Ingeniero de Inteligencia artificial (IA) y Machine Learning (ML)
También se busca como: AI engineer · ML engineer · Ingeniero de IA · Ingeniera de IA · Ingeniero de inteligencia artificial · Ingeniero de machine learning · Machine learning engineer · Ingeniero ML
Código 2149.18
¿Qué hace un Ingeniero de Inteligencia artificial (IA) y Machine Learning (ML)?
El ingeniero de inteligencia artificial y machine learning (ingeniero de IA, ML engineer o AI engineer) lleva modelos a producción: entrenamiento, evaluación, despliegue y monitoreo. En Chile el aviso suele decir ingeniero de IA o ML engineer; MAPHA usa el título largo. Este perfil del Diccionario de Cargos sirve para no confundirlo con el científico de datos (que diseña el modelo) ni con DevOps (infraestructura general).
Qué tan crítico es este cargo
Conocimiento técnico profundo y poco transferible.
Conocimiento profundo y poco transferible. Sin este perfil los modelos siguen corriendo, pero nadie puede reentrenarlos, auditarlos ni explicar por qué fallan.
Rango de referencia según nuestra experiencia en procesos de búsqueda en Chile, no una cifra de estudio publicado. Varía con la renta ofrecida, la ubicación y la exigencia de exclusividad.
Cómo clasificamos los cargos críticos¿Estás definiendo o contratando un cargo de Ingeniero de Inteligencia artificial (IA) y Machine Learning (ML)?
Usa este perfil como punto de partida. Ajusta responsabilidades y criterios de evaluación a lo que tu equipo realmente necesita.
El enlace a la app abre el registro. Podrás crear tu cargo al ingresar.
Habilidades esenciales
Conocimientos
- AI
- AI
- Big Data In the cloud
- Database management
- Machine Learning
- Non-relational Databases
- Relational Databases
- algoritmización de tareas
- algoritmos
- aprendizaje profundo
- comunicación
- datos no estructurados
- elaboración de modelos de proceso empresarial
- inteligencia empresarial
- mantenimiento predictivo
- modelos de datos
- principios de la inteligencia artificial
- procesamiento del lenguaje natural
- programación informática
- red neuronal artificial
- técnicas de presentación visual
Habilidades y competencias
- aplicar políticas de seguridad de la información
- compilar sistemas de recomendación
- consultar fuentes de información
- crear modelos de datos
- crear soluciones para problemas
- definir requisitos técnicos
- efectuar la extracción de datos
- gestionar bases de datos
- gestionar la clasificación de datos de las TIC
- interpretar los requisitos técnicos
- normalizar datos
- realizar un análisis de datos
- reunir datos de TIC
- utilizar aprendizaje automático
- utilizar software de hojas de cálculo
Competencias transversales
- aplicar métodos de análisis estadísticos
- construir modelos predictivos
- cumplir plazos
- gestionar el calendario de tareas
- pensar de forma analítica
Descarga el perfil de cargo
Te enviamos el perfil listo para pegar en tu aviso: propósito, habilidades esenciales, deseables y qué conviene evaluar. Un correo, sin registro.
Qué conviene evaluar en este cargo
Mide modelos en producción (no solo notebooks), monitoreo de drift, criterio de cuándo no desplegar y colaboración con datos y plataforma.
Ver evaluación psicolaboralLo que más nos preguntan
Preguntas frecuentes sobre este cargo cuando estás contratando o armando el perfil.
- ¿Qué hace un ingeniero de IA o ML?
- Entrena o toma modelos, los empaca, los despliega y los vigila en producción: latencia, costo, drift y rollback. No es un cargo de investigación suelta.
- ¿Ingeniero de IA vs científico de datos o MLOps?
- El científico diseña y valida el modelo. El ingeniero de IA lo hace usable en el producto. MLOps es la capa de plataforma (CI/CD, serving); en equipos chicos una persona hace ambos.
- ¿Cuándo conviene headhunting para este cargo?
- Cuando el conocimiento del modelo en producción es poco transferible, el mercado activo no llega (IA aplicada a un dominio, no demos genéricos) o el reemplazo interno no puede reentrenar ni explicar por qué falla.
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Fuentes
Este servicio utiliza la Taxonomía Mapha desarrollada por OTIC SOFOFA (CC BY 4.0) y la clasificación ESCO de la Comisión Europea, en una versión adaptada. Los códigos de grupo provienen de la ISCO-08 de la OIT. Ver fuentes y licencias