+31 (0)88 88 321 88
FF08 Datos, análisis e inteligencia artificial senior datosTIgran empresa

Ingeniero de aprendizaje automático

También conocido como: Ingeniero de MLOps · Ingeniero de plataformas de aprendizaje automático

Lleva los modelos a la fase de producción y garantiza su funcionamiento mediante la automatización y la gestión de la formación, la implementación y la supervisión del rendimiento de los modelos.

El ingeniero de aprendizaje automático convierte un modelo en un servicio que ofrece predicciones a diario dentro de los plazos de respuesta y el coste acordados. A diferencia del científico de datos, la investigación no es el producto final, ya que esta función es responsable del comportamiento del modelo en producción y de la solución alternativa cuando este falla. Las pruebas de selección evalúan los conocimientos sobre modelos, mientras que la función se basa en la ingeniería de software y en detectar a tiempo que la realidad ha cambiado y que el modelo, de forma imperceptible, vuelve a ofrecer resultados erróneos.

Competencias a medir

Estos son los constructos de conducta y aptitud de este perfil. Cada uno indica qué cuestionario de hrmforce lo mide.

Competencias a medir Nivel objetivo Instrumento hrmforce Método de medición Ancla conductual en el nivel objetivo
Razonamiento numérico
Eliminatoria
N5 Ability Scan Prueba de capacidad cognitiva Identifica, en series numéricas complejas, qué supuestos determinan el resultado y establece la lógica de cálculo que siguen el resto de miembros de la organización.
Curiosidad y espíritu explorador
Competencia (marco 50): Capacidad de aprendizaje
N4 Big Fifty, 15PF, Motivation Cuestionario de personalidad Recopila información sobre nuevos métodos fuera de su propio equipo y aporta sus conclusiones en las reuniones de trabajo por iniciativa propia.
Cómo abordar la ambigüedad
Competencia (marco 50): Flexibilidad
N4 Big Fifty, Mental Resilience (4C), Competency Check Situational Judgement Test Formula hipótesis explícitas cuando falta información, actúa en consecuencia y revisa el enfoque una vez que se dispone de nuevos datos.

Perfil resumido

Las diez competencias con más peso de este perfil. El perfil completo con cada competencia, ancla conductual y método de medición está en la descarga.

T Competencia Nivel objetivo Peso Eliminatoria Método de medición
A Razonamiento numérico N5 5 Prueba de capacidad cognitiva
V Análisis de datos N5 5 Prueba de muestra de trabajo
K Interpretación estadística básica N5 5 Prueba de conocimientos
K Fundamentos del aprendizaje automático N5 5 Prueba de conocimientos
V Programación N4 5 Prueba de muestra de trabajo
V Pensamiento crítico y evaluación de fuentes N5 4 no Prueba de muestra de trabajo
V Visualización de datos N5 4 no Prueba de muestra de trabajo
V Evaluación de la calidad de los datos N5 4 Prueba de muestra de trabajo
V Modelización de datos N5 4 no Prueba de muestra de trabajo
V Diseño y arquitectura de software N5 4 no Prueba de muestra de trabajo

Consulte las 28 competencias en el perfil completo

Instrumentos de evaluación para este puesto

Puestos comparables

Demo gratis