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Científicos e ingenieros de datos, entre los perfiles más demandados por el auge de la inteligencia artificial

  • Estrategias digitales

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La demanda de profesionales relacionados con inteligencia artificial, y concretamente con machine learning, se ha multiplicado en los últimos cuatro años debido al crecimiento que está experimentando. Las empresas están incorporando expertos con competencias en este ámbito para aprovechar las bondades de esta tecnología. Hay cinco perfiles que tendrán más tirón.

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Pilar Mascaraque, responsable de Recursos Humanos en NovaQuality, consultora especializada en analítica y gobierno de datos, ha identificado los cinco perfiles profesionales más demandados en el ámbito del Machine Learning durante 2019.

Por una parte, está el científico de datos, profesional que sobresale por ser el 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 también tener una clara orientación a resultados prácticos”, explica.

Otra posición que las empresas tendrán que cubrir es la de traductor de negocio o Business Translator ML. Se trata de un experto que viene de las divisiones de gestión de una empresa y toma decisiones estratégicas o tácitas y que, además, cuenta con una formación en analítica suficiente 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”, añade.

El ingeniero de datos será el responsable de suministrar o facilitar eficientemente los datos de entrenamiento necesarios para los procesos de aprendizaje. Como explica Mascaraque, “se trata de un perfil híbrido, una persona polivalente con un conocimiento de Tecnologías de la Información (IT) más amplio y con capacidad de análisis y buenas dotes comunicativas que le permitan trasladar las conclusiones de los análisis al resto del equipo, especialmente al científico de datos”.

En selección incluye también al integrador de modelos como último eslabón de la cadena de profesionales responsables de ejecutar los trabajos de ML en la organización. Es 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.

Por último, como complemento a los anteriores, se van a necesitar especialistas legales en Machine Learning, con conocimientos sobre el marco regulatorio y ético aplicable a la gestión de datos en las organizaciones.