¿En qué consiste exactamente su trabajo? ¿Qué hace un Machine Learning Engineer en su día a día? ¿Qué formación necesita? ¿Cuánto gana en España? Te contamos todo lo que necesitas saber sobre una de las profesiones con más futuro dentro del sector tecnológico.
¿Qué hace un Machine Learning Engineer?
Es el profesional que diseña, entrena y pone en marcha los modelos de Inteligencia Artificial que permiten a las máquinas «aprender» por sí mismas a partir de los datos. El objetivo del Machine Learning Engineer es que los sistemas puedan reconocer patrones, hacer predicciones y tomar decisiones sin intervención humana directa. Por ejemplo, cuando un banco usa un algoritmo para detectar fraudes, o una aplicación de salud analiza imágenes médicas para detectar enfermedades, detrás hay un equipo de ingenieros de machine learning que ha desarrollado ese modelo.
En su trabajo diario, un Machine Learning Engineer analiza grandes volúmenes de datos, diseña modelos matemáticos y estadísticos, entrena algoritmos para que aprendan de ejemplos y evalúa el rendimiento de los modelos para mejorarlos constantemente.
Además, se encarga de implementar estas soluciones en entornos reales, como aplicaciones, páginas web o sistemas empresariales. En definitiva, su misión es convertir los datos en conocimiento útil y transformar los modelos en herramientas prácticas para las empresas.
En resumen, el Machine Learning Engineer se encarga de convertir los datos en conocimiento y los modelos en herramientas útiles para las empresas.
Diferencias entre Machine Learning Engineer y Data Scientist
Aunque ambos perfiles trabajan con datos, su enfoque es diferente. El Data Scientist se centra en analizar la información y obtener conclusiones para la toma de decisiones estratégicas. En cambio, el Machine Learning Engineer se enfoca más en la parte técnica: desarrollar y poner en producción modelos automatizados que usen esos datos para predecir o clasificar información en tiempo real.
Por eso, podríamos decir que el Data Scientist descubre la información y el Machine Learning Engineer lo convierte en acción, mediante sistemas inteligentes.
¿Qué formación necesita?
No existe un único camino formativo para trabajar como Machine Learning Engineer, pero sí una serie de conocimientos clave que todo profesional debe dominar.
👉 Formación técnica
No existe un único camino formativo para convertirse en Machine Learning Engineer, pero sí es necesario contar con una base sólida en áreas técnicas. Muchos profesionales proceden de carreras como Ingeniería Informática, Matemáticas, Física, Telecomunicaciones o Ingeniería de Datos. Sin embargo, cada vez más personas acceden a este campo a través de másteres, bootcamps o cursos especializados en inteligencia artificial y aprendizaje automático.
👉 Competencias técnicas o hardskills
Además de la formación académica, este perfil requiere competencias muy concretas. Es fundamental dominar lenguajes de programación como Python, R o Java, y conocer bibliotecas especializadas como TensorFlow, PyTorch o Scikit-learn. También se necesitan bases sólidas en matemáticas, estadística y álgebra lineal, así como experiencia en el manejo de bases de datos y en el análisis de grandes volúmenes de información.
👉 Habilidades personales o softskills
El campo del machine learning evoluciona muy rápido. Por eso, un buen Machine Learning Engineer debe tener una gran curiosidad, pensamiento lógico y capacidad para resolver problemas complejos. Dado que el mundo del machine learning evoluciona con rapidez, la formación continua es clave para mantenerse al día con nuevas técnicas y herramientas.
¿Cuánto puede ganar un Machine Learning Engineer en España?
En cuanto al salario, los Ingenieros de Aprendizaje Automático se sitúan entre los mejor remunerados del sector tecnológico, aunque su sueldo varía según la experiencia, el tipo de empresa y la ciudad donde trabaje.
- Junior (menos de 2 años de experiencia): entre 30.000 y 45.000 euros brutos anuales.
- Perfil intermedio (3-5 años): entre 45.000 y 65.000 euros.
- Senior o experto: pueden superar fácilmente los 70.000 o incluso 90.000 euros anuales en grandes empresas tecnológicas o multinacionales.
Además, es habitual que disfruten de ventajas adicionales como teletrabajo, horarios flexibles, bonus o programas de formación interna.
Salidas profesionales y sectores donde trabajar
La figura del Machine Learning Engineer está presente en casi todos los sectores. Cualquier empresa que trabaje con datos puede beneficiarse del aprendizaje automático.
- En el sector tecnológico, estos profesionales participan en el desarrollo de asistentes virtuales, sistemas de recomendación o software inteligente.
- En la banca y los seguros, ayudan a detectar fraudes y a predecir riesgos financieros.
- En el ámbito sanitario, colaboran en el análisis de imágenes médicas y en la detección temprana de enfermedades.
También tienen un papel cada vez más relevante en el sector energético, la industria, la logística o el marketing digital, donde los algoritmos permiten automatizar procesos, optimizar recursos o personalizar contenidos. Además de las oportunidades que les ofrecen centros de investigación, startups de IA y empresas de consultoría tecnológica.
El Machine Learning Engineer es uno de los perfiles con mayor proyección en el mundo digital actual. Si te apasionan los datos, la programación y la inteligencia artificial, esta profesión puede ofrecerte una carrera llena de retos, aprendizaje continuo y excelentes oportunidades laborales.
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