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Redacción. La inteligencia artificial ha multiplicado en los últimos años la demanda de profesionales especializados en esta tecnología. Además, la propio evolución del sector y, más concretamente, de disciplinas como el machine learning, obligará a las organizaciones a incorporar expertos en diferentes áreas para garantizar la correcta ejecución de proyectos en este entorno.

Así lo destacan desde NovaQuality, consultora especializada en analítica y gobierno de datos, cuya responsable de RRHH, Pilar Mascaraque, explica que “las compañías no solo buscarán personal altamente especializado y capacitado desde el punto de vista tecnológico, sino que se decantarán por perfiles 360º, que sepan integrar y poner esos conocimientos al servicio de la empresa”.

Según Mascaraque, los cinco perfiles profesionales más demandados este año en el ámbito del machine learningserán:

1. Científico/a de datos (data scientist). Actor principal en las tareas de aplicación y uso de las técnicas de machine learning. Requiere de unos conocimientos avanzados en matemáticas aplicadas, lenguajes de programación y gestión de bases de datos. Además, entre sus aptitudes deben destacar la creatividad, para determinar los datos de entrenamiento y formular el algoritmo, y una clara orientación a resultados prácticos.

2. Traductor del negocio (business translator ML). Experto que viene de las divisiones de gestión de una empresa y toma decisiones estratégicas o tácitas, y que, además, cuenta con una suficiente formación en analítica para servir de enlace entre los científicos de datos y el desarrollo del negocio.

Esta figura tiene que ser capaz de identificar los puntos de mejora en la actividad de la empresa y transformarlos en propuestas que se puedan implementar con procesos de aprendizaje automático. A su vez, deberá presentar de manera periódica los resultados a los responsables de cada área.

3. Ingeniero de datos (data engineer). Responsable de suministrar o facilitar eficientemente los datos de entrenamiento necesarios para los procesos de aprendizaje, algo fundamental en las grandes organizaciones.

Se trata de un perfil híbrido, polivalente, con un conocimiento más amplio de las tecnologías de la Información (IT) y con capacidad de análisis y buenas dotes comunicativas para trasladar las conclusiones de los análisis al resto del equipo, especialmente al científico de datos.

4. Integrador de modelos (model integrator). Último eslabón de la cadena de profesionales responsables de ejecutar los trabajos de ML en la organización. Un informático que conoce cómo funcionan los algoritmos y se encarga de aplicar de manera satisfactoria los modelos predictivos a la actividad y los procesos de la empresa, así como de automatizar el cambio de ese modelo cuando el proceso continuo de aprendizaje lo mejore e identificar cuándo es necesaria su sustitución.

5. Especialista legal en machine learning (data lawyer). Como complemento a los anteriores perfiles, y con motivo de la entrada en vigor del Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) y la implementación de bancos de pruebas regulatorios o Sandbox en España, ha surgido la necesidad de contar con un experto que posea conocimientos sobre el marco regulatorio y ético aplicable a la gestión de datos en las organizaciones.

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