{"id":26491,"date":"2022-04-26T22:05:36","date_gmt":"2022-04-26T22:05:36","guid":{"rendered":"https:\/\/building.nubank.com\/data-scientist-x-machine-learning-engineer-roles-how-are-they-different-how-are-they-alike\/"},"modified":"2024-02-23T17:58:09","modified_gmt":"2024-02-23T17:58:09","slug":"funciones-de-cientifico-de-datos-x-ingeniero-de-aprendizaje-automatico-en-que-se-diferencian-en-que-se-parecen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/building.nubank.com\/es\/funciones-de-cientifico-de-datos-x-ingeniero-de-aprendizaje-automatico-en-que-se-diferencian-en-que-se-parecen\/","title":{"rendered":"Funciones de Cient\u00edfico de Datos x Ingeniero de Aprendizaje Autom\u00e1tico: \u00bfEn qu\u00e9 se diferencian? \u00bfEn qu\u00e9 se parecen?"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><em>Esta publicaci\u00f3n fue revisada por: Luis Moneda, Tiago Magalh\u00e3es, Jessica Sousa, Cristiano Breuel y Henrique Lopes<\/em><\/p>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\"\/>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Los Cient\u00edficos de Datos (DS) <\/strong>e<strong> Ingenieros de Aprendizaje Autom\u00e1tico (MLE) <\/strong>existen desde hace alg\u00fan tiempo (al menos seg\u00fan los est\u00e1ndares tecnol\u00f3gicos), pero eso no significa que las definiciones y expectativas espec\u00edficas para cada funci\u00f3n est\u00e9n bien acordadas en la industria en su conjunto.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Lejos de ello.<\/strong> Muy a menudo la gente no est\u00e1 segura de en qu\u00e9 se diferencian exactamente y en qu\u00e9 se superponen.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En esta publicaci\u00f3n compartiremos nuestra opini\u00f3n sobre este tema, es decir, el alcance de estos roles en Nubank.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Como ver\u00e1s en las siguientes secciones, hay algunas dimensiones que analizar aqu\u00ed, por lo que hay una <strong>respuesta corta<\/strong> con los insights m\u00e1s importantes y una <strong>respuesta larga<\/strong> donde explicamos lo que sucede con m\u00e1s detalle.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Entonces, \u00bfen qu\u00e9 se diferencian los roles DS y MLE? \u00bfD\u00f3nde residen las similitudes y en qu\u00e9 se diferencian?<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Respuesta corta: Es un espectro de habilidades y se superponen<\/h2>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/lh4.googleusercontent.com\/T9Y221gRFJj3UufWqH_INXThdm703TeYJPNBCp8vNDwrlmmhKxRqHg0m_fwq3bWF6KyU7mXvhesoN8o4MNkJvrexM0DOKZz948bBTVy-ug-erF_OEETQeah7zUtxcCTz5IagVVDC\" alt=\"skills needed for a functioning squad lie on a spectrum\"\/><figcaption class=\"wp-element-caption\"><em>Las habilidades necesarias para un equipo funcional se encuentran en un <\/em><strong><em>espectro<\/em><\/strong><em>, y DS\/MLE se encuentran justo<\/em><strong><em> en el medio <\/em><\/strong><em>de \u00e9l<\/em>.<br><strong><em>El grado de superposici\u00f3n <\/em><\/strong><em>depender\u00e1 de qu\u00e9 tan <\/em><strong><em>maduro <\/em><\/strong><em>sea su equipo (con respecto a las soluciones de Aprendizaje Autom\u00e1tico).<\/em>.&nbsp;<br><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Respuesta larga: Depende<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Depende mucho, sobre todo del tipo de equipo en el que est\u00e9s.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Aunque se pueden definir pautas generales para cada funci\u00f3n, habr\u00e1 mucha variaci\u00f3n en las actividades diarias t\u00edpicas de un DS o MLE en Nubank, principalmente dependiendo del tipo de equipos en los que est\u00e9n trabajando.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Las <strong>dos<\/strong> distinciones m\u00e1s importantes suelen ser:&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>a) qu\u00e9 tan maduro es el equipo <\/strong>con respecto a las soluciones DS\/ML<strong> <\/strong>y&nbsp;<\/li>\n\n\n\n<li><strong>b) <\/strong>si ese equipo est\u00e1 m\u00e1s centrado en modelos<strong> <\/strong>en<strong> tiempo real <\/strong>o por<strong> lotes<\/strong>.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Como regla general,<strong> cuanta m\u00e1s experiencia<\/strong> tenga un equipo en la aplicaci\u00f3n del aprendizaje autom\u00e1tico a problemas empresariales, <strong>menos<\/strong> <strong>superposici\u00f3n <\/strong>habr\u00e1 entre los cient\u00edficos de datos y los ingenieros de aprendizaje autom\u00e1tico.