, entrenar un modelo, evaluar el modelo e iterativamente mejorar el rendimiento del modelo.

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Probar la Prueba de Evaluación de Aprendizaje Automático

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

Preguntas Frecuentes sobre la Descripción del Puesto de Ingeniero de Aprendizaje Automático

¿Qué se debe incluir en la descripción del puesto de Ingeniero de Aprendizaje Automático?

Una descripción completa del puesto de Ingeniero de Aprendizaje Automático debe incluir una breve descripción general del rol, las principales responsabilidades, las habilidades y cualificaciones requeridas, a quién reporta el puesto y cualquier industria o proyecto específico en el que se centrará el rol.

¿Por qué es importante una descripción detallada del puesto para el rol de Ingeniero de Aprendizaje Automático?

Una descripción detallada del puesto ayuda a atraer candidatos cualificados al delinear claramente las expectativas y los requisitos. Asegura que los solicitantes comprendan las funciones del rol y las habilidades necesarias, lo que conduce a solicitudes más relevantes.

¿Cuáles son las habilidades clave requeridas para un Ingeniero de Aprendizaje Automático?

Las habilidades clave incluyen dominio de lenguajes de programación como Python o Java, experiencia con frameworks de aprendizaje automático (por ejemplo, TensorFlow, PyTorch), fuertes habilidades analíticas y conocimiento de herramientas de gestión y visualización de datos.

¿Cómo puede una descripción del puesto ayudar a identificar a los mejores Ingenieros de Aprendizaje Automático?

Una descripción del puesto bien elaborada se dirige a las competencias y la experiencia específicas necesarias, lo que ayuda a filtrar a los candidatos no cualificados y a atraer a aquellos con las habilidades y los antecedentes necesarios para el puesto.

¿Qué errores comunes deben evitarse al redactar una descripción de puesto de Ingeniero de Aprendizaje Automático?

Evite el lenguaje vago, conjuntos de habilidades demasiado amplios y calificaciones poco realistas. Asegúrese de que las responsabilidades estén alineadas con el rol real y que el nivel de experiencia requerido sea apropiado para el puesto.

¿Con qué frecuencia debe actualizarse la descripción del puesto de Ingeniero de Aprendizaje Automático?

Actualice la descripción del puesto según sea necesario para reflejar los cambios en la tecnología, el enfoque del proyecto o los objetivos de la empresa. Se recomiendan revisiones periódicas, al menos anualmente, para mantenerla relevante y precisa.

¿Puede una descripción de puesto de Ingeniero de Aprendizaje Automático afectar la diversidad de los solicitantes?

Sí, el lenguaje y los requisitos en la descripción del puesto pueden influir en la diversidad de los solicitantes. El lenguaje inclusivo y los criterios claros y objetivos pueden ayudar a atraer a una amplia gama de candidatos.

¿Cuál es el papel de un Ingeniero de Aprendizaje Automático en un equipo?

Los ingenieros de aprendizaje automático suelen trabajar en un entorno de equipo, colaborando con científicos de datos, analistas y profesionales de TI para desarrollar e implementar modelos de aprendizaje automático que aborden los desafíos empresariales y mejoren la toma de decisiones basada en datos.