Cómo contratar Machine Learning Engineers para acelerar proyectos de datos e IA

Machine Learning ha pasado de ser una tecnología experimental a convertirse en una herramienta utilizada para resolver problemas empresariales concretos. Predicción de demanda, detección de fraude, sistemas de recomendación, clasificación automática, mantenimiento predictivo o personalización son solo algunos ejemplos de aplicaciones que pueden construirse mediante modelos de aprendizaje automático.

Sin embargo, existe una diferencia importante entre desarrollar un modelo experimental y conseguir que ese modelo funcione de forma fiable dentro de un producto real. Un algoritmo puede obtener excelentes resultados durante una prueba y, aun así, resultar difícil de desplegar, escalar, monitorizar o mantener en producción.

Ahí adquiere especial relevancia el Machine Learning Engineer. Este perfil conecta el desarrollo de modelos con la ingeniería de software, los datos y la infraestructura necesaria para llevar soluciones de Machine Learning a entornos productivos. Pero ¿cuándo necesita realmente una empresa contratar Machine Learning Engineers? ¿Qué conocimientos deben tener? ¿Y cuál es la diferencia entre un ML Engineer, un Data Scientist y un AI Engineer?

En esta guía analizamos qué debe valorar una empresa antes de incorporar especialistas en Machine Learning a su equipo tecnológico.

¿Qué hace un Machine Learning Engineer?

Un Machine Learning Engineer, o ingeniero de Machine Learning, es un profesional especializado en desarrollar, implementar y mantener sistemas basados en modelos de aprendizaje automático. Su trabajo se encuentra en la intersección entre Machine Learning, ingeniería de software y Data.

Dependiendo del proyecto, puede participar en tareas como:

• Preparación de datos.
• Feature Engineering.
• Entrenamiento de modelos.
• Evaluación y validación.
• Optimización de algoritmos.
• Desarrollo de pipelines de ML.
• Despliegue de modelos.
• Automatización del entrenamiento.
• Monitorización en producción.
• Integración con aplicaciones.
• Escalabilidad de sistemas de Machine Learning.

Por eso, el perfil requiere algo más que conocimientos matemáticos o experiencia desarrollando modelos. También necesita comprender cómo convertir esos modelos en sistemas tecnológicos que puedan utilizarse de forma estable dentro de una organización.

¿Cuándo necesita una empresa Machine Learning?

No todos los problemas empresariales necesitan Machine Learning. Antes de contratar especialistas, conviene identificar si existe realmente un caso de uso donde esta tecnología pueda aportar valor. Algunos escenarios habituales son los siguientes.

Predicción de demanda: Empresas de retail, logística o e-commerce pueden utilizar información histórica para estimar demanda futura y optimizar inventarios.

Detección de fraude: Los modelos pueden identificar comportamientos anómalos y patrones asociados a operaciones potencialmente fraudulentas.

Sistemas de recomendación: E-commerce, plataformas de contenido y marketplaces pueden utilizar Machine Learning para personalizar recomendaciones según el comportamiento de cada usuario.

Mantenimiento predictivo: En entornos industriales, los datos generados por maquinaria y sensores pueden utilizarse para anticipar determinados fallos.

Clasificación y scoring: Machine Learning puede ayudar a clasificar grandes volúmenes de información o generar puntuaciones basadas en diferentes variables.

Automatización de procesos: Cuando existen grandes cantidades de datos y patrones repetitivos, los modelos pueden ayudar a automatizar determinadas decisiones.

El punto importante es que Machine Learning debería comenzar con un problema de negocio, no con un algoritmo.

¿Cuándo contratar Machine Learning Engineers?

Una empresa puede experimentar con Machine Learning utilizando Data Scientists o pequeños prototipos. El ML Engineer comienza a ser especialmente relevante cuando el proyecto necesita evolucionar hacia producción.

Tienes modelos que todavía funcionan como prototipos

Una situación habitual consiste en disponer de modelos desarrollados en notebooks que ofrecen buenos resultados, pero todavía no están integrados con los sistemas de la empresa. El Machine Learning Engineer ayuda a convertir esos experimentos en servicios preparados para producción.

Necesitas integrar modelos dentro de una aplicación

Una predicción solo genera valor cuando puede utilizarse dentro de un proceso real.

Construir esa integración requiere conocimientos de ingeniería además de Machine Learning.

Necesitas automatizar entrenamiento y despliegue

Cuando los modelos evolucionan constantemente, realizar manualmente todo el proceso deja de ser eficiente. Aquí aparecen las prácticas de MLOps.

El volumen de datos o predicciones está creciendo

Un modelo que funciona correctamente con pocos usuarios puede encontrar problemas cuando necesita procesar millones de peticiones. La escalabilidad se convierte entonces en un requisito de ingeniería.

Necesitas monitorizar modelos en producción

Los modelos pueden perder precisión con el tiempo si cambian los datos o el comportamiento de los usuarios. Por ello, las organizaciones maduras monitorizan continuamente su rendimiento.

