IS WORK OVER?

Índice de automatización

¿Cuánto del trabajo de un Ingeniero de machine learning puede hacer ya la IA?

Entrenar un baseline y un notebook es rápido. Ponerlo en producción, vigilar drift y responder del fallo no.

Este porcentaje no predice cuántas personas perderán su empleo.

Comparación de tareas

Ingeniero de machine learning

En qué se va el tiempo

El peso es una estimación nuestra basada en la frecuencia, no un porcentaje de tiempo publicado por O*NET.

El ahorro de cada tarea se estima por separado.

TareaPesoIAPuntos
Entrenar modelos, features y notebooks.
Estimación

No hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia.

22%48%+10.6
Evaluar, documentar y comparar runs.
Estimación

No hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia.

18%42%+7.6
Desplegar, monitorizar y retraining.
Estimación

No hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia.

16%22%+3.5
Hablar con producto sobre qué es un buen error.
Estimación

No hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia.

16%15%+2.4
Datos sucios, sesgo y límites del modelo.
Estimación

No hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia.

14%18%+2.5
Guardia, incidencias y rollback.
Estimación

No hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia.

14%16%+2.2
Total100%29%

Jornada modelada: 100 % · Evidencia pública: 0 % · Estimación: 100 % · Confianza: Baja

Competencias y actividades

  • Entrenar modelos, features y notebooks
  • Evaluar, documentar y comparar runs
  • Desplegar, monitorizar y retraining
  • Datos sucios, sesgo y límites del modelo
  • Guardia, incidencias y rollback
  • machine learning engineer
  • ingeniero ml
  • mlops

Fuentes del oficio· O*NET 15-1221.00· ESCO/ISCO 2511

Redactor técnico

En qué se va el tiempo

El peso es una estimación nuestra basada en la frecuencia, no un porcentaje de tiempo publicado por O*NET.

El ahorro de cada tarea se estima por separado.

TareaPesoIAPuntos
Estructura, API docs y el tutorial.
Estimación

No hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia.

18%52%+9.4
Capturas, versiones y no dejar la captura vieja.
Estimación

No hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia.

16%40%+6.4
El ingeniero que no escribe y extraer el cómo.
Estimación

No hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia.

16%22%+3.5
Revisión legal, i18n y el changelog.
Estimación

No hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia.

16%28%+4.5
Soporte, los tickets y lo que falta en la doc.
Estimación

No hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia.

18%14%+2.5
Que se pueda instalar y no documentar el aire.
Estimación

No hay una cifra pública precisa. Es una estimación propia.

16%12%+1.9
Total100%28%

Jornada modelada: 100 % · Evidencia pública: 0 % · Estimación: 100 % · Confianza: Baja

Competencias y actividades

  • documentar APIs
  • tutoriales de producto
  • capturas
  • changelogs
  • extraer conocimiento
  • i18n de docs
  • revisión de versiones
  • tickets de soporte

Fuentes del oficio· O*NET 27-3042.00· ESCO/ISCO 2641

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