Trabajo de científico de machine learning remoto

El machine learning es una rama de la inteligencia artificial que permite que un sistema aprenda a partir de los datos en lugar de una programación explícita. Antes de que un software de ML se utilice en su aplicación prevista, primero debe ser "entrenado". La programación utiliza algoritmos que consumen datos de entrenamiento proporcionados por un científico de ML, lo que permite crear modelos más precisos utilizando esos datos. Así pues, un modelo de machine learning es el resultado de utilizar la ingestión de datos para entrenar un algoritmo de ML. Cuando un modelo de ML se alimenta de datos del mundo real después de haber sido entrenado, produce una salida. Por lo tanto, contratar científicos de ML remotos se convierte en una necesidad para las empresas de IT.

El aprendizaje supervisado, el aprendizaje no supervisado, el aprendizaje de refuerzo y el aprendizaje profundo son las cuatro principales metodologías utilizadas por un científico de ML. Un científico de ML necesita tener una amplia comprensión matemática para reconocer diversos conjuntos de datos y describir los patrones y tendencias fundamentales en los datos. Al buscar trabajos de científico de ML, debe ser capaz de utilizar técnicas de programación y algoritmos avanzados para construir un sistema que pueda ingerir un tipo específico de entrada y transformarlo en la salida de modelado adecuada.

El machine learning está ganando terreno en diversos sectores, como los bancos y las finanzas, la tecnología de la información, los medios de comunicación y el entretenimiento, los juegos y la industria automovilística. Dado que el alcance del ML es tan amplio, hay varias áreas en las que los académicos pretenden revolucionar el mundo en el futuro.

En cuanto a las perspectivas de trabajo, el alcance del ML en el mundo es muy amplio en contraste con otras disciplinas profesionales. Según Gartner, el campo de la inteligencia artificial y el machine learning emplea a 2,3 millones de personas en 2023. La remuneración de un puesto de trabajo remoto de científico de ML también es significativamente mayor que la de otros puestos laborales.

Según Forbes, un científico de ML en Estados Unidos gana una media de 99.007 dólares. En términos de salario y oportunidades de trabajo, el campo del machine learning tiene mucho que ofrecer.

En el equipo, las responsabilidades de los científicos de ML incluyen una variedad de tareas, tales como

• Los prototipos en la ciencia de datos deben ser estudiados y convertidos.
• Se deben diseñar y desarrollar sistemas y esquemas de machine learning.
• Utilizar los resultados de las pruebas, realizar análisis estadísticos y afinar los modelos.
• Localizar en Internet conjuntos de datos disponibles para el entrenamiento.
• Entrenar y reentrenar los sistemas y modelos de ML según sea necesario.
• Ampliar y mejorar los frameworks y bibliotecas de ML existentes.
• Crear aplicaciones de ML que satisfagan las necesidades de los clientes.
• Investigar, probar y desplegar algoritmos y herramientas de ML adecuados.
• Evaluar las capacidades de resolución de problemas y aplicaciones de los algoritmos de ML y clasificarlos según su probabilidad de éxito.
• Comprender y descubrir mejor las discrepancias en la distribución de los datos que podrían afectar al rendimiento del modelo cuando se despliegue en escenarios del mundo real mediante la exploración y visualización de los datos.

Aparte de éstas, para los puestos de trabajo de científico de ML remoto, las funciones y responsabilidades pueden incluir otras tareas relacionadas. La industria está todavía en su primera etapa y muchas cosas siguen siendo desconocidas, cada organización tiene su conjunto único de enfoques de automatización productiva.

Aprender Machine Learning
Antes de decidir si deseas obtener una licenciatura, maestría o inscribirte en un Bootcamp en línea, debes tener una idea clara de lo que quieres obtener de una carrera en machine learning. Algunos trabajos de científicos de ML remotos requerirán una licenciatura en Informática, matemáticas, estadísticas o campos relacionados, mientras que otros requerirán una maestría o un doctorado. Otros evaluarán sus calificaciones en función de su experiencia laboral y la capacidad de transferencia de sus habilidades.
Los científicos de ML tienen mucho en común con los científicos de datos, que es una de las cosas que los diferencia de los científicos de software tradicionales. Cualquier persona interesada en trabajos de científico de ML debe saber cómo recopilar, limpiar, optimizar y consultar conjuntos de datos, así como captar modelos de datos y conectar los hallazgos de la ciencia de datos con los componentes básicos de los científicos de software.
Echemos un vistazo al conocimiento y las habilidades que necesitará para unirse a las filas de los científicos remotos de ML.

