Empleos remotos de ingeniero AI/ML/Datos

La ingeniería de datos es un tema amplio que abarca una variedad de campos. Con un enfoque principal en la construcción de infraestructuras confiables, permite un flujo de datos continuo en un entorno basado en datos. Estas personas sirven como facilitadores de datos limpios y sin procesar de varias fuentes, lo que permite que las personas los utilicen para tomar decisiones basadas en datos dentro de la empresa.
Del mismo modo, la IA y ML son algunos de los avances tecnológicos más fascinantes que hemos visto. Podemos ver sus aplicaciones en varios dominios. Cuando no sabemos a dónde vamos, la IA nos aconseja, habilita el estacionamiento paralelo inteligente y seguro y recomienda nuevos productos en línea que se adapten a nuestras necesidades. Incluso puede utilizar la IA para organizar reuniones o elegir un nuevo programa de TV favorito para ver.
La IA está en constante evolución y veremos más asistentes de voz impulsados por IA dirigiendo nuestro trabajo diario en las próximas décadas.
Por lo tanto, la necesidad de trabajos de Ingenieros de