De acuerdo con Workera.ai, este perfil realiza tareas de ingeniería de datos, modelado e implementación, como se observa en la Figura 1. Alcanzan su máximo potencial en equipos capaces de apoyarlos en las áreas de análisis de negocio e infraestructura de IA.
Los ingenieros de Deep Learning demuestran sólidas habilidades científicas y de ingeniería (Figura 2).
Las empresas pueden referirse también a este perfil como machine learning engineer, software engineer – deep learning, software engineer, data scientist, algorithm engineer, research engineer, research scientist, full-stack data scientist, y muchos otros títulos.
Este rol es una variación del Machine Learning Engineer (MLE). Requiere conocimiento en Deep Learning además de las habilidades presentadas en la Figura 1. Se enfoca en aplicaciones, generalmente impulsadas por el aprendizaje profundo, tales como reconocimiento de voz, procesamiento de lenguaje natural y visión de computador. Por lo tanto, requiere habilidades específicas para proyectos de aprendizaje profundo, como comprender y usar diversas arquitecturas de redes neuronales tales como redes completamente conectadas, CNNs y RNNs.
Las herramientas que usa este rol son muy similares a las de un MLE, e incluyen ingeniería de datos (en Python o SQL, por ejemplo), modelado (en Python, por ejemplo), implementación (usando plataformas como AWS, GCP o Azure, por ejemplo) y colaboración y flujo de trabajo (usando un sistema de control de versiones, una interfaz de línea de comandos, un entorno integrado de desarrollo y un producto de seguimiento de problemas)