Plantilla de descripción del puesto de trabajo de Ingeniero/a de Operaciones de Aprendizaje Automático (MLOps)

Los ingenieros de Machine Learning Operations (MLOps) desempeñan un papel clave en la implementación de modelos y garantizan que funcionen sin problemas en entornos de producción. Salvan la brecha entre la ciencia de datos y la TI, asegurando que los modelos sean confiables y escalables.

Para encontrar al ingeniero de MLOps adecuado, necesita una descripción clara del trabajo que describa las habilidades necesarias, como programación, servicios en la nube y gestión de la canalización de datos. Una descripción bien elaborada ayuda a atraer a candidatos que se ajusten a las necesidades de su equipo.

Descubra los elementos a incluir en la descripción de su trabajo de ingeniero de MLOps. También discutiremos las mejores prácticas, proporcionaremos una plantilla de descripción de trabajo de ingeniero de Machine Learning Operations (MLOps) y explicaremos cómo las pruebas de habilidades de Adaface pueden ayudarlo a identificar a los ingenieros de Machine Learning Operations (MLOps) adecuados.

Tabla de contenidos

Elementos a incluir en la plantilla de descripción del puesto de Ingeniero de Operaciones de Aprendizaje Automático (MLOps)

La importancia de una buena descripción del puesto de Ingeniero de Operaciones de Aprendizaje Automático (MLOps)

Descargue la plantilla de descripción del puesto de Ingeniero de Operaciones de Aprendizaje Automático (MLOps) en múltiples formatos

Cosas a evitar al redactar una descripción del puesto para el rol de Ingeniero de Operaciones de Aprendizaje Automático (MLOps)

¿Qué habilidades son importantes para el rol de Ingeniero de Operaciones de Aprendizaje Automático (MLOps)?

Identifique a los mejores Ingenieros de Operaciones de Aprendizaje Automático (MLOps) para su puesto vacante

Preguntas frecuentes sobre la descripción del puesto de Ingeniero de Operaciones de Aprendizaje Automático (MLOps)

Elementos a incluir en la plantilla de descripción del puesto de Ingeniero de Operaciones de Aprendizaje Automático (MLOps)

Plantilla/Resumen de la descripción del puesto de Ingeniero de Operaciones de Aprendizaje Automático (MLOps)

Estamos buscando un Ingeniero de MLOps capacitado para optimizar nuestros flujos de trabajo de aprendizaje automático. El Ingeniero de MLOps se centrará en desarrollar y mantener nuestra infraestructura de ML para garantizar una implementación y un monitoreo sin problemas de los modelos. El candidato ideal debe poseer sólidas habilidades de programación y experiencia con plataformas en la nube.

Perfil Laboral de Ingeniero de Operaciones de Machine Learning (MLOps)

Un Ingeniero de MLOps colabora con científicos de datos para automatizar y gestionar los ciclos de vida de los modelos de machine learning. Se asegura de que los modelos sean escalables, confiables e integrados en los sistemas de producción. Este rol requiere dominio de la infraestructura en la nube y prácticas de DevOps.

Reporta a

El Ingeniero de MLOps típicamente reporta al Jefe de Ciencia de Datos o al Director de Tecnología.

Responsabilidades del Ingeniero de Operaciones de Machine Learning (MLOps)

• Diseñar e implementar pipelines de despliegue de machine learning escalables.
• Colaborar con científicos de datos para integrar modelos en entornos de producción.
• Monitorear el rendimiento de los modelos y automatizar los procesos de reentrenamiento.
• Desarrollar herramientas para la validación de datos, pruebas de modelos y versionado.
• Garantizar el cumplimiento de las políticas de gobernanza y seguridad de datos.
• Mantener y optimizar la infraestructura de ML basada en la nube.
• Solucionar y resolver problemas operativos de ML.
• Documentar los procesos y proporcionar soporte técnico a los equipos.

Requisitos y Habilidades del Ingeniero de Operaciones de Aprendizaje Automático (MLOps)

• Experiencia comprobada como Ingeniero de MLOps o en un puesto similar.
• Fuertes habilidades de programación en Python, R o lenguajes similares.
• Familiaridad con plataformas en la nube como AWS, Azure o GCP.
• Experiencia con herramientas de containerización como Docker y Kubernetes.
• Conocimiento de pipelines CI/CD y frameworks de automatización.
• Comprensión de conceptos y algoritmos de aprendizaje automático.
• Excelentes habilidades para la resolución de problemas y atención al detalle.
• Licenciatura en Ciencias de la Computación, Ingeniería o campo relacionado.

