Si quieres trabajar como especialista en MLOps, lo primero que tienes que entender es en qué consiste el trabajo diario en esta profesión y cuáles son sus funciones, además de los conocimientos técnicos necesarios para realizar el trabajo.
Sin duda, este será uno de los trabajos más demandados en el futuro, pero la verdad es que no es muy popular y necesita de una formación bastante específica, por lo que si has llegado hasta aquí estás a un paso de adentrarte en una gran oportunidad laboral.
Así que si tu intención es formarte en inteligencia artificial para encontrar trabajo, y quieres saber cómo encontrar trabajo en MLOps en la era de la IA, quédate con nosotros unos minutos.
¿Qué es y qué hace un MLOps?
Cuando un equipo de ciencia de datos crea un nuevo modelo, alguien debe convertir ese prototipo en un servicio fiable que evolucione con los datos y que se ajuste a lo que las empresas necesitan.
De esta manera, un MLOps es, en términos sencillos, es la persona que consigue que los modelos de inteligencia artificial funcionen en la vida real y lo sigan haciendo con el paso del tiempo.
Es quien conecta el trabajo de quienes desarrollan el modelo con el equipo que lo pone en producción, asegurándose de que no se rompa nada cuando pasa de un ordenador de pruebas, a un sistema que tiene que responder ante usuarios, o procesos reales.
La labor de un MLOps comienza cuando el equipo de científicos de datos crea un modelo nuevo, ya que en ese momento, él o ella empieza a pensar cómo empaquetarlo para que se pueda integrar en sistemas que quizá no fueron concebidos para trabajar con ese tipo de herramientas.
Por supuesto, esto no es tan simple como subir un archivo, hay que crear un entorno controlado donde las dependencias, las versiones de bibliotecas y las configuraciones sean exactamente las necesarias.
Después, el modelo necesita un sistema de despliegue que automatice su instalación en los servidores, con protocolos que garanticen que si algo falla, se pueda revertir sin causar daños.
Una vez que el modelo está activo, empieza la fase de supervisión continua, puesto que con el tiempo los datos que recibe un modelo de IA cambian y sus respuestas pueden comenzar a ser diferentes a lo esperado.
Por eso, no es nada raro que un MLOps trabaje también con herramientas de control de versiones para modelos y datos, para saber en todo momento con qué versión se está trabajando y cómo volver atrás si aparece un error.
¿Cuál es el salario promedio del ingeniero MLOps en España?
Lo mejores es responder a esta cuestión con un dato claro, pero situándonos en el contexto para no perder matices, ya que las referencias públicas más consultadas sitúan la media nacional en torno a los 50.000 euros brutos anuales para los profesionales que trabajan con sistemas de aprendizaje automático.
Dicha cifra sería una lectura coherente con los rangos salariales que comparte la comunidad profesional y que sirve como punto de partida para cualquier negociación para un experto en el tema que además tenga experiencia.
Si lo medimos por tramos, el mercado suele remunerar a los perfiles con dos a cuatro años de experiencia entre 45.000 y 60.000 euros, mientras que quienes asumen una mayor complejidad técnica en su trabajo pasan a bandas entre 60.000 y 80.000 euros.
Por supuesto, la ciudad marca diferencias apreciables porque el tejido empresarial no paga igual en todas partes y por el coste de vida, así que resulta habitual ver este tipo de cifras salariales en ciudades grandes como Madrid y Barcelona, pero los salarios en otras capitales comunitarias son algo menores.
¿Qué necesitas saber para trabajar como especialista en MLOps?
Si te planteas dar este paso y convertirte en ingeniero de MLOps, conviene mirar el oficio como un puente que une la ciencia de datos con la creación de servicios estables, y conviene asumir también que ese puente se construye con la adquisición de ciertos hábitos y conocimientos técnicos.
Así que empieza por los datos, porque la vida real de un modelo arranca en su calidad, y por eso debes aprender a montar rutas de ingestión con validaciones que frenen esquemas rotos, así como desarrollar detectores de categorías nuevas, e introducir funcionalidades para vigilar las métricas.
Ten en cuenta que la experimentación gana sentido cuando la documentas, por lo que debes acostumbrarte al uso de bitácoras con parámetros, semillas y resultados, y anotar las condiciones del hardware y de las librerías.
Para alcanzar ese nivel, tienes que fortalecer tus bases de conocimiento en estadística, cálculo y programación, y también te será de gran utilidad el conocer los sistemas distribuidos y de mensajería.
¿Cómo trabajar como especialista en MLOps?
Si quieres llegar a trabajar como especialista en MLOps, construye un portafolio que muestre proyectos completos y documenta cada paso para que quien te evalúe pueda reproducir resultados bajo las mismas condiciones, porque eso explica las decisiones técnicas y genera confianza.
Comienza por demostrar tu dominio en la manipulación de datos mediante validaciones automatizadas y pruebas que detecten cambios en esquemas, de modo que quede claro que evitas sorpresas cuando los datos cambian con el tiempo.
Por otra parte, aprende a versionar modelos con identificadores que incluyan parámetros, métricas y configuración del entorno de ejecución, para que puedas comparar experimentos y reconstruirlos cuando sea necesario.
También, practica con despliegues graduales que permitan medir la latencia y la calidad bajo un tráfico controlado, y prepara las estrategias de retroceso que activen cambios rápidos, porque se debe proteger la continuidad del servicio y evitar paradas imprevistas.
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