Si la transformación digital es dejar atrás trabajos rutinarios y repetitivos, el machine learning es la herramienta fundamental para darle escalabilidad y dinamismo a los nuevos formatos de gestión.
Por eso, los especialistas en esta nueva disciplina están entre los más buscados y cuentan con sueldos que pueden pactarse directamente en dólares. "Básicamente, lo que tiene que hacer es permitir que los negocios escalen y que multipliquen su capacidad, para dar más y mejor calidad de servicio", describe Federico Carrera, Managing Partner de High Flow - Grupo DNA.
Y añade: "Esto significa trabajar con metodologías ágiles y con implementaciones cada vez más veloces".
¿Cuál es el valor agregado que ofrece este puesto? Carlos Álvarez, CTO de Despegar, afirma a iProUP: "La ventaja competitiva no radica en implementar algoritmos, que ya están mayormente implementados en servicios y bibliotecas (conjunto de software), sino en saber plantear hipótesis, tener una visión amplia de los datos disponibles, entender qué hay detrás de ellos y cómo se ha generado, de forma de poder extraer los insights ocultos".
Por su parte, Lucas Gonzalez Day, Lead Teacher Data Science Bootcamp en Le Wagon, señala a iProUP que "el cambio con la pandemia es que estos puestos se volvieron más demandados, por la digitalización masiva que emprendieron todas las industrias para poder seguir siendo competitivas.
"En muchos casos, esto requiere extender los roles para cubrir temas de una de las otras especialidades, existiendo una combinación de posiciones según la madurez de la industria y la empresa en relación a temas de data", completa.
Y el mercado da cuenta de este movimiento. "Se trata de búsquedas que vienen creciendo sostenidamente, con demanda de empresas de diversas industrias", indica a iProUP Alejandro Servide, director de Professionals y RPO de Randstad Argentina. Y añade:
- "Por un lado, servicios públicos, bancos, aseguradoras, telcos, distribuidoras de energía y empresas de consumo masivo. Es decir, compañías del segmento B2C (directo al consumidor)
- "Por otro, firmas más pequeñas o startups, pero de segmentos disruptivos o 100% digitales, como las fintechs"
En diálogo con iProUP, Gustavo Aguilera, director de Talent Solutions y People & Culture de ManpowerGroup Argentina, detalla las tareas de la posición del momento:
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Crear, desarrollar e implementar soluciones nuevas y escalables para problemáticas cross organización, con base en técnicas de estadística, data science y machine learning
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Obtener, procesar y analizar grandes volúmenes de datos provenientes de diversas fuentes y extraer insights de interés
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Diseñar, entrenar y evaluar modelos de machine learning capaces de adaptarse a entornos productivos complejos y establecer las mejores prácticas de desarrollo de software
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Dominar tecnologías vinculadas a machine learning, como librerías especializadas, frameworks, bases de datos relacionales, entre otros
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La urgencia de las empresas para transformarse digitalmente elevó la demanda de expertos en machine learning
En cierto sentido, la pandemia aceleró la transformación digital y eso elevó la demanda de estos perfiles, pero generó otros desafíos que también hacen a este puesto.
"Los sistemas de machine learning aprenden del pasado para intentar predecir el futuro. El Covid generó situaciones inesperadas para las cuales los modelos no estaban preparados", remarca a iProUP Andrew Diaz, líder de reclutamiento de Salesforce para Latinoamérica.
Y ejemplifica: "Muchos supermercados no tuvieron stock de algunos productos, en parte, porque los sistemas no lograron predecir tal demanda. En este contexto, estos especialistas debieron estar más pendientes de nuevos resultados para corregirlos y adaptarse mejor a la imprevisibilidad".
Salarios tentadores
Dada a la alta demanda de estos profesionales y su rol clave en el negocio, los expertos en machine learning cobran atractivos sueldos:
- Analista: arranca en los $150.000
- Líderes: entre $200.000 y $300.000, según su seniority
- Profesionales freelance al exterior: desde u$s3.000
"Los especialistas con buen seniority pueden cobrar entre $400.000 y 600.000. Suelen pedir sueldos en dólares que, para puestos Senior, empiezan en los u$s3.000 y los especialistas parten desde los u$s5.000. En cuanto a gerentes, tranquilamente pueden empezar desde los u$s10.000", asegura a iProUP Francisco Alvarez, IT Talent Acquisition Partner de Aliancers.