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En los equipos con mayor madurez, el <strong>enfoque suele cambiar<\/strong> de implementaciones ad-hoc a soluciones escalables y rentables.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La <strong>superposici\u00f3n DS\/BA<\/strong> est\u00e1 presente en todos los equipos. Aunque los DSs empiezan a trabajar en modelos m\u00e1s especializados a medida que crece la madurez del equipo, estos dos roles son <strong>clave<\/strong> porque conectan el <span class=\"quotes\">\u2033<\/span>mundo de los datos<span class=\"quotes\">\u2033<\/span> con el <span class=\"quotes\">\u2033<\/span>mundo de los negocios<span class=\"quotes\">\u2033<\/span>.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En los equipos orientados a la <strong>transmisi\u00f3n en tiempo real<\/strong>, los MLE ser\u00e1n los m\u00e1s cercanos a los ingenieros de software habituales, ya que ejecutar\u00e1n muchas tareas similares aqu\u00ed. Por el contrario, los MLE tendr\u00e1n un alcance m\u00e1s cercano al de los ingenieros anal\u00edticos (AE) y los ingenieros de datos en equipos donde los modelos se ejecutan en <strong>lotes o en trabajos de larga duraci\u00f3n<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El siguiente diagrama muestra lo que entendemos que son estas diferencias de equipo. Los analizaremos en detalle en las siguientes secciones.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/lh4.googleusercontent.com\/Ken9omgf_GDuAv9v4TAxyPwsrnKZ55kgknpZIRIRBZ6CERd0H_qYtflmAL7qfk2wD3b6nGdP7eXc1f3iE7etl-yDOJSL1PtvBTWwna0g9ItvWnetQHWBeLPXqsnD4dzPLshWGQ46\" alt=\"General overview of types of teams\"\/><figcaption class=\"wp-element-caption\"><em>Descripci\u00f3n general de los tipos de equipos:<\/em><br><strong><em>&nbsp;El eje X <\/em><\/strong><em>separa los equipos de baja madurez de los de alta madurez, con respecto a las soluciones basadas en ML.<\/em><br><strong><em>El eje Y<\/em><\/strong><em> separa los equipos en los que los modelos deben proporcionar resultados justo a tiempo (enfoque en tiempo real) frente a aquellos en los que podemos permitirnos puntuar instancias por lotes<\/em>&nbsp;<br><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Tipos de equipos<\/h2>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">1) Enfoque en tiempo real, baja madurez<\/h2>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/lh3.googleusercontent.com\/yLqkxILFVWJ3fI3kkecMVBNbF1LXHdejcvvU1AK5kCB-fhDWv1LgEs08ry_wXmmWamTAnS5NkCtUFbv7fe83ci5TTHE3dNeDhY1iV8VA1o7L2MLPDEnAF8Frd816ITSCsfSS7SpM\" alt=\"Diagram showing the different roles present in a low-maturity, real-time-focused squad.\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\" style=\"font-size:18px\">En una plantilla que est\u00e1 trabajando en su primer modelo en tiempo real hay mucha ambig\u00fcedad en el aire. A\u00fan no est\u00e1 claro qu\u00e9 tareas deben realizarse (y qui\u00e9n debe realizarlas), por lo que esto da como resultado una gran superposici\u00f3n entre roles. Se espera que todos desempe\u00f1en un papel m\u00e1s \u201cgeneralista\u201d en todo momento.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Puntos clave<\/h2>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>El <strong>MLE conecta <\/strong>el \u201cmundo de la ingenier\u00eda\u201d y el \u201cmundo de los datos\u201d. Las habilidades de comunicaci\u00f3n son clave aqu\u00ed.\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Tendr\u00e1n que desempe\u00f1ar varias funciones, por lo que se superponen mucho con los Ingenieros de Desarrollo de Software (SDEs) y los Ingenieros de Confiabilidad del Sitio (SREs).<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n\n\n\n<li><strong>\u00a1Considerable superposici\u00f3n<\/strong> entre cient\u00edficos de datos e ingenieros de aprendizaje autom\u00e1tico!\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Tendr\u00e1n que trabajar juntos para acordar los detalles de implementaci\u00f3n, resolver las compensaciones (rendimiento versus velocidad, desempe\u00f1o versus complejidad, desempe\u00f1o versus tiempo de comercializaci\u00f3n, etc.) y solucionar problemas como el sesgo del servicio de trenes.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n\n\n\n<li>Hay mucha<strong> superposici\u00f3n entre los cient\u00edficos de datos (DS) y los analistas de negocios (BA)<\/strong>: se necesita mucha interacci\u00f3n para traducir problemas comerciales a veces vagos en modelos, pol\u00edticas y acciones a tomar.