Trabajo AWS ML en EE.UU.

Amazon Web Services (AWS) es una plataforma de cloud computing completa y en constante evolución. La infraestructura como servicio (IaaS), la plataforma como servicio (PaaS) y el software empaquetado como servicio (SaaS) son todos servicios ofrecidos por AWS. Los servicios de AWS también pueden brindar a una empresa poder de procesamiento, almacenamiento de bases de datos y servicios de entrega de contenidos, entre otras cosas.

Amazon Web Services (AWS) se formó en 2006 como una expansión de la infraestructura interna de Amazon.com para apoyar sus actividades de venta en línea. AWS fue una de las primeras empresas en ofrecer un modelo de cloud computing de pago por uso, que se amplía para brindarle a los usuarios tanto procesamiento, almacenamiento o rendimiento como necesiten.

Los ingenieros AWS tienen las siguientes responsabilidades:

• Comprender la arquitectura de aplicaciones actual de una organización y proporcionar comentarios y/o sugerencias para mejorarla o cambiarla.
• Definir y documentar las mejores prácticas y metodologías para la implementación de aplicaciones y el mantenimiento de la infraestructura.
• Trasladar las aplicaciones web a AWS con la ayuda del equipo o departamento IT.
• Desarrollar, probar e implementar estrategias de migración de bajo costo.
• Desarrollar programas reutilizables, eficaces y escalables.
• Analizar, probar, solucionar problemas y actualizar el software para garantizar que las aplicaciones se ejecuten en todos los navegadores web.
• Utilizar numerosos servicios de AWS como API, instancias RDS y Lambda para construir una aplicación sin servidor.
• Examinar y evaluar programas para detectar fallos técnicos y dar recomendaciones y/o soluciones.

Para comenzar una carrera en AWS, se requiere una comprensión básica de los cursos tradicionales relacionados con IT. Es crucial tener un conocimiento profundo del cloud computing, así como la confianza para aprender a utilizarla correctamente.

El aprendizaje de AWS requiere conocimientos de configuración de hardware y software, habilidades avanzadas de redes, configuración de servidores, capacidades de ajuste de rendimiento, gestión de la memoria del sistema operativo, utilidad de implementación de aplicaciones y configuración de bases de datos o fuentes de datos.

Aprender a utilizar las herramientas y convertirte en un ingeniero machine learning de AWS es una estrategia empresarial sensata. Tanto los profesionales como las unidades corporativas se beneficiarán de ello. Esta calificación es más valiosa para los especialistas, aunque también puedes obtenerla si eres nuevo. Es también beneficiosa para las personas que tienen cierta experiencia en la creación, entrega y mantenimiento de soluciones de machine learning para una variedad de desafíos empresariales. Por último, los profesionales del desarrollo o la ciencia de los datos se benefician enormemente de esta prueba.

El examen AWS Certified Machine Learning Specialist Beta es necesario para entrar en este sector profesional. Amazon proporciona este servicio (AWS). Además, no es necesario participar en este programa para obtener el certificado AWS ML Specialist. Con el paso del tiempo, las credenciales de AWS se han vuelto mucho más versátiles y rentables.

1. Implementación

Como desarrollador de AWS, una de las habilidades más esenciales y profundas que hay que tener es la capacidad de implementar aplicaciones web en AWS. No sólo hay una variedad de maneras de implementar en AWS, sino que también están cambiando continuamente a medida que surgen nuevos enfoques y los más antiguos desaparecen. Como resultado de este cambio, la siguiente lista de metodologías de implementación de AWS debe ser revisada para asegurarse de que no hay nuevas opciones disponibles.

Para empezar, debería estar familiarizado con el método manual de despliegue de una aplicación web en los servidores de Amazon Elastic Compute Cloud (EC2). Podrás construir sobre esta base y quizás crear tus propios métodos de despliegue automatizados una vez que lo entiendas.

A continuación, deberías estar familiarizado con CloudFormation y saber cómo utilizarlo no sólo para desplegar sino también para construir la arquitectura de tu aplicación. Elastic Beanstalk y sus muchos servicios también deberían ser reconocibles para ti. Aunque las opiniones difieren sobre si EB es el mejor o el peor servicio para entregar programas en AWS, se utiliza ampliamente, por lo que es necesario familiarizarse con él.