El sector de los trabajos científicos de ML es nuevo y evoluciona rápidamente. Como resultado, se necesitan distintos conjuntos de habilidades para todos. Hay muchas formas de ingresar al sector según tu formación académica, habilidades técnicas y áreas de interés. La inteligencia artificial y machine learning ya están remodelando la IT, la tecnología financiera, la atención médica, la educación, el transporte y otras industrias, y aún queda un largo camino por recorrer. Como resultado, en breve, los trabajos de científicos de ML remotos tendrán una mayor demanda.
Las siete habilidades que debe adquirir si desea avanzar en su carrera con un gran trabajo en EE. UU. son:

1. Lenguajes de programación

La capacidad de manejar una variedad de lenguajes de programación es la primera habilidad que deben poseer los científicos de ML. Según GitHub, los 10 principales lenguajes de machine learning son: Python, C++, JavaScript, Java, C#, Julia, Shell, R, TypeScript y Scala. Si bien Python es el lenguaje de programación más popular, Scala está ganando popularidad en áreas específicas, como la interacción con frameworks de big data como Apache Spark.

2. Desarrollo de datos (ETL)

El pre procesamiento y almacenamiento de los datos brutos generados por los sistemas de ML es uno de los pasos más cruciales en su desarrollo. Cuando se generan nuevos datos, el científico de ML debe crear pipelines ETL (Extract, Transform, Load) para procesarlos, limpiarlos y almacenarlos de manera que puedan tener acceso a otros procesos como los de análisis y predicción. Los científicos de datos deben ser capaces de reconocer los modelos de datos y conectar las resoluciones de la ciencia de datos con los principios de desarrollo de software para los científicos de ML.

3. Análisis de datos

Una competencia vital para los trabajos de científico de ML a distancia es la capacidad de realizar análisis de datos experimentales en un conjunto de datos para identificar patrones inesperados en los datos, definir aberraciones específicas y probar ideas. Debe ser capaz de generar estadísticas de resumen para un conjunto de datos, crear representaciones gráficas que permitan una fácil visualización de los datos, limpiar y preparar los datos para el modelado, realizar el desarrollo de características para obtener más información del conjunto de datos, y así sucesivamente para mejorar los modelos de ML, que desarrolla.

4. Modelos

Si quieres conseguir un buen trabajo de científico de ML, tendrás que ser un experto en algoritmos de machine learning y saber cuándo utilizarlos. Además, necesitarás conocer a fondo los complicados algoritmos basados en redes neuronales artificiales para realizar tareas más difíciles como la clasificación de imágenes, la identificación de objetos, el reconocimiento facial, la traducción automática, la síntesis de diálogos, etc.

5. Servicios

Tras determinar qué modelo de machine learning es el mejor para un problema determinado, debe decidir si construir el modelo desde cero o utilizar los servicios existentes. Si necesita generar nuevos modelos de machine learning y necesita una plataforma totalmente administrada para construirlos, entrenarlos e implementarlos de manera rápida y eficiente en un entorno alojado listo para la producción, el dominio de AWS SageMaker le será muy útil.

6. Seguridad

La gestión de la seguridad para los sistemas de ML, como la gestión de la seguridad para cualquier otra solución de software, es una tarea esencial. Si bien se requiere una importante preparación de datos para los modelos de ML, el acceso a los datos debe limitarse únicamente al personal y las aplicaciones autorizadas. A toda costa, la seguridad de los datos es una habilidad que debe aprenderse.

7. Experiencia con proyectos del mundo real

Reconocer dónde aplicar tus conocimientos técnicos a tareas prácticas es otro componente importante para convertirse en un científico de ML. Completar un proyecto de desarrollo de ML de principio a fin y documentarlo en tu portfolio puede ayudarte a vender tus talentos y conocimientos a posibles empleadores y permitirte conseguir esos trabajos de científico de ML remotos que siempre quisiste.

Los científicos de ML deben trabajar duro para mantenerse al día con todos los descubrimientos recientes de la industria y mejorar sus habilidades con el tiempo. Para destacar en su sector, deben seguir las mejores prácticas con éxito y de forma constante. En este sentido, hay algunas cosas que los científicos deben tener en cuenta para avanzar. Podrían necesitar la ayuda de alguien con más experiencia y que sea experto en enseñar nuevas habilidades. Además, como científico de ML, debe afinar sus habilidades analíticas, de programación y de inteligencia artificial y machine learning. Por ello, los científicos deben asegurarse de que hay alguien a mano para ayudarles y hacer un seguimiento de sus progresos.

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Cada científico de ML tiene la opción de seleccionar su tarifa. Por otro lado, Turing sugerirá un pago con el que nos sentimos seguros de que podemos encontrar una buena oportunidad a largo plazo para impulsar tu carrera de científico de ML. Nuestras recomendaciones se basan en el análisis de las condiciones actuales del mercado y las demandas de nuestros clientes.