<\/li>\n\n\n\n<li>Probablemente se espera que los <strong>DSs <\/strong>proporcionen a los Gerentes de Producto (PMs) experiencia t\u00e9cnica para ayudarlos a priorizar las tareas y definir el trabajo pendiente del equipo.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">2) Enfoque en tiempo real, alta madurez<\/h2>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-full is-resized\"><img data-recalc-dims=\"1\" loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"707\" height=\"680\" src=\"https:\/\/i0.wp.com\/building.nubank.com\/wp-content\/uploads\/2022\/04\/image-2.png?resize=707%2C680&#038;ssl=1\" alt=\"Diagram showing the different roles present in a high-maturity, real-time-focused squad.\" class=\"wp-image-18281\" style=\"width:530px;height:510px\" srcset=\"https:\/\/i0.wp.com\/building.nubank.com\/wp-content\/uploads\/2022\/04\/image-2.png?w=707&amp;ssl=1 707w, https:\/\/i0.wp.com\/building.nubank.com\/wp-content\/uploads\/2022\/04\/image-2.png?resize=300%2C289&amp;ssl=1 300w\" sizes=\"auto, (max-width: 707px) 100vw, 707px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\" style=\"font-size:18px\">Se trata de equipos que ya han tenido experiencia en la aplicaci\u00f3n de modelos en tiempo real a un par de problemas empresariales. Las personas comprenden las responsabilidades de cada rol y cu\u00e1les son los desaf\u00edos habituales. El enfoque se desplaza de la implementaci\u00f3n al mantenimiento, la optimizaci\u00f3n y la eficiencia.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Puntos clave<\/h2>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>La superposici\u00f3n entre DS y MLE ha disminuido considerablemente<\/strong>, pero todav\u00eda hay algunas tareas que pueden compartir, como monitorear y depurar problemas de datos.<\/li>\n\n\n\n<li>Los MLEs dedicar\u00e1n mucho tiempo a mantener, depurar y monitorear los modelos existentes, por lo que <strong>las habilidades de SRE ganan en importancia<\/strong><\/li>\n\n\n\n<li>Las habilidades SDE siguen siendo muy \u00fatiles para los MLE, especialmente para <strong>crear herramientas<\/strong> que hagan que el procesamiento sea m\u00e1s simple y eficiente (por ejemplo, extraer patrones comunes en bibliotecas, refactorizar c\u00f3digo, etc.).&nbsp;<\/li>\n\n\n\n<li><strong>La superposici\u00f3n entre DS y BA<\/strong> disminuye: los problemas comerciales ahora son m\u00e1s claros y los cient\u00edficos de datos generalmente pueden dedicar m\u00e1s tiempo a optimizar y ajustar los modelos.<\/li>\n\n\n\n<li>Probablemente ya no habr\u00e1 superposici\u00f3n entre DS y PM en este punto: el BA probablemente podr\u00e1 traducir los objetivos comerciales en tareas t\u00e9cnicas (un gerente de tecnolog\u00eda tambi\u00e9n puede participar aqu\u00ed).<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">3) Enfoque en lotes, baja madurez<\/h2>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/lh3.googleusercontent.com\/XWiuBhLQLvIKfwpCK6keEp72BFslHvZmIW6nGME-BmPno-9jFwLWWEnLuwEezD_tI8SdhCAMW5eDwOlx5m4kh4aQbzcfrQGjpUngFgYFoRlutkQuBYXHqQwdT506z_9yht9IyIW9\" alt=\"Diagram showing the different roles present in a low-maturity, batch-focused squad.\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\" style=\"font-size:18px\">Los equipos centrados en lotes sin modelos de ML previos generalmente intentar\u00e1n adaptar sus rutinas de datos (es decir, flujos ETL) y\/o administradores de programaci\u00f3n (por ejemplo, trabajos cron, flujo de aire) para admitir la puntuaci\u00f3n en lotes. Una vez m\u00e1s, es de esperar que haya mucha superposici\u00f3n entre varios roles.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Puntos clave<\/h2>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Al igual que en el escenario en tiempo real, existe una <strong>superposici\u00f3n considerable<\/strong> entre los roles de MLE y DS: necesitan comunicarse con frecuencia para estar al tanto de lo que hacen los dem\u00e1s.<\/li>\n\n\n\n<li>Una vez m\u00e1s, <strong>los BAs y DSs<\/strong> deber\u00e1n estar en <strong>estrecho contacto<\/strong> para asegurarse de que los modelos de ML realmente generen valor comercial.<\/li>\n\n\n\n<li>Las habilidades de Ingenier\u00eda Anal\u00edtica (AE) ser\u00e1n \u00fatiles para los MLEs.