Si estás interesado en convertirte en un ingeniero MLOps, debes tener una formación específica en desarrollo de software y programación, integrando también conocimientos en lo que es la ciencia de datos.
Adicionalmente, tendrás que desarrollar conocimientos en diferentes campos tecnológicos como la IA, herramientas de DevOps, de la nube y más para destacar con un perfil profesional adecuado.
Considerando esto, para fortalecer dicho perfil profesional deberás contar con habilidades multidisciplinarias para desarrollar lo que es el MLOps de manera eficiente y ordenada según lo requiera tu profesión y las necesidades de tu organización.
Con la Maestría en Big Data de la Universidad Internacional de La Rioja – UNIR, con la que podrás desarrollar todas las habilidades, destrezas y competencias necesarias para trabajar como ingeniero MLOps. Completarás tu formación con un selecto grupo de docentes de alto reconocimiento y experiencia.
¿Qué es un ingeniero MLOps y por qué es uno de los perfiles más demandados?
El ingeniero MLOps o Machine Learning Operations es un profesional que se encarga principalmente de automatizar, optimizar, implementar y mantener modelos de machine learning (ML) en los diferentes entornos de producción y operaciones.
Por lo tanto, su rol principal dentro de las empresas es el de garantizar que los modelos de ML funcionen correctamente, sean eficientes, escalables y puedan actualizarse de manera continua para mejorar la operación de la organización.
Gracias a las ventajas que ofrece lo que es MLOps a las empresas, este perfil se ha convertido en uno de los más demandados. Además, considerando la importancia de las estrategias de transformación digital, este profesional puede mejorar los costos operativos, proyectar la automatización y mejorar la calidad de los modelos implementados.
Habilidades técnicas necesarias para convertirte en ingeniero MLOps
Hacer una carrera en MLOps requiere una serie de conocimientos, competencias y habilidades que te facultarán para desarrollar cualquier tipo de actividad, ejecutar proyectos y mejorar las métricas de la organización con el uso de herramientas tecnológicas específicas para las operaciones. Algunas de las habilidades en machine learning ops más requeridas son:
- Programación avanzada: la habilidad de escribir código y saber de programación es fundamental para el perfil del ingeniero MLOps. Herramientas como Python, R, C++ o Java son las más comunes en la actualidad.
- Matemáticas, probabilidad y estadística: el machine learning usa las matemáticas y la estadística como una de sus bases para un funcionamiento eficiente. Estas ciencias se pueden usar para diseñar y validar los modelos de MLOps mejorando su funcionamiento dentro de las organizaciones.
- Algoritmos y marcos de machine learning: deberás implementar algoritmos para desarrollar modelos de MLOps efectivos. Adoptarás enfoques relativos para la resolución de problemas cotidianos dentro de tu empresa.
- Desarrollo de software y diseño de sistemas: es necesario para las empresas contar con un software viable y sistemas que se adapten a las necesidades y al aumento de datos para garantizar una comunicación efectiva entre los componentes de los sistemas organizacionales.
- Implementación de modelos de producción: usando el ML, el ingeniero debe centrarse en la implementación de modelos de producción y gestión de recursos. Aunque es una estrategia nueva, está ganando terreno en los entornos digitales y de automatización. 1
En este sentido, los MLOps engineers, según Pikes, “se encuentran en la intersección entre los ingenieros de software y los científicos de datos. Debido a su naturaleza interdisciplinaria, tendrás que estar bien versado en las habilidades fundamentales de la ciencia de datos y tener un conocimiento sólido de los principios de la ingeniería de software”. 1
Fuente: Cómo convertirse en ingeniero de machine learning en 2026
Herramientas y tecnologías clave en un entorno MLOps
Adicionalmente a las habilidades a desarrollar como ingeniero en machine learning, también debes adquirir competencias en el conocimiento y uso de herramientas MLOps relevantes para el sector, entendiendo cuáles son sus necesidades y requerimientos actuales. Las herramientas más utilizadas son:
- Marcos de machine learning: Kubernetes, TensorFlow o PyTorch para el desarrollo y mantenimiento de modelos de MLOps.
- Sistemas de control de versiones: para llevar control y seguimiento de códigos de programación como Git.
- Herramientas de CI/CD: facilitan la automatización, la creación e implementación de modelos. Las más usadas son Jenkins o GitLab CI/CD.
- Las plataformas MLOps: las plataformas de gestión de modelos de MLOps son necesarias para su actualización y monitorización. Kubeflow y MLflow son los más comunes.
- Las plataformas de cloud computing: la nube también es otra herramienta indispensable para el ingeniero MLOps para ejecutar y gestionar las cargas de trabajo del ML. Para ello se usa AWS, Azure o IBM Cloud. 2
Como podemos ver, las herramientas más comunes están enfocadas en el desarrollo, seguimiento y almacenamiento de datos. Se puede pensar que la inteligencia artificial y MLOps son dos herramientas que se llevan de la mano y se pueden utilizar para mejorar la productividad y la adaptación tecnológica a los diferentes procesos empresariales.
Formación y roadmap profesional para trabajar en MLOps
Para entender cómo ser un ingeniero MLOps y cuál es el camino que debo seguir para forjar un perfil en este sector. Como base, puedes hacer una carrera en ingeniería de software o informática, en donde podrás sentar tus bases profesionales en programación, inteligencia artificial, ML, deep learning, cloud computing o lo que es el big data y su importancia.
Para complementar estos conocimientos básicos, puedes tanto adquirir experiencia como realizar la maestría en Big Data de la UNIR. De esta forma, te podrás convertir en un experto que tenga un portafolio, un recorrido laboral y la formación adecuada para acceder a puestos de trabajo como ingeniero MLOps en un mercado cada vez más digitalizado.
Referencias bibliográficas:
1 Pykes, K. (2025). Cómo convertirse en ingeniero de machine learning en 2026. Tomado de:
https://www.datacamp.com/es/blog/how-to-become-a-machine-learning-engineer
2 Mucci, T. (s.f.). ¿Qué son las operaciones de machine learning (MLOps)? IBM. Tomado de: https://www.ibm.com/es-es/think/topics/mlops
