Ingeniero de Machine Learning (ML)
Investigación y Desarrollo de Algoritmos de ML: Investigar y desarrollar algoritmos de aprendizaje automático para medir, predecir e informar patrones con antelación. Esto incluye la selección del modelo adecuado, ajuste de parámetros, evaluación de rendimiento y retroalimentación del modelo.
Preprocesamiento de Datos: Recopilar, limpiar y manipular datos para su uso en modelos de ML. Esto puede incluir la gestión de datos faltantes, codificación de variables categóricas, normalización, y más. (trabajo en conjunto con el Analista de Datos)
Entrenamiento y Validación de Modelos: Entrenar modelos con conjuntos de datos y validar su eficacia y precisión. Esto implica dividir los datos en conjuntos de entrenamiento, validación y prueba, y ajustar los modelos para mejorar su rendimiento.
Monitoreo y Mantenimiento de Modelos: Asegurarse de que los modelos sigan siendo efectivos a lo largo del tiempo. Esto puede incluir la actualización de modelos con nuevos datos o la reconfiguración de modelos para lidiar con cambios en los patrones de datos.
Optimización y Afinamiento: Mejorar continuamente los modelos existentes para aumentar su eficiencia, precisión y velocidad, adaptandolos a cambios en normativas locales.
Trabajo Colaborativo con Otros Equipos: Colaborar con otros equipos, como ingenieros de datos, analistas de negocios y desarrolladores de software, para entender las necesidades del negocio y cómo los modelos de ML pueden abordarlas.
Documentación y Reporte: Documentar los procesos de desarrollo y los resultados de los modelos. Reportar a las partes interesadas (stakeholders).
Implementación de Prácticas de Ética y Privacidad de Datos: Asegurar que los modelos y procesos de ML cumplan con las normas éticas y legales, especialmente en lo que respecta a la privacidad y seguridad de los datos.