Chief Machine Learning Engineer

Para gestionar la contratación de un ingeniero jefe de aprendizaje automático, lo primero es conocer perfectamente su función. Aquí se resume de forma muy genérica, y debe adaptarse a su contexto específico.
(Reportando al Head of AI Factory)

El Chief Machine Learning Engineer es el líder técnico y operativo encargado de supervisar la ingeniería de sistemas de machine learning y garantizar su industrialización a gran escala. Especializado en el diseño, optimización e implementación de arquitecturas ML robustas, dirige un equipo de ingenieros de ML y data engineers para transformar los modelos de ciencia de datos en soluciones de producción performantes, escalables y mantenibles. Colabora en modo ágil con los equipos de producto que definen las prioridades a través de los backlogs, asegurando al mismo tiempo la excelencia técnica de los sistemas de ML.

Misiones y Responsabilidades

1. Arquitecturar y Optimizar los Sistemas de Machine Learning

Diseñar arquitecturas ML escalables para el despliegue de modelos en producción.
Optimizar los pipelines de procesamiento (feature engineering, preprocesamiento, inferencia).
Desarrollar soluciones de infraestructura para el entrenamiento y serving de modelos.
Garantizar el rendimiento y la fiabilidad de los sistemas ML en producción.

2. Industrializar los Modelos de Ciencia de Datos

Colaborar con los científicos de datos para operacionalizar sus modelos.
Implementar pipelines completos de MLOps (entrenamiento, validación, despliegue, monitoreo).
Automatizar los procesos de CI/CD para los modelos de ML.
Optimizar los costos de infraestructura manteniendo el rendimiento.

3. Colaborar en Modo Ágil con los Equipos de Producto

Trabajar con los Product Owners que gestionan los backlogs de los ingenieros de ML.
Traducir los requisitos de producto en soluciones técnicas de ML.
Participar en las ceremonias ágiles para alinear los desarrollos técnicos.
Asegurar que las restricciones técnicas se consideren en la planificación.

4. Garantizar la Calidad y Mantenibilidad de los Sistemas

Implementar pruebas automatizadas para los pipelines de ML.
Definir estándares de calidad para el código y las infraestructuras.
Documentar las arquitecturas y procesos de ML.
Asegurar la seguridad y el cumplimiento de los sistemas (RGPD, etc.).

5. Gestionar y Hacer Crecer el Equipo de Ingeniería de ML

Reclutar y formar a ingenieros de ML y data engineers.
Estructurar el equipo por dominios de expertise (MLOps, infraestructura, feature engineering).
Mentorizar a los miembros del equipo en buenas prácticas de ingeniería de ML.
Promover una cultura de excelencia técnica.

6. Innovar y Anticipar los Avances Tecnológicos

Monitorear los últimos avances en ingeniería de ML (nuevos frameworks, arquitecturas).
Evaluar nuevos enfoques para la optimización de modelos.
Liderar PoCs técnicos para probar soluciones innovadoras.
Participar en conferencias técnicas para mantenerse actualizado.

Ejemplos de Logros Concretos

Arquitecturó un sistema de serving de modelos reduciendo la latencia en un 60% mientras mejoraba la escalabilidad.
Implementó un pipeline completo de MLOps, reduciendo el tiempo de despliegue de modelos en un 70%.
Optimizó la infraestructura de entrenamiento, reduciendo los costos en un 40% mientras mantenía el rendimiento.
Desarrolló un sistema de monitoreo para modelos en producción, mejorando la detección de anomalías en un 50%.
Automatizó el pipeline de feature engineering, reduciendo los tiempos de procesamiento en un 35%.