\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>El preprocesamiento de datos, la limpieza y la ingenier\u00eda de funciones consumir\u00e1n mucho tiempo para su construcci\u00f3n y esto generalmente se realiza en herramientas como Spark o bases de datos relacionales (es decir, mucho SQL).<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">4) Enfoque en lotes, alta madurez<\/h2>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/lh5.googleusercontent.com\/pqhCON7AJ-z6XZhU5Y4CR2sQCqtsTqL_I1gPbxjplpmcbhJ22EK3iE3b7-9CHp01KQMFD1ldgqGoZWXyED7h7TLrAXfUwGM8Nb44HubkSMPuuLU2DFbckHlw1LJ3PN1mhBKJ0jTn\" alt=\"Diagram showing the different roles present in a high-maturity, batch-focused squad.\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Un equipo de alta madurez y centrado en lotes ya tendr\u00e1 varios modelos en producci\u00f3n y la mayor\u00eda de los problemas iniciales (implementaci\u00f3n, integridad de datos, monitoreo) ya se habr\u00e1n resuelto para los modelos individuales, por lo que la atenci\u00f3n se centra en el escalamiento y la eficiencia. Se reduce la superposici\u00f3n entre DS\/MLE.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Puntos clave<\/h2>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Menos superposici\u00f3n entre MLE y DS, ya que el equipo ya comprende los tipos de tareas necesarias y las personas tienen expectativas m\u00e1s claras.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Un poco menos de superposici\u00f3n entre BA y DS<\/strong>, pero a\u00fan necesitar\u00e1n comunicarse, como en los equipos de enfoque en tiempo real y de alta madurez.\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Los DSs podr\u00e1n centrarse en tareas m\u00e1s t\u00e9cnicas, como optimizar modelos, agregar nuevas funciones, etc.<\/li>\n\n\n\n<li>De manera similar, hay menos superposici\u00f3n entre DS y PM, por la misma raz\u00f3n.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n\n\n\n<li>La superposici\u00f3n entre MLE y los Ingenieros de Anal\u00edtica <strong>no desaparece<\/strong>. Una vez que se alcanza un determinado nivel de madurez en equipos orientados por lotes, la atenci\u00f3n suele centrarse en hacer las cosas m\u00e1s precisas, m\u00e1s eficientes<strong> <\/strong>y m\u00e1s econ\u00f3micas<strong>.&nbsp;<\/strong>\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Esto suele incluir cosas como optimizaci\u00f3n de consultas, rutinas ETL y otros flujos relacionados con la gesti\u00f3n de datos.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Las habilidades generales de ingenier\u00eda de software<\/strong> (es decir, SDE) <strong>vuelven<\/strong> a ser importantes para los MLEs\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>La eficiencia y la rentabilidad tambi\u00e9n se logran mediante la redacci\u00f3n de herramientas ad hoc y la refactorizaci\u00f3n\/deduplicaci\u00f3n de responsabilidades entre modelos.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">5) Equipos horizontales\/de apoyo<\/h2>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter is-style-default\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/lh3.googleusercontent.com\/b06feb6-2VkgtVopJH0-TUgZP2fPAVqJc_zIos7wQuIWNxdxjZbU-WxZD8gDVo5Hnu90TfXxfE4LCSjLFypNW9RI9X_dirHiRB5V5rZ-PjfjM71SecHcQyRpihsa9NWhc1UHhi6M\" alt=\"Diagram showing the different roles present in a horizontal team, focused on support and ml-ops.\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Hay Ingenieros de Aprendizaje Autom\u00e1tico (rara vez, tambi\u00e9n Cient\u00edficos de Datos) que trabajan en equipos de soporte horizontales. Es dif\u00edcil encajarlos en las descripciones anteriores, entonces, \u00bfqu\u00e9 les sucede?<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Bueno, antes que nada, \u00bfa qu\u00e9 nos referimos con <strong>equipos horizontales?&nbsp;<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En el \u00e1mbito de la ciencia de datos\/aprendizaje autom\u00e1tico, los equipos horizontales son equipos de <strong>equipos cruzados <\/strong>que trabajan con <strong>varias<\/strong> <strong>unidades de negocios<\/strong> a la vez, brindando <strong>soporte <\/strong>y creando <strong>herramientas <\/strong>y<strong> plataformas<\/strong> para que las utilice el resto de la empresa.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Recientemente, esto tambi\u00e9n se conoce como <strong>MLOps <\/strong>(ML Operations).<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Puntos clave<\/h2>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>En los equipos de soporte\/plataforma, <strong>normalmente<\/strong> no hay <strong>cient\u00edficos de datos.