Machine Learning Engineer de Google Cloud
Para la persona que lleva la inteligencia artificial a producción: construye, evalúa, despliega y vigila modelos, tanto de aprendizaje automático como de IA generativa, de forma responsable.
Prepara la certificación Professional Machine Learning Engineer · Autoestudio guiado con seguimiento.
¿Es para esta persona?
Lleva los modelos de IA del prototipo a producción. Es la ruta indicada si:
- Construye o va a construir soluciones de IA que su empresa usará de verdad, no solo pruebas.
- Ya tiene experiencia técnica y en Google Cloud (Google recomienda tres años de industria y uno en Google Cloud).
- Le toca automatizar el entrenamiento, desplegar modelos y vigilar que sigan funcionando bien.
Perfiles que suelen tomarla
- Ingeniero de machine learning
- Científico de datos
- Ingeniero de datos que entra en IA
Si su papel es de negocio —decidir dónde usar la IA, no construirla—, le queda mejor la de Generative AI Leader. Ver Generative AI Leader →
Cómo la define Google
Google la pensó para quien construye, evalúa, lleva a producción y optimiza soluciones de IA —aprendizaje automático y modelos generativos— con buenas prácticas de operación (MLOps) e IA responsable. El examen no evalúa programación directamente: basta leer fragmentos de Python y SQL.
Lo que aprende
La ruta sigue las secciones del examen oficial. El porcentaje es cuánto pesa cada una en el examen.
IA con poco código · Architecting low-code AI solutions
Soluciones con BigQuery ML, AutoML y modelos ya entrenados.
13%
Datos y modelos en equipo · Collaborating within and across teams to manage data and models
Explorar y preparar datos y seguir los experimentos.
16%
Del prototipo al modelo · Scaling prototypes into ML models
Entrenamiento, hardware y entrenamiento distribuido.
21%
Servir y escalar · Serving and scaling models
Poner los modelos a responder en producción.
20%
Automatizar los flujos · Automating and orchestrating ML pipelines
Flujos, integración continua y reentrenamiento.
18%
Monitoreo y riesgos · Monitoring AI solutions
Riesgos, IA responsable y monitoreo.
13%
Dedicación
La ruta oficial de Google en Google Skills, con práctica en laboratorios. Los laboratorios prácticos de Google Skills pueden requerir créditos; se lo confirmamos al activar la ruta. Proponemos 120 días, pero el plazo lo elige la persona.
El examen
Lo da Google: 2 horas, 50 a 60 preguntas de selección; se presenta en inglés (o japonés), en línea o en un centro autorizado. Vigencia de 2 años.
Cómo la acompañamos
Le activamos la ruta en su portal
Los pasos en orden, con el contenido oficial de Google (Google Skills). La persona marca su avance ahí mismo.
La persona elige su plazo
Cada ruta propone un plazo, pero la persona elige el suyo. Lo que no tiene fecha se queda para un día de estos — por eso se elige una.
Un lugar para preguntar
No son clases: es autoestudio guiado. Las dudas del estudio las responde nuestro equipo, en sesiones o en un grupo de chat con su acompañante, o por correo, según su acompañamiento.
Seguimiento contra su plazo
Revisamos el avance y les avisamos si se estanca. Su patrocinador puede ver cómo van, y la persona sabe quién lo ve.
La ruta, el portal y el seguimiento forman parte de su acompañamiento de Customer Success, sin costo adicional. El examen de certificación lo cobra Google.
Es autoestudio con seguimiento, no un curso
La persona estudia a su ritmo con el contenido oficial del fabricante y nosotros le damos la ruta, el seguimiento contra su plazo y un lugar para resolver dudas. No hay clases en vivo ni un instructor asignado. Si su equipo necesita eso, hay dos caminos:
Clases en vivo o un curso uno a uno
Lo imparte inmotion Academy, nuestra academia de formación, con instructores y calendario propio.
Visitar inmotion Academy ↗Acompañamiento uno a uno con Customer Success
Un consultor asignado acompaña a sus referentes de forma dedicada mientras avanzan. Se contrata como servicio.
Ver los servicios →¿Cuál le conviene?
Según lo que hace la persona en su equipo:
Lidera un área y decide dónde usar la IA generativa (no necesita ser técnico)
Generative AI Leader de Google →Administra el correo, Drive, los usuarios y la seguridad de Google Workspace
Administrador de Google Workspace →Empieza en Google Cloud: despliega y opera proyectos, máquinas y redes
Cloud Engineer de Google Cloud →Diseña la arquitectura de las soluciones en la nube (con experiencia)
Cloud Architect de Google Cloud →Empieza a trabajar con datos: cargar, analizar y visualizar
Data Practitioner de Google Cloud →Construye la plataforma y los flujos de datos (con experiencia)
Data Engineer de Google Cloud →Administra, opera o migra bases de datos
Database Engineer de Google Cloud →Lleva modelos de IA a producción
Esta ruta
Diseña la seguridad de la nube: accesos, datos, red y cumplimiento
Security Engineer de Google Cloud →Detecta y responde a amenazas en un centro de operaciones de seguridad
Security Operations Engineer de Google Cloud →Después de esta ruta
Al terminarla, la persona puede seguir con otra. Desde su portal nos avisa y la activamos con ustedes.
¿Ya sabe quién la toma?
Díganos el nombre y el correo de cada persona y la ruta que le corresponde. Le activamos el acceso a su portal y arranca.