Las nuevas tecnologías están cambiando no solo el modo de trabaja, sino también el tipo de talento que las empresas demandan. Según un estudio de ManpowerGroup al que accedió iProUP:
- 70% de las compañías reconoce que el machine learning tiene el potencial de cambiar las reglas de juego
- 72% planea sumar el uso de esta tecnología en los próximos años
Por eso, los especialistas en machine learning vienen subiendo entre los profesionales más buscados del mercado laboral.
Experto en machine learning: qué hacen y cuánto cobran
Paula Sánchez, especialista en Atracción de Talento en Ceta Capital Humano, afirma a iProUP que "machine learning es una disciplina del campo de la inteligencia artificial que, a través de algoritmos y modelos, brinda a las computadoras la capacidad de realizar tareas específicas sin haber sido programadas explícitamente para eso".
Según Sánchez, esto significa "que en lugar de seguir instrucciones, las máquinas aprenden a través de la experiencia y la interación. Este proceso implica el análisis de patrones en los datos y la toma de decisiones basada en esos patrones".
Es por esto que "el puesto de especialista en machine learning es un rol que se ocupa del desarrollo y la implementación de algoritmos de aprendizaje automático", revela a iProUP Pablo Vilariño, profesor de la carrera Soporte de Infraestructuras en ISTEA.
El experto remarca que "estos algoritmos permiten a las máquinas aprender de los datos y tomar decisiones sin ser explícitamente programados para ello".
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Se trata de perfiles escasos que las empresas luchan por atraer o retener
Natalia Terlizzi, CEO de HuCap, añade que se trata de "una posición dinámica que se enfrenta a cambios exponenciales acorde al crecimiento acelerado que va teniendo la tecnología".
Antes del boom de la Inteligencia Artificial (IA), quienes trabajaban en machine learning eran expertos en la construcción de modelos.
Pero hoy, "la existencia de modelos ya preentrenados les permite centrarse a estos especialistas en la toma de decisiones estratégicas, se convierten en especialistas en interpretación de modelos y análisis profundo, redes neuronales artificiales que permiten resolver problemas aún más complejos e identificación de patrones y representaciones más sofisticadas", explica Terlizzi.
Gonzalo Matheu, Lead of Technology Chapters Americas en intive, añade que hay dos perfiles populares dentro de la disciplina:
- Engineer: "Se encarga de poner en producción modelos de forma óptima. Basándose en modelos desarrollados, desarrolla la mejor estrategia para desplegarlos. Esto incluye selección de modelos y definición de interfaces de datos para integrar el modelo al problema en cuestión, entrenamiento con datos reales, optimización de parámetros"
- Scientist o researcher: "Trabaja más cerca de la arquitectura de los modelos, intentando desarrollar nuevas soluciones, algoritmos, modelos o arquitecturas para resolver problemas específicos"
Gabriel Pereyra, CEO de modobeta, afirma a iProUP que hoy son perfiles muy demandados. "Son jóvenes que vienen de universidades de ciencias duras, aunque cabe destacar que no tienen que ser universitarios para trabajar en machine learning", asegura.
"Son recursos muy escasos y a las empresas les cuesta conseguirlos y retenerlos sobre todo porque consiguen trabajo en el exterior y cobran en dólares", complementa Pereyra.
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Estos talentos cobran cerca de u$s1,5 millones en la Argentina
Por todo esto, "las empresas multinacionales ofrecen posibilidades laborales atractivas debido a los beneficios que brindan, oportunidades de desarrollo y posibilidad de reubicación en otras ciudades y países", confía a iProUP Alejandro Servide, director de Professionals, RPO & Technologies de Randstad Argentina.
Según el experto, "el nivel de inglés Advanced o C1 es excluyente para aplicar a posiciones en el exterior. Por el contrario, las compañías chicas no suelen contar con estos perfiles en sus estructuras, por ende, suelen tercerizar estos roles en consultoras que brindan servicios tecnológicos llave en mano".
Con respecto a los sueldos, Servide remarca que "un especialista de machine learning ronda en un salario promedio de $1.530.000, siendo uno de sus principales requisitos el trabajo remoto y con múltiples beneficios".
Marcela Riccillo, docente del ITBA en grado, posgrado y Escuela de Innovación, afirma a iProUP que "actualmente hay bastante interés en estos temas en diversas áreas y sin importar grupos generacionales"
"No se requiere una formación previa en particular y las personas pueden ser de diversas profesiones: estudiantes, directivos, ingenieros, médicos, economistas, periodistas, sociólogos, entre otros. Cada uno aporta su visión y el abordaje de las diferentes problemáticas", completa Riccillo.
Adrian Tozzi y Macarena Gorgal, profesores de la Universidad de Belgrano (UB), aseguran a iProUP que los conocimientos requeridos para el puesto "abarcan áreas como programación, análisis de datos y comprensión profunda de algoritmos de aprendizaje automático".
"Esta amalgama de habilidades refleja la formación multidisciplinaria que caracteriza a la educación superior en Argentina", añaden.
Experto en machine learning: por qué los necesitan las empresas
Los beneficios que aportan a las organizaciones locales incluyen "eficiencia operativa, toma de decisiones más informada y una ventaja competitiva en el mercado global, fortaleciendo la posición de las empresas argentinas en el panorama internacional", cuentan los docentes de la UB.
A su vez, aclaran que tienen actividades significativas como "desde hacer foco en comportamientos no comunes, sea en seguridad, fraude, la eventual detección de la no disponibilidad de los sistemas hasta anticiparse a comportamientos de la demanda, predicciones, encontrar patrones para gestionar mejor el planeamiento y evolución de ingresos, entre otros".
Para Martina De Leo, IT Talent Acquisition Specialist de Adecco Argentina, estos especialistas "permiten brindar un mejor servicio al cliente, analizando sus preferencias para ofrecer productos personalizados, mejorando y potenciando la fidelización. Otro beneficio es la disminución de errores, ya que ayuda a que los errores cometidos no se repitan". Según esta experta, otras ventajas adicionales son:
- Realizar acciones preventivas, descartando las tareas más arriesgadas
- Evitar fácilmente que los ataques se repitan, aplicando ciberseguridad
- Detectar fraudes al verificar qué transacciones son legítimas y cuáles no
- Automatizar procesos: sabrá cuáles debe tratar y, con el tiempo, los perfeccionará e incluso ampliará la cantidad de tareas a realizar
"Las industrias que más valor le pueden dar a este tipo de perfiles son generalmente empresas que ofrecen servicios o productos, y necesitan tomar decisiones inteligentes a través de datos. Asimismo, grandes empresas pueden ver beneficios a través de la masiva automatización de tareas", confía a iProUP Ernesto Mislej, cofundador & Chief Scientist de 7Puentes.
"Cada vez más empresas utilizan modelos predictivos con tecnologías de machine learning para resolver más preguntas en más áreas de negocio. Hemos visto crecer consistentemente estas áreas en las empresas en los últimos años, justamente a raíz de las oportunidades de optimización de procesos", concluye Emiliano Actis Dato, gerente Técnico de Software para IBM Argentina.
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