<\/strong> La mayor parte del trabajo de plataforma\/herramientas no es tan diferente del trabajo normal de SDE\/SRE, por lo que pueden realizarlo <strong>ingenieros de aprendizaje autom\u00e1tico<\/strong>.\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Sin embargo, es importante que los MLEs horizontales comprendan al menos los conceptos b\u00e1sicos del trabajo de los cient\u00edficos de datos para poder respaldarlos mejor.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n\n\n\n<li>La superposici\u00f3n de SDE es grande aqu\u00ed (los equipos horizontales suelen ser responsables de <strong>crear\/mantener <\/strong>las herramientas utilizadas por otros equipos), por lo que las habilidades generales de ingenier\u00eda de software son esenciales.\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>De manera similar, para las habilidades de AE, los flujos por lotes tambi\u00e9n necesitar\u00e1n herramientas, soporte, etc.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n\n\n\n<li>Las habilidades de SRE tambi\u00e9n son importantes, ya que las herramientas y los procesos entre equipos fallar\u00e1n inevitablemente, lo que requerir\u00e1 soporte, rotaciones de guardia, monitoreo, depuraci\u00f3n, etc.<\/li>\n\n\n\n<li>Incluso si el equipo tiene un PM dedicado, los MLE deber\u00e1n <strong>usar un sombrero de PM<\/strong> para ayudar a <strong>priorizar <\/strong>lo que se debe hacer.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Descripciones de Funciones Sugeridas<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Con todas estas especificidades en mente e <strong>independientemente del tipo de equipo<\/strong>, todav\u00eda hay algunas actividades <strong>principales<\/strong> que est\u00e1n inequ\u00edvocamente dentro del alcance de los cient\u00edficos de datos y los ingenieros de aprendizaje autom\u00e1tico, respectivamente.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Cient\u00edfico de Datos: Descripci\u00f3n de Funci\u00f3n Sugerida<\/h2>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Deber\u00eda hacer<\/h2>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Preparaci\u00f3n de datos:<\/strong> preprocesamiento de datos, limpieza de datos, creaci\u00f3n de tablas, extracci\u00f3n de funciones, selecci\u00f3n de funciones<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Trabajo de modelado:<\/strong> estrategias de muestreo, modelado, formaci\u00f3n, evaluaci\u00f3n, optimizaci\u00f3n.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Comunicaci\u00f3n:<\/strong> explicar y presentar an\u00e1lisis, conclusiones y compensaciones a las partes interesadas y a los tomadores de decisiones.&nbsp;<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Enfoque empresarial: <\/strong>Ayudar a los expertos empresariales a definir qu\u00e9 problemas debe manejar DS\/ML (y c\u00f3mo).&nbsp;<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Puede hacer<\/h2>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Monitoreo\/depuraci\u00f3n de modelos<\/li>\n\n\n\n<li>An\u00e1lisis y estimaciones relacionadas con el impacto empresarial de los modelos (por ejemplo, definir pol\u00edticas, umbrales de puntuaci\u00f3n, etc.)<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Ingeniero de Aprendizaje Autom\u00e1tico: Descripci\u00f3n de Funci\u00f3n Sugerida<\/h2>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Deber\u00eda hacer\u00a0<\/h2>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Implementaci\u00f3n:<\/strong> Todo el trabajo relacionado con tomar un modelo e integrarlo dondequiera que se vaya a ejecutar en producci\u00f3n (sin importar si es por lotes o en tiempo real).<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Soporte de implementaci\u00f3n\/ciclo de vida:<\/strong> Ocuparse de las rutinas de CI\/CD y solucione los problemas a medida que surjan. Desarrollar soluciones ad-hoc como scripts.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Comunicaci\u00f3n:<\/strong> cerrar la brecha entre ingenier\u00eda (por lotes y en tiempo real), cient\u00edficos de datos y partes interesadas del negocio.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Enfoque empresarial:<\/strong> Ayudar a DS y a las partes interesadas a comprender el esfuerzo\/costo de implementaci\u00f3n de las decisiones, ayudarlos sugiriendo compensaciones.