¿Qué conocimientos debe tener un Machine Learning Engineer?

El stack dependerá del proyecto, pero existen determinadas capacidades especialmente relevantes.

Python

Python continúa siendo uno de los lenguajes predominantes en Machine Learning. Su ecosistema permite trabajar con procesamiento de datos, entrenamiento de modelos, experimentación y despliegue.

Scikit-learn

Scikit-learn es ampliamente utilizado para problemas clásicos de Machine Learning como: Clasificación, Regresión, Clustering, Reducción de dimensionalidad y Preprocesamiento.

Es especialmente útil para desarrollar modelos sobre datos estructurados.

TensorFlow

TensorFlow permite desarrollar y desplegar modelos de Machine Learning y Deep Learning. Puede utilizarse en proyectos relacionados con redes neuronales, visión artificial, procesamiento de lenguaje y otros sistemas avanzados.

PyTorch

PyTorch es otro de los frameworks más relevantes del ecosistema de Machine Learning y Deep Learning. Se utiliza ampliamente tanto en investigación como en aplicaciones empresariales.

La elección entre TensorFlow y PyTorch dependerá del contexto del proyecto y del ecosistema tecnológico existente.

MLOps: llevar Machine Learning a producción

Esta sección es especialmente importante porque diferencia este artículo de uno genérico sobre Data Science. MLOps aplica principios de automatización y operación al ciclo de vida de Machine Learning. El objetivo es conseguir que los modelos puedan desarrollarse, desplegarse, monitorizarse y actualizarse de manera controlada.

Herramientas como MLflow, Databricks y diferentes servicios Cloud ayudan a gestionar estos procesos. Cuando una organización pasa de experimentar con modelos a depender de ellos para procesos críticos, MLOps adquiere una importancia considerable.

Machine Learning en AWS, Azure y Google Cloud

Los principales proveedores Cloud ofrecen servicios para desarrollar y operar proyectos de Machine Learning. Esto permite combinar almacenamiento, procesamiento de datos, entrenamiento de modelos e infraestructura dentro del mismo ecosistema. Un ML Engineer puede trabajar con plataformas de:

AWS, Microsoft Azure o Google Cloud, dependiendo de la arquitectura de la organización.

Para determinados proyectos, la experiencia Cloud resulta especialmente importante porque entrenar y ejecutar modelos puede requerir recursos computacionales significativos. Sin embargo, nuevamente debemos evitar contratar por una simple lista de herramientas. El profesional debe comprender los principios de Machine Learning y arquitectura que existen detrás de ellas.

Machine Learning Engineer vs Data Scientist

Esta es probablemente una de las dudas más importantes para un responsable tecnológico.

Los dos perfiles trabajan con modelos, pero su foco suele ser diferente.

La frontera no siempre es absoluta.

En empresas pequeñas, un mismo profesional puede asumir parte de ambas funciones.

Pero conforme aumenta la madurez tecnológica, la especialización suele ser mayor.

Data Engineer vs Machine Learning Engineer

También existe una diferencia importante con Data Engineering. El Data Engineer construye la infraestructura que recopila, procesa y proporciona datos. El Machine Learning Engineer utiliza esos datos para construir y operar sistemas de Machine Learning. Podemos representarlo de forma simplificada:

Ambos perfiles suelen trabajar estrechamente. De hecho, una infraestructura de datos deficiente puede convertirse en uno de los mayores obstáculos para cualquier proyecto de Machine Learning.

Machine Learning Engineer vs AI Engineer

Con el crecimiento de la Inteligencia Artificial generativa ha aparecido otro perfil: el AI Engineer. Aunque existe solapamiento, el foco puede ser diferente.

Un Machine Learning Engineer suele trabajar con entrenamiento, optimización y operación de modelos predictivos. Un AI Engineer puede centrarse más en construir soluciones utilizando modelos de Inteligencia Artificial existentes, APIs de modelos, LLM, sistemas RAG, agentes y aplicaciones basadas en Generative AI.

Por ejemplo:

Machine Learning: predecir qué clientes tienen mayor probabilidad de abandonar un servicio.

IA generativa: construir un asistente que consulte documentación empresarial y responda preguntas.

Esta diferenciación nos permitirá separar correctamente las landings de Machine Learning e Inteligencia Artificial de lateam.

¿Qué seniority necesita tu proyecto?

No todos los proyectos requieren el mismo perfil.

Machine Learning Engineer: Puede trabajar sobre modelos y arquitecturas previamente definidas, desarrollar pipelines e integrar soluciones existentes.

Senior Machine Learning Engineer: Puede asumir decisiones técnicas complejas relacionadas con arquitectura, optimización, escalabilidad y producción.

ML Tech Lead: Coordina equipos de Machine Learning, define estándares y toma decisiones relacionadas con arquitectura y herramientas.

