Medios de comunicación como ElEconomista, ITUser y ObservatorioRH han compartido recientemente nuestro análisis sobre los cinco profesionales más solicitados en el campo del Machine Learning para 2019. La demanda de perfiles relacionados con el mundo de la Inteligencia Artificial se ha multiplicado en los últimos cuatro años debido al crecimiento de este tipo de herramientas. La evolución de este sector y, en concreto de disciplinas como el ML, obligará a las organizaciones a incorporar expertos en diferentes áreas para garantizar la correcta ejecución de proyectos en este entorno.

En este sentido, Pilar Mascaraque, responsable de Recursos Humanos en NovaQuality, subraya que “las compañías no solo buscarán personal altamente especializado y capacitado desde el punto de vista tecnológico sino que se decantarán por perfiles 360 grados, que sepan integrar y poner esos conocimientos al servicio de la empresa”. Según esta experta, los cinco perfiles profesionales más demandados en el ámbito del Machine Learning durante 2019 serán:

1. Científico/a de datos (Data Scientist). Este profesional 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.
2. Traductor del Negocio (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.
3. Ingeniero de datos (Data Engineer). Será el 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, 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.
4. Integrador/a de modelos (Model Integrator).  Es el 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-Savvy 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.