Trabajos remotos de desarrollador ML/CV

En el próximo año, la ingeniería ML/CV ganará terreno ya que las empresas utilizan algoritmos para construir modelos que encuentren conexiones, permitiéndoles tomar mejores decisiones sin la necesidad de la interacción humana. ¿Qué es machine learning? Es un enfoque matemático en que los sistemas examinan los datos (por ejemplo, fotos, archivos de audio y textos) para patrones. El truco es que el algoritmo determina qué patrones debe buscar por sí mismo (para detectar un elefante, por ejemplo) sin la ayuda manual de escribirlo directamente.
La tecnología de Machine Learning está reconocida ampliamente en la mayoría de las áreas que manejan un gran volumen de datos. Las empresas pueden trabajar más eficazmente o sacar ventaja sobre sus competidores obteniendo ideas de estos datos, generalmente en tiempo real. Adicionalmente, como tienen distintas fuentes de datos que pueden extraerse para obtener información, las entidades gubernamentales, como la seguridad y servicios públicos, tienen una necesidad especial de ML y CV. Los datos de los sensores, por ejemplo, se pueden utilizar para identificar métodos para mejorar la eficacia y ahorrar dinero. Como resultado, los trabajos remotos de ingenieros de ML/CV han ganado mucha popularidad.

Un ingeniero ML/CV es un experto en capacitar modelos con datos. Categorizacion de imagen, reconocimiento de voz y previsión del mercado son algunas de las operaciones que los modelos se utilizan para automatizar.
Cuando consigas trabajos remotos de ingeniero ML/CV, tus responsabilidades principales serían:
Diseñar sistemas de machine learning.
Buscar e implementar algoritmos y herramientas de ML.
Elegir los conjuntos de datos apropiados.
Elegir los mejores métodos de representación de datos.
Identificar las discrepancias en la distribución que afectan el rendimiento del modelo.
Validar la precisión de los datos.
Transformar y convertir los prototipos de ciencia de datos.
Llevar a cabo análisis estadísticos.
Poner a prueba los algoritmos de machine learning.
Utilizar resultados para mejorar los modelos.
Extender las capacidades de las librerías de machine learning.
Crear aplicaciones de machine learning que cumplan los requerimientos de los clientes.

Aprender a programar en Python es el primer paso y el más importante para convertirte en un desarrollador exitoso. Después puedes tomar un curso de machine learning. Los cursos están disponibles en Coursera, Udemy y otros sitios de aprendizaje online. Pruebate a ti mismo en un proyecto personal de machine learning una vez que hayas aprendido las bases. No hay alternativas para la experiencia práctica en el mundo real. También debes desarrollar experiencia en OpenCV o librerías CV y frameworks tales como TensorFlow y PyTorch.
El siguiente paso podría ser unirte a un grupo en línea de ML o CV o a una competencia. Puedes utilizarlo como una oportunidad para poner tus habilidades a prueba y conocer gente nueva que pueda ayudarte en tu carrera profesional. Después de terminar la carrera de grado, puedes aplicar para pasantías y trabajos de machine learning. Durante el proceso de selección, serás evaluado en matemática, estadística y experiencia en probabilidad.
Nada se interpondrá en tu camino si tu preparación es excelente. Una vez que hayas desarrollado habilidades de codificación y adquirido la experiencia laboral requerida, obtener trabajos de ingeniero de ML/CV será muy fácil.
Echemos un vistazo a las habilidades que te convertirán en un excelente ingeniero ML/CV.

Aprender las habilidades necesarias es el primer paso para conseguir trabajos remotos de ingeniero. Echemos un vistazo ahora.

1. Algoritmos de Machine Learning

Debes aprender los algoritmos y saber cuales debes aplicar y cómo hacerlo. Los tres tipos más comunes de algoritmos de machine learning son aprendizajes supervisados, no supervisados y por refuerzo. Los más comunes incluyen Nave Bayes Classifier, K Means Clustering, Support Vector Machine, Algoritmo a priori, regresión lineal, regresión logística, Árboles de decisión y Bosques Aleatorios. Es una buena idea adquirir un conocimiento básico sobre estos algoritmos antes de comenzar tu carrera como Ingeniero ML/CV. Después de todo, ningún desarrollador quiere perderse la oportunidad de impresionar a su contratante durante las entrevistas remotas de trabajos de desarrollador ML/CV.