Por último, a medida que crece el uso de contenedores, saber cómo desplegar programas usando Elastic Container Service (ECS) para Docker o Elastic Kubernetes Service (EKS) para Kubernetes se vuelve más crucial.

2. Seguridad

A veces, el poder de AWS puede ser un arma de doble filo. Es esencial la autosuficiencia, al igual que un conocimiento profundo del modelo de seguridad de AWS y de IAM. Los problemas y desafíos más comunes en AWS suelen ser causados por la falta de comprensión de IAM por parte de los desarrolladores. Entender cómo funcionan los Roles y las Políticas le ayudará en cada parte de su empleo en AWS.

La gestión de los secretos es otro problema complicado que surge regularmente. El año pasado, AWS lanzó una nueva herramienta llamada Secrets Manager, que agiliza el proceso de almacenamiento y recuperación de datos sensibles en sus proyectos en línea (como claves de API, contraseñas, etc.).

3. SDK para AWS

El kit de desarrollo de software de AWS (SDK) es el código que permite a su aplicación interactuar con AWS. La capa de API del SDK es enorme; incluso si eres un experto, hay constantemente cosas nuevas que puedes hacer con él. Conocer el SDK le ahorrará tiempo, ya que la conexión con AWS será algo natural para usted. Es habitual que los desarrolladores no tengan claro por dónde empezar cuando obtienen un elemento de un bucket de S3 o se conectan a una base de datos de DynamoDB. No sea un codificador así. Aprende a utilizar una de las tecnologías más potentes del mundo adquiriendo algo de experiencia en el SDK.

4. Bases de datos

Las bases de datos son una parte importante de todo servicio en línea, y AWS tiene numerosas opciones para satisfacer esa demanda. El problema es averiguar qué servicio de base de datos es el adecuado para tu proyecto. Si no entiendes todas las opciones y algunos de los pros y contras, te arriesgas a elegir la solución equivocada y a obstaculizar el crecimiento de tu aplicación.

5. Depuración

Si eres un desarrollador, sabes lo frustrante que puede ser encontrarse con un obstáculo. Sin duda, también eres consciente de lo fácil que es superar los obstáculos una vez que sabes como hacerlo. En este sentido, AWS no es una excepción. Cada vez que utilizas AWS para resolver un problema, hace que la resolución de problemas y la fijación del siguiente sea mucho más fácil.

Lamentablemente, no existe una guía para la depuración. Es simplemente una cuestión de entrar y ganar experiencia en AWS. Aunque la mayor parte de tus problemas serán causados por los permisos IAM o los límites de acceso basados en la VPC (como los grupos de seguridad), no hay nada que sustituya a entrar en la plataforma y desarrollar. Te encontrarás con problemas y tendrás que averiguar cómo resolverlos. Piensa en tu experiencia la próxima vez que tengas un problema y en cómo solucionarlo correctamente.

Los desarrolladores AWS/ML deben trabajar lo suficiente para mantenerse al día con todos los avances actuales de la industria y ampliar constantemente sus talentos. Para triunfar, deben seguir de forma eficaz y continua las mejores prácticas de su sector. En este sentido, hay dos factores principales en los que los desarrolladores deben centrarse para que se produzca este avance: el apoyo de alguien que tenga más experiencia, y afinar sus habilidades analíticas, de programación informática, de inteligencia artificial y machine learning.

Turing ofrece los mejores puestos de trabajo remoto de desarrolladores AWS/ML que pueden ayudarle a alcanzar sus objetivos profesionales. Trabajar en problemas tecnológicos y empresariales difíciles con tecnologías de vanguardia te ayudará a crecer rápidamente. Únete a la red de los mejores desarrolladores del mundo y consigue un trabajo de desarrollador AWS/ML remoto full-time y a largo plazo con mayores ingresos y crecimiento profesional.

Cada ingeniero AWS/ML tiene la opción de seleccionar su rango salarial. Por otro lado, Turing sugerirá un monto 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.