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Puede hacer<\/h2>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Monitoreo\/depuraci\u00f3n de modelos<\/li>\n\n\n\n<li>Ayudar a las partes interesadas y a los l\u00edderes a definir qu\u00e9 problemas deben ser manejados por DS\/ML (y c\u00f3mo).&nbsp;<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Relacionado<\/h2>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Otros roles<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Una empresa moderna se compone de varios roles y, por supuesto, no los incluimos todos en los diagramas. Entre los que pueden interactuar de alguna manera con DS\/MLE, tenemos:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Ingenieros de Desarrollo de Software (SDE)<\/strong>\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>El SDE es su ingeniero de software generalista habitual. Un SDE construye sistemas, trabaja en sistemas normales (no ML) y realiza tareas relacionadas. Las responsabilidades de las SDE se superponen en su mayor\u00eda con las de los <strong>MLEs<\/strong>.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Ingenieros de Confiabilidad del Sitio (SRE) (tambi\u00e9n conocidos como <span class=\"quotes\">\u2033<\/span>Ingenieros de Producci\u00f3n<span class=\"quotes\">\u2033<\/span>)<\/strong>\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Los SRE son responsables de monitorear, solucionar problemas de los sistemas, lidiar con interrupciones, soporte de guardia, etc. Una vez m\u00e1s, los <strong>MLEs<\/strong> a menudo usar\u00e1n el \u201csombrero\u201d de los SRE, principalmente cuando se trata de sistemas y herramientas basados en ML.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Analistas de Negocios (BA)<\/strong>\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Los BAs son analistas generalistas cuyo trabajo principal es impulsar los objetivos comerciales utilizando los datos como principal fuente de informaci\u00f3n. Muy a menudo, los <strong>cient\u00edficos de datos<\/strong> interact\u00faan estrechamente con los BAs para determinar los objetivos comerciales y c\u00f3mo se relacionan con los modelos, etc.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Ingenieros de Anal\u00edtica (AE)&nbsp;<\/strong>\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Tambi\u00e9n llamados <span class=\"quotes\">\u2033<\/span>analistas de datos<span class=\"quotes\">\u2033<\/span> en algunas otras empresas, generalmente tienen la tarea de mantener la integridad de los datos desde un punto de vista <em>sem\u00e1ntico<\/em>.&nbsp;Sus responsabilidades incluyen gesti\u00f3n\/mantenimiento de bases de datos, optimizaci\u00f3n de consultas, herramientas basadas en SQL y rutinas generales de ETL.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Gerentes de Producto (PM)<\/strong>\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Se trata de personas que piensan en las necesidades del cliente y, por lo general, impulsan el trabajo pendiente. Se puede esperar que un <strong>cient\u00edfico de datos<\/strong> comunique\/traduzca conceptos de modelado a los PM. Los cient\u00edficos de datos senior pueden incluso \u201cusar un sombrero de PM\u201d de vez en cuando.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Ingenieros de Datos (DE)<\/strong>\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Los ingenieros de datos trabajan garantizando la integridad y la calidad general de los datos utilizados por la empresa en su conjunto (no solo DSs y MLEs). Aunque los DE generalmente funcionan en un <strong>nivel m\u00e1s bajo de abstracci\u00f3n<\/strong> (optimizando bases de datos, tablas y similares), puede haber ocasiones en las que un <strong>MLE<\/strong> (o incluso <strong>DS<\/strong>) tenga que interactuar con ellos para solucionar problemas de datos (generalmente en equipos centrados en lotes).<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Analistas de Operaciones (Ops)&nbsp;<\/strong>\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Los equipos de operaciones son los puestos <strong>de cara al usuario<\/strong> para las empresas B2C, interactuando directamente con los usuarios finales y resolviendo sus problemas de forma individual, a trav\u00e9s de las redes sociales, herramientas CRM, chat\/correo electr\u00f3nico, etc. Tanto los <strong>cient\u00edficos de datos <\/strong>como los <strong>ingenieros de aprendizaje autom\u00e1tico <\/strong>pueden interactuar con los Analistas de Operaciones porque a veces son los consumidores intermedios o las partes interesadas de los modelos.