La importancia de una buena descripción del puesto de Ingeniero de Operaciones de Aprendizaje Automático (MLOps)

Muchos solicitantes de empleo revisan las descripciones de los puestos de trabajo sin profundizar en cada una de ellas. A menudo, hojean rápidamente las publicaciones mientras buscan la opción adecuada, lo que significa que captar su atención rápidamente es crucial.

Para atraer a los mejores candidatos, una descripción del puesto de trabajo debe ser clara y atractiva. Una descripción bien elaborada no solo engancha al lector, sino que también comunica de manera eficiente las responsabilidades clave y los requisitos del puesto.

Las organizaciones principales entienden la necesidad de descripciones de trabajo bien redactadas. Saben que estas descripciones atraen a candidatos adecuados y representan con precisión el puesto de trabajo. Además, pueden servir como base para una entrevista de Ingeniero de MLOps, ayudar a esbozar el perfil ideal del candidato y mostrar los valores de la empresa al público.

Descargue la plantilla de descripción del puesto de Ingeniero de Operaciones de Aprendizaje Automático (MLOps) en múltiples formatos

Cosas que evitar al escribir una descripción del puesto para el puesto de Ingeniero de Operaciones de Aprendizaje Automático (MLOps)

Al redactar una descripción de puesto para un Ingeniero de Operaciones de Aprendizaje Automático (MLOps), es importante encontrar el equilibrio adecuado entre exhaustividad y claridad. Una descripción de puesto demasiado compleja o vaga puede disuadir a los candidatos potenciales o atraer a los equivocados, lo que hace que el proceso de contratación sea ineficiente. Para asegurarse de atraer al talento adecuado, hay errores comunes que debe evitar en sus ofertas de trabajo.

Enumerar demasiadas habilidades puede hacer que el trabajo parezca abrumador e inalcanzable, lo que hace que los candidatos potenciales se autoexcluyan del proceso. En su lugar, concéntrese en las competencias básicas que son realmente necesarias para tener éxito en el puesto. Para obtener más detalles sobre lo que implican estas habilidades, consulte nuestra publicación sobre habilidades necesarias para el puesto de Ingeniero de Operaciones de Aprendizaje Automático (MLOps).

Usar palabras de moda como "ninja", "estrella de rock" o "gurú" puede parecer pegadizo, pero pueden ser engañosas y desagradables. Otras palabras de moda comunes como "disruptivo", "innovador" y "de vanguardia" pueden diluir la claridad de una descripción de trabajo y pueden no reflejar con precisión las responsabilidades diarias de un ingeniero de MLOps.

Si bien las cualificaciones académicas son importantes, sobre enfatizarlas puede llevar a pasar por alto a candidatos que poseen habilidades prácticas que no se enseñan necesariamente en entornos educativos tradicionales. Los ingenieros de MLOps a menudo tienen experiencia práctica con herramientas y plataformas que provienen de la práctica, no de la academia. Se recomienda utilizar una prueba de habilidades de MLOps para evaluar a los candidatos en estas habilidades prácticas de manera efectiva.

¿Qué habilidades son importantes para el puesto de Ingeniero de Operaciones de Aprendizaje Automático (MLOps)?

Para escribir una descripción de trabajo sólida y atraer a los mejores talentos para el puesto de Ingeniero de Operaciones de Aprendizaje Automático (MLOps), es importante conocer las habilidades principales necesarias para tener éxito en este puesto. Habilidades como el dominio de plataformas en la nube, la comprensión de las tuberías de CI/CD y la experiencia en tecnologías de contenedorización son cruciales para manejar las responsabilidades de manera efectiva.

Para los lectores que deseen explorar un desglose detallado de las habilidades necesarias para un Ingeniero de Operaciones de Aprendizaje Automático, consulte nuestra guía completa sobre habilidades requeridas para un Ingeniero de Operaciones de Aprendizaje Automático.