ML Architect: Diseña arquitecturas completas para sistemas de Machine Learning a gran escala.

La elección debe depender de la madurez del proyecto y de la autonomía que necesite el profesional.

¿Contratar internamente o externalizar Machine Learning Engineers?

Machine Learning es precisamente uno de los ámbitos donde puede resultar difícil mantener internamente todas las especializaciones necesarias.

Un proyecto puede necesitar:

• Data Engineering.
• Data Science.
• Machine Learning.
• Cloud.
• MLOps.
• Backend.
• DevOps.

Si la organización ya dispone de un equipo de Data, puede incorporar uno o varios especialistas mediante Outsourcing IT para cubrir capacidades concretas. Cuando la necesidad es más amplia, un modelo de Team as a Service permite construir un equipo multidisciplinar.

Por ejemplo:

Data Engineer + Data Scientist + ML Engineer + Cloud Engineer + Backend Developer.

La composición puede adaptarse conforme el proyecto pasa de experimentación a producción.

Cómo incorpora lateam especialistas en Machine Learning

En lateam ayudamos a empresas a incorporar Machine Learning Engineers y otros especialistas en Data e Inteligencia Artificial mediante modelos de Outsourcing IT y Team as a Service. Antes de iniciar la selección analizamos el problema que quiere resolver la organización, la infraestructura de datos disponible, el stack tecnológico y el nivel de madurez del proyecto.

A partir de ahí pueden identificarse perfiles con experiencia en tecnologías como Python, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, MLflow, Databricks y plataformas Cloud. También valoramos la experiencia trabajando con equipos internacionales, metodologías Agile y capacidad para colaborar con Data Engineers, Data Scientists, desarrolladores y responsables de producto.

El objetivo no es simplemente encontrar alguien que pueda entrenar un modelo. Es incorporar profesionales capaces de convertir Machine Learning en una solución que funcione dentro del negocio.

Preguntas frecuentes sobre Machine Learning Engineers

¿Qué hace un Machine Learning Engineer?

Desarrolla, implementa y mantiene sistemas basados en Machine Learning. Puede participar en preparación de datos, entrenamiento, validación, despliegue, monitorización y optimización de modelos.

¿Qué tecnologías utiliza un Machine Learning Engineer?

Python es una de las tecnologías más habituales, junto con frameworks y herramientas como Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, MLflow y plataformas Cloud.

¿Cuál es la diferencia entre un Data Scientist y un Machine Learning Engineer?

El Data Scientist suele centrarse en análisis, experimentación y desarrollo de modelos, mientras que el Machine Learning Engineer pone mayor énfasis en convertir esos modelos en sistemas preparados para producción.

¿Cuál es la diferencia entre Data Engineer y Machine Learning Engineer?

El Data Engineer construye la infraestructura que permite recopilar y preparar los datos. El Machine Learning Engineer utiliza esa información para desarrollar y operar sistemas de aprendizaje automático.

¿Qué es MLOps?

MLOps agrupa prácticas y herramientas destinadas a automatizar y gestionar el ciclo de vida de los modelos de Machine Learning, desde su entrenamiento y validación hasta su despliegue y monitorización.

¿Cuándo debería contratar Machine Learning Engineers?

Cuando una empresa necesita llevar modelos a producción, automatizar procesos de ML, integrar predicciones dentro de aplicaciones o construir sistemas de Machine Learning escalables.

¿Se pueden externalizar Machine Learning Engineers?

Sí. Pueden incorporarse individualmente mediante Outsourcing IT o formar parte de equipos especializados mediante un modelo de Team as a Service.

Conclusión

Implementar Machine Learning no consiste simplemente en entrenar un algoritmo.

El verdadero reto comienza cuando ese modelo debe conectarse con datos reales, integrarse dentro de una aplicación, responder a miles de usuarios y mantener su rendimiento con el paso del tiempo.

Ahí es donde los Machine Learning Engineers aportan una capacidad especialmente valiosa.

Combinan conocimientos de Machine Learning con ingeniería de software, infraestructura y automatización para transformar experimentos en sistemas capaces de funcionar en producción. Por eso, antes de iniciar una contratación, una empresa debería preguntarse en qué punto se encuentra realmente su proyecto. ¿Necesita analizar los datos? ¿Construir la infraestructura? ¿Experimentar con modelos? ¿O llevar esos modelos a producción?

Identificar correctamente esa necesidad permite determinar si el perfil adecuado es un Data Engineer, Data Scientist, Machine Learning Engineer o AI Engineer.

Incorpora especialistas en Machine Learning a tu equipo

En lateam ayudamos a empresas a incorporar Machine Learning Engineers y otros especialistas en Data e Inteligencia Artificial mediante modelos flexibles de Outsourcing IT y Team as a Service. Tanto si necesitas un especialista para reforzar tu equipo como construir una capacidad completa de Machine Learning, podemos ayudarte a identificar los perfiles adecuados para tu proyecto.