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n\n\n<div class=\"wp-block-coblocks-alert\" aria-label=\"Alert section\"><p class=\"wp-block-coblocks-alert__text\"><em>All information here is to be taken as a rough guideline only! While we have tried to make the text as widely applicable as possible, what works for us at Nubank may not necessarily work for everyone.<\/em><\/p><\/div>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La visi\u00f3n de Nubank sobre c\u00f3mo interact\u00faan estos dos roles y c\u00f3mo cada uno juega un papel clave en un equipo exitoso.<\/p>\n","protected":false},"author":178110136,"featured_media":24295,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"_jetpack_newsletter_access":"","_jetpack_dont_email_post_to_subs":false,"_jetpack_newsletter_tier_id":0,"_jetpack_memberships_contains_paywalled_content":false,"_jetpack_feature_clip_id":0,"_jetpack_memberships_contains_paid_content":false,"footnotes":"","jetpack_post_was_ever_published":false},"categories":[2509,2508],"tags":[2896,2898,2897,2899],"ppma_author":[2366],"class_list":["post-26491","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-data-analytics-es","category-data-science-machine-learning-es","tag-data-scientists-es","tag-ds-es","tag-machine-learning-engineers-es","tag-mle-es"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v27.8 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>Data Scientist &amp; Machine Learning Engineer at Nubank - Building Nubank<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"La visi\u00f3n de Nubank sobre c\u00f3mo interact\u00faan estos dos roles y c\u00f3mo cada uno juega un papel clave en un equipo exitoso.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/building.nubank.com\/es\/funciones-de-cientifico-de-datos-x-ingeniero-de-aprendizaje-automatico-en-que-se-diferencian-en-que-se-parecen\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"es_ES\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Data Scientist &amp; Machine Learning Engineer at Nubank - Building Nubank\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"La visi\u00f3n de Nubank sobre c\u00f3mo interact\u00faan estos dos roles y c\u00f3mo cada uno juega un papel clave en un equipo exitoso.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/building.nubank.com\/es\/funciones-de-cientifico-de-datos-x-ingeniero-de-aprendizaje-automatico-en-que-se-diferencian-en-que-se-parecen\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Building Nubank\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2022-04-26T22:05:36+00:00\" \/>\n<meta property=\"article:modified_time\" content=\"2024-02-23T17:58:09+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/i0.wp.com\/building.nubank.com\/wp-content\/uploads\/2022\/04\/SecadorDePelo-Header.jpg?fit=1440%2C600&ssl=1\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:width\" content=\"1440\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:height\" content=\"600\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:type\" content=\"image\/jpeg\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Felipe Almeida - Machine Learning Engineer\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:creator\" content=\"@queirozfcom\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Escrito por\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Felipe Almeida - Machine Learning Engineer\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Tiempo de lectura\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"30 minutos\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\\\/\\\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"Article\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/building.nubank.com\\\/es\\\/funciones-de-cientifico-de-datos-x-ingeniero-de-aprendizaje-automatico-en-que-se-diferencian-en-que-se-parecen\\\/#article\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/building.nubank.com\\\/es\\\/funciones-de-cientifico-de-datos-x-ingeniero-de-aprendizaje-automatico-en-que-se-diferencian-en-que-se-parecen\\\/\"},\"author\":{\"name\":\"Felipe Almeida - Machine Learning Engineer\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/building.nubank.com\\\/es\\\/#\\\/schema\\\/person\\\/2bce0340e6a654811bb0aea0e58092c5\"},\"headline\":\"Funciones de Cient\u00edfico de Datos x Ingeniero de Aprendizaje Autom\u00e1tico: \u00bfEn qu\u00e9 se diferencian? 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