Un día en la vida de un ingeniero de aprendizaje automático: ¿qué hacen?

Un ingeniero de aprendizaje automático se ocupa principalmente de la inteligencia artificial. Un ingeniero de aprendizaje automático es básicamente un programador informático que crea programas que ayudan a las máquinas a actuar sin que se les indique específicamente que realicen ese conjunto de tareas. Los ingenieros de aprendizaje automático tienen un impacto en numerosas personas, desde proporcionarles búsquedas web personalizadas hasta fuentes de noticias personalizadas.

Los ingenieros de aprendizaje automático trabajan en empresas de vanguardia como Spotify, Adobe, Facebook, Google, Linkedin, etc.

Únase al curso de aprendizaje automático en línea de las mejores universidades del mundo: maestrías, programas ejecutivos de posgrado y programa de certificado avanzado en ML e IA para acelerar su carrera.

Habilidades que un ingeniero de aprendizaje automático utiliza en el trabajo

Programación básica: arquitectura informática (memoria, procesamiento distribuido, caché de ancho de banda), estructuras de datos (colas, pilas, árboles, gráficos, matrices multidimensionales) y algoritmos (búsqueda, clasificación, optimización).

Probabilidad y estadística: conceptos de redes de Bayes, regla de Bayes, procesos de decisión de Markov, etc. Junto con los conceptos de probabilidad, conceptos estadísticos como mediana, varianza, media, prueba de hipótesis, media, distribuciones normales, distribuciones uniformes y distribuciones binomiales.

Algoritmos y bibliotecas de aprendizaje automático: un ingeniero de aprendizaje automático selecciona los modelos apropiados, como árbol de decisión, red neuronal, regresión lineal, impulso, algoritmos genéticos y embolsado. Un ingeniero de aprendizaje automático es consciente de las ventajas y desventajas de los diferentes enfoques, como la fuga de datos, el sesgo y la varianza, la falta de datos y el sobreajuste y el ajuste insuficiente.

Modelado y evaluación de datos: un ingeniero de aprendizaje automático evalúa la estructura de un conjunto de datos para identificar patrones constructivos.

Habilidades de escritura: algunas empresas requieren un ingeniero de aprendizaje automático para publicar artículos sobre sus proyectos.

Las responsabilidades de un ingeniero de aprendizaje automático incluyen:

• Análisis de algoritmos de aprendizaje automático para encontrar una solución a un problema.
• Identificación de diferencias en la distribución de datos.
• Verificación de la calidad de los datos y para determinar la calidad de los datos con la ayuda de la limpieza de datos.
• Exploración y visualización de datos.
• Supervisión de los procesos de adquisición de datos.
• Introduzca datos en modelos definidos por científicos de datos.
• Definir estrategias de validación.
• Interpretación de objetivos de negocio y desarrollo de modelos.
• Producción de resultados del proyecto y aislamiento de problemas que deben resolverse para que los programas sean más efectivos.
• Uso de estrategia de evaluación y modelado de datos para predecir instancias imprevistas.
• Gestión de recursos disponibles para el científico de aprendizaje automático, como hardware y personal.
• Investigación e implementación de las mejores prácticas para mejorar la infraestructura actual de aprendizaje automático. Explicar procesos complejos a clientes y compañeros de trabajo sin antecedentes técnicos
• Soporte a product managers e ingenieros en la implementación de machine learning en el producto. Obtenga más información sobre las responsabilidades del ingeniero de aprendizaje automático.

Un día típico en la vida de un ingeniero de aprendizaje automático consiste en leer trabajos de investigación y aplicar este conocimiento a los proyectos actuales, identificando qué algoritmo funciona bien para los problemas que están tratando de resolver, manteniendo conversaciones con su gerente de informes sobre las soluciones que buscan. están trabajando, respondiendo correos electrónicos, asistiendo a reuniones de oficina y llamadas de clientes, diseñando bases de datos y verificando métricas para modelos existentes.

Realiza todas las funciones desde la recopilación de datos, la preparación, la optimización del modelo y la implementación. Desarrolle herramientas de prueba para monitorear y analizar el rendimiento y la precisión de los datos.