Sebastián Maciarello, gerente de Selección de Auren, señala que "hay puestos en los que existen grandes brechas en cuanto a los sueldos mensuales entre multinacionales y firmas pequeñas, aunque se han acortado en los últimos años".
"Pymes y startups son muy competitivas, permitiendo a los empleados tener más posibilidades de implementar ideas y estrategias innovadoras además de manejar su jornada y balancear el tiempo laboral con el personal", completa.
A esto, Nicolás Dagosta, Data Science Manager en Naranja X, añade a iProUP que los roles del científico de datos son distintos según el tamaño de la empresa. "En startups, el rol es más amplio y menos específico, mientras que en compañías establecidas hay más dedicación en un área o tarea puntual, en el que la persona es experta, lo cual permite mejorar la calidad del trabajo analítico basado en datos", asegura Dagosta.
Sin embargo, Sebastián Peña, Chief People Officer de etermax, especializada en la creación de juegos digitales como Preguntados, advierte a iProUP sobre la escasez de estos perfiles, lo que también es una oportunidad para quienes desean reconvertir su carrera.
"Hablamos de una demanda muy por encima de la oferta disponible, con una búsqueda constante del mejor seniority disponible. La falta de talentos en los mercados se vislumbra como uno de los principales desafíos que tenemos como industria de cara al futuro", indica.
Datos + comunicación
Miguel Terlizzi, presidente de Hucap, precisa a iProUP que la formación académica suele venir de "ingeniería en sistemas, ciencia de datos o carreras con base de matemáticas".
"Deben poseer conocimientos de machine learning, deep learning, algoritmos de modelos estadísticos predictivos, bases de datos de nivel avanzando, herramientas de big data, lenguajes de programación como Python y R, y tecnologías de big data como Apache, Hadoop, Bbase, entre otras", enumera.
Pablo Rodríguez Varela, Líder de Applied Intelligence para Sudamérica Hispana de Accenture, indica a iProUP que a esto hay que sumarle que "creció fuertemente la necesidad de tener habilidades blandas: se requiere un nivel superior de autonomía y comunicación".
El ejecutivo subraya que también se requiere "mayor proactividad, ya que en este contexto el equipo está más separado físicamente, por eso se necesita que proactivamente la gente vaya un poco más allá".
Darío López, coordinador de la carrera de Ciencia de Datos de EducaciónIT, indica a iProUP que "hay cada vez más casos tales como economistas, matemáticos, abogados o filósofos, para quienes sea de interés en análisis de los datos y la aplicación de sus saberes a esta tarea".
"Es notable que la formación no sea un factor necesariamente excluyente, ya que personas con conocimientos o especialización en diferentes ramas pueden encontrar un puesto en el que se sientan cómodos y en el que sea valorado su aporte, debido a que es muy importante la capacidad de análisis y comprensión", agrega.
El experto en machine learning debe tener una mirada integral del negocio y un pensamiento abierto e innovador
Incluso, Constanza Reccia Bortolazzi, gerente de Intelligent Automation en Banco Galicia, aclara a iProUP "Debido a la variada aplicabilidad, una de las principales capacidades es la curiosidad y capacidad de investigación, para poder probar rápido varias alternativas y en un contexto de negocio, no de manera aislada".
"Ya no solo se valoran las aptitudes meramente técnicas, sino que se busca que puedan tener una mirada integral para que las soluciones propuestas agreguen valor de impacto real".
Daniel Menal, Head de data & analytics en everis Argentina, remarca a iProUP que, por sobre todas las cosas, "lo fundamental es tener un pensamiento abierto e innovador que vaya más allá de los códigos, viendo los problemas y encontrando soluciones".
"También, contar con conocimiento del negocio en el que se inserta el proceso, entender las necesidades y la realidad del contexto de cada mercado para plantear soluciones aplicables", concluye.
Así, los expertos de machine learning son la vedette del mercado laboral, con salarios más que atractivos. Un puesto que supone una gran oportunidad para quienes buscan iniciar su carrera profesional o darle un giro para mejorar su empleabilidad.