Identifique a los mejores Ingenieros de Operaciones de Aprendizaje Automático (MLOps) para su puesto vacante

Los reclutadores a menudo se enfrentan a la desalentadora tarea de examinar innumerables currículums, incluso después de redactar una descripción de trabajo bien definida para un puesto de Ingeniero de MLOps. El desafío radica en identificar a los candidatos que no solo cumplen con los requisitos técnicos, sino que también poseen la combinación adecuada de habilidades para prosperar en el entorno único de su organización. Con los currículums que ofrecen solo una instantánea de las habilidades de un solicitante, puede ser difícil discernir quién realmente se destaca de la multitud y es el mejor candidato para el puesto.

Aquí es donde entran en juego las pruebas de habilidades de Adaface. Nuestra completa biblioteca permite a los reclutadores evaluar las habilidades de los candidatos en escenarios del mundo real. Ya sea que esté buscando evaluar la competencia en aprendizaje automático o necesite información sobre la comprensión de un candidato sobre DevOps, nuestras evaluaciones ayudan a identificar a los solicitantes más capaces.

Para agilizar su proceso de contratación, realice un recorrido rápido del producto para ver cómo nuestra plataforma puede mejorar la selección de candidatos. Alternativamente, regístrese para un plan gratuito y comience a aprovechar nuestras herramientas para encontrar los ingenieros de MLOps adecuados para su equipo. Al hacerlo, estará utilizando una plataforma confiable y precisa diseñada para que la contratación sea simple y efectiva.

Prueba de habilidades de MLOps

40 minutos | 15 MCQs

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 del modelo y las prácticas de CI/CD para ML. Evalúa el conocimiento de la monitorización del modelo, el control de versiones de datos y la infraestructura de ML a través de MCQs basados ​​en escenarios, lo que garantiza que los candidatos puedan gestionar y operar eficazmente los proyectos de aprendizaje automático en entornos de producción.

[

Probar la prueba de habilidades de MLOps

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

Preguntas frecuentes sobre la descripción del puesto de ingeniero de operaciones de aprendizaje automático (MLOps)

¿Qué hace un ingeniero de operaciones de aprendizaje automático (MLOps)?

Un ingeniero de MLOps se centra en implementar, monitorear y optimizar modelos de aprendizaje automático en producción. Trabajan en la intersección de la ingeniería de datos, el desarrollo de software y el aprendizaje automático.

¿Por qué es importante una descripción detallada del trabajo de ingeniero de MLOps?

Una descripción detallada del trabajo ayuda a atraer a los candidatos adecuados al delinear claramente las responsabilidades, las habilidades requeridas y las expectativas para el puesto, lo que reduce el tiempo de contratación y los desajustes.

¿Cuáles son las habilidades clave para un ingeniero de operaciones de aprendizaje automático (MLOps)?

Las habilidades clave incluyen el conocimiento de las plataformas en la nube, el dominio de lenguajes de programación como Python, experiencia con marcos de ML y una sólida comprensión de los procesos de CI/CD.

¿Qué se debe evitar al redactar una descripción de trabajo de ingeniero de MLOps?

Evite el lenguaje vago, las expectativas poco realistas y los requisitos demasiado amplios. Asegúrese de que la descripción sea específica y refleje con precisión las responsabilidades y calificaciones del puesto.

¿A quién suele reportar un ingeniero de operaciones de aprendizaje automático (MLOps)?

Un ingeniero de MLOps generalmente reporta a un Director de Tecnología (CTO), Jefe de Ciencia de Datos o un Gerente de Ingeniería, dependiendo de la estructura de la organización.

¿Cómo pueden los reclutadores atraer a los mejores ingenieros de MLOps?

Los reclutadores pueden atraer a los mejores talentos al ofrecer salarios competitivos, una clara progresión profesional, oportunidades para el desarrollo de habilidades y destacando proyectos interesantes en la descripción del trabajo.

¿Cuáles son los desafíos comunes que enfrentan los ingenieros de MLOps?

Los desafíos comunes incluyen las complejidades de la implementación del modelo, el mantenimiento del rendimiento del modelo a lo largo del tiempo, la garantía de la integridad de los datos y la escalabilidad de los modelos de aprendizaje automático en diferentes entornos.