Machine Learning Engineer (ingeniero de ML)

Un machine learning engineer, o ingeniero de aprendizaje automático ✕ El aprendizaje automático es la rama de la IA en la que un sistema aprende de ejemplos en lugar de seguir reglas programadas a mano. Cuantos más datos, mejor generaliza. Más en el glosario → , es el profesional que lleva los modelos de inteligencia artificial ✕ La inteligencia artificial es la capacidad de un sistema informático de realizar tareas que asociamos a la inteligencia humana, como entender lenguaje, reconocer imágenes o tomar decisiones. Más en el glosario → del laboratorio al mundo real. Se sitúa entre la ciencia de datos y la ingeniería de software: toma modelos que a menudo empiezan como prototipos y los convierte en sistemas de producción fiables, rápidos y escalables, capaces de atender a muchos usuarios sin fallar. Su trabajo incluye preparar los flujos de datos, entrenar y optimizar modelos, integrarlos en aplicaciones mediante código y APIs ✕ Una API es un conjunto de reglas que permite que dos programas se comuniquen entre sí. Funciona como un intermediario que traslada peticiones de una aplicación a otra y devuelve la respuesta. Más en el glosario → , y vigilar que sigan funcionando bien con el tiempo, una disciplina conocida como MLOps. Necesita sólidos conocimientos de programación —sobre todo Python—, además de bases de matemáticas y de infraestructura como contenedores ✕ Un contenedor empaqueta una aplicación con todo lo que necesita para funcionar —código, librerías, dependencias— de forma aislada, para que se ejecute igual en cualquier entorno. Más en el glosario → y nube ✕ "La nube" designa servicios y almacenamiento que no se ejecutan en tu dispositivo, sino en servidores externos en internet. Accedes a ellos desde cualquier lugar. Más en el glosario → . Con la expansión de la IA, es uno de los perfiles técnicos más buscados y mejor pagados.