Qué profesiones tecnológicas demandan más las empresas

Las Nuevas Tecnologías han cambiado el mundo. Y lo seguirá haciendo. Dada su importancia, los expertos nunca dejan de analizar todo el ecosistema que gira a su alrededor. Es importante para el crecimiento de una economía, pero también en términos de empleo. Según la Agenda Digital de la Comisión Europa, entre 2019 y 2020 las vacantes de empleo en este sector aumentarán en un 10%.

En España la tendencia es la misma. «Mientras los sectores que tradicionalmente generaban más empleo han empezado a estancarse, la economía digital se está presentando como la solución», explican desde la captadora de profesionales CLEFormación. Y es que el sector TIC se convertirá en los próximos años como un «valor refugio», es decir, siguen un ritmo de crecimiento tanto por parte del sector como de vacantes de empleo.

Con esto, la responsable de Recursos Humanos en la consultora NovaQuality, Pilar Mascaraque, ha creado una lista con los perfiles profesionales más demandados en el ámbito del Machine Learning –aprendizaje automático-:

CIENTÍFICO/A DE DATOS (DATA SCIENTIST):

Este experto aplica sus conocimientos en estadística para resolver todo tipo de problemas en un entorno empresarial. Para ello, aplica matemáticas aplicadas, lenguajes de programación y gestión de bases de datos.

TRADUCTOR DEL NEGOCIO (BUSINESS TRANSLATOR ML):

«Se trata de un experto que viene de las divisiones de gestión de una empresa y toma decisiones estratégicas o tácitas», cuenta Mascaraque. Estos profesionales aplican el Machine Learning para identificar los puntos de mejora entre los científicos de datos y el desarrollo del negocio.

INGENIERO DE DATOS (DATA ENGINEER):

Por su parte, el ingeniero de datos suministra y facilita los datos de entrenamiento necesarios para los procesos de aprendizaje. Así, construyen algoritmos para facilitar el acceso a los datos brutos y así identificar los objetivos de la empresa.

INTEGRADOR/A DE MODELOS (MODEL INTEGRATOR):

Es el último eslabón de la cadena de profesionales responsables de ejecutar los trabajos de ML en la organización. Por ejemplo, automatiza el cambio del modelo cuando el proceso continuo de aprendizaje lo mejore e identifique cuándo es necesaria su sustitución.

Todo ello se traduce en que «las compañías no solo buscarán personal al altamente especializado y capacitado desde el punto de vista tecnológico sino que se decantarán por perfiles 360 grados. que sepan integrar y poner esos conocimientos al servicio de la empresa», concluye Pilar Mascaraque.

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