2. Modelado de datos y evaluación

Como desarrollador ML/CV, debes ser capaz de modelar y evaluar datos. Como probablemente estés al tanto, los datos son moneda corrientes. Los modelados de datos requieren una comprensión de la estructura central de los datos y luego una búsqueda de patrones que no son visibles al ojo humano. También debes evaluar los datos utilizando un método que sea apropiado para la situación. Regresión, clasificación, clusterización, reducción de la dimensión y otros enfoques de machine learning, por ejemplo, son todos dependientes de los datos. El modo K es un procedimiento de clusterización variable categorial y K es una estrategia de clusterización de probabilidad. Debes estar al tanto de estos hechos sobre distintas metodologías para realizar modelado de datos y evaluación. Las compañías que están buscando desarrollador ML/CV están buscando que tengan experiencia en este campo.

3. Redes neuronales

Nadie puede negar la importancia de las redes neuronales en la vida de un ingeniero ML/CV. Las neuronas se componen de varias capas, incluida una capa de entrada que recibe datos del mundo exterior y los pasa a través de múltiples capas ocultas que transforman los datos en información útil para la capa de salida. Otras redes neuronales incluyen redes neuronales feedforward, redes neuronales recurrentes, redes neuronales convolucionales, redes neuronales modulares, redes neuronales de función de base radial y otras. Aunque no es necesaria una comprensión completa de estas redes neuronales para ser contratado en un trabajo de desarrollo ML/CV, es fundamental entender las bases. Siempre puedes aprender más en el camino.

4. Lenguajes de programación

Para tener un mejor rendimiento en los trabajos de ML/CV, debes conocer al menos un lenguaje de programación. Siempre debes asegurarte de que tus programas sean capaces de realizar trabajos rápidamente.Las redes neuronales recursivas son un tema de estudio popular en una variedad de campos. En NLP, los modelos de tren se utilizan para construir un modelo basado en corpus automáticamente. El RNN es un método muy conocido para esto.

5. CNN

La CNN es una red neuronal que tiene una o más capas convolucionales. Esta es comúnmente utilizada para el procesamiento de imágenes, clasificación, segmentación y otros datos autocorrelacionados. La técnica de deslizar un filtro sobre una señal de entrada se conoce como convolución. Están formados por neuronas con pesos y sesgos que se pueden aprender. Cada neurona recibe muchas entradas y luego calcula un total ponderado, que luego pasa por una función de activación antes de responder con una salida.

6. OpenCV

OpenCV es una librería de código abierto que puede ser utilizado para hacer tareas de visiones informáticas como análisis de video y de imágenes. La realidad es que aprender OpenCv fue en principio una tarea problemática. La documentación era difícil de aprender. Los tutoriales eran difíciles de entender e incompletos. Pero, hoy en día, tenemos muchos recursos accesibles.

7. Git

Git es una pieza de software que permite realizar un seguimiento de los cambios en una colección de archivos. Por lo general, se usa para coordinar el trabajo entre los programadores que trabajan juntos en el código fuente durante el desarrollo del software. Sus objetivos incluyen velocidad, integridad de datos y soporte para operaciones dispersas no lineales. El sistema de control de versiones más utilizado es Git. Git realiza un seguimiento de los cambios que realiza en los archivos para que pueda ver lo que ha hecho y volver a las versiones anteriores si es necesario. Git también facilita la cooperación al permitir que las modificaciones de varias personas se fusionen en una sola fuente.

El desarrollo de software es una de los trabajos más flexibles que te permite trabajar desde cualquier lado con una conexión a internet y una laptop. Si tu trabajo lo permite, ¡puedes trabajar desde tu casa o desde tu lugar de trabajo favorito! Esto es precisamente lo que puedes conseguir trabajando como ingeniero remoto ML/CV.
Trabajar de forma remota exige ser lo suficientemente bueno para que los empleadores lo contraten a pesar de la diferencia horaria o la ubicación. Mantén una rutina de trabajo productiva y actualiza constantemente tus habilidades técnicas para obtener trabajos remotos de ingeniero de ML/CV.
Turing tiene los mejores trabajos de ingeniería ML/CV acordes a tus objetivos. Para desarrollar tu carrera, debes trabajar en problemas técnicos y comerciales complejos con nuevas tecnologías. Obtén trabajos de ingeniero de ML/CV remotos full-time y a largo plazo con excelentes ingresos y crecimiento profesional uniéndote a la red con los mejores desarrolladores del mundo.

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