Horario de un ingeniero de aprendizaje automático

Si un ingeniero de aprendizaje automático comienza su día a las 9:00 a. m., revisa los proyectos y el código que han estado en funcionamiento durante la noche. Él revisa su lista de cosas por hacer para su día. Él revisa su correo electrónico de trabajo y responde a los correos electrónicos.

De 10.00 a 12.00 horas atiende llamadas relacionadas con el trabajo. Después de eso, comienza a trabajar con proyectos y herramientas de aprendizaje automático. Él diseña una base de datos. Utiliza habilidad matemática para llevar a cabo estos cálculos. Aprende nuevos conceptos con la ayuda de herramientas creativas como Scikit Learn, H20, etc. Un ingeniero de aprendizaje automático y su equipo elaboraron una lista de técnicas y algoritmos basados ​​en la investigación que querrían implementar.

Después del almuerzo, alrededor de la 1:00 p. m., asiste a reuniones de oficina donde los miembros del equipo comparten en qué han estado trabajando, el progreso que han logrado en sus respectivos proyectos y revisan el progreso de cada uno y discuten qué podrían haber hecho mejor. Se ocupa de las llamadas de los clientes.

Habla del progreso de los proyectos en curso y propone ideas para productos y proyectos novedosos. Un ingeniero de aprendizaje automático necesita habilidades de comunicación excepcionales para hablar con sus compañeros de trabajo y clientes. Diseña los sistemas con cautela para evitar cuellos de botella.

Entre las 2:00 p. m. y las 5:00 p. m., escribe pruebas unitarias, verifica los modelos terminados y completa las tareas continuas. Después de terminar estas tareas, verifica las métricas del modelo existente y las compara con el modelo de referencia. Vuelve a codificar y revisa las solicitudes del lado del cliente. Utiliza sus sólidas habilidades analíticas para interpretar los resultados e identificar problemas para diseñar sus proyectos de manera efectiva.

Entre las 6:00 p. m. y las 8:00 p. m., finaliza los modelos de base de datos, los proyectos y las solicitudes de código y se asegura de que no haya ninguna tarea pendiente antes de irse de la oficina.

Después de llegar a casa, revisa su correo electrónico de trabajo alrededor de las 10:00 p. m. para ver si hay algún problema relacionado con el trabajo y toma medidas sobre los problemas que requieren una acción inmediata.

Un ingeniero de aprendizaje automático que trabaja en una empresa dijo: "La mejor parte es que siempre tengo la oportunidad de experimentar con mis modelos y mis compañeros están abiertos a escuchar e implementar mis ideas".

“Estoy en constante aprendizaje y siempre estoy ansioso por aprender nuevos enfoques en el campo. Siempre hay una oportunidad de contribuir de una manera diferente”, agregó.

Es imperativo que un ingeniero de aprendizaje automático interprete el ecosistema completo para el proyecto en el que está trabajando. La excelente noticia para los ingenieros de aprendizaje automático es que el aprendizaje automático tiene una amplia aplicación en varios dominios. Varios campos, como la fabricación, la educación, las finanzas y la tecnología de la información, se beneficiarían enormemente del aprendizaje automático. Los ingenieros de aprendizaje automático diseñan sistemas complejos para resolver los complejos desafíos que presenta el mundo que cambia rápidamente.

Para el año 2025, se estima que la creación de datos globales alcance los 175 Zettabytes. Esto significa que la inteligencia artificial creará una enorme cantidad de puestos de trabajo. En el campo de la inteligencia artificial, un ingeniero de máquinas lidera desde el frente. Un ingeniero de aprendizaje automático podría mantener una carrera próspera y floreciente en el futuro.

Pronto, habrá más avances asombrosos liderados por Machine Learning, y los ingenieros de Machine Learning seguirán siendo una parte integral de todas esas operaciones de ML.

Puede consultar nuestro programa Executive PG en aprendizaje automático , que ofrece talleres prácticos, mentor individual de la industria, 12 estudios de casos y asignaciones, estado de ex alumno de IIIT-B y más.