La siguiente información fue adaptada de Workera, un sitio web que descubrí hace pocos días y que me pareció fabuloso, pues hace un diagnóstico de tus habilidades en Machine Learning y otras áreas relacionadas, te aporta un plan de estudio para reforzar tus debilidades, y te da reconocimientos cuando alcanzas ciertos niveles necesarios para trabajar en esta área de la industria.
Tareas
Los ingenieros de Machine Learning realizan tareas de ingeniería de datos, modelado y despligue, como se muestra en la Figura 1.
Habilidades
Los MLE demuestran sólidas habilidades científicas y de ingeniería, como se observa en la Figura 2.
Las empresas pueden llamar a esta posición machine learning engineer, software engineer-machine learning engineer, software engineer, data scientist, algorithm engineer, research scientist, research engineer, full-stack data scientist, and many more titles.
Herramientas:
- Ingeniería de datos en Python y/o SQL u otro lenguaje de consulta específico del dominio.
- Modelado en Python usando paquetes como numpy, scikit-learn, TensorFlow, and PyTorch.
- Despliegue usando lenguajes de programación orientada a objetos (como Python, Java y C++) y servicios en la nube como AWS, GCP, y Azure.
- Colaboración y flujo de trabajo usando un sistema de control de versiones (por ejemplo, Git, Subversion, y Mercurial), una interfaz de línea de comandos (CLI) como Unix, un entorno de desarrollo integrado (IDE) como Jupyter Notebook, y Sublime, y una herramienta de seguimiento de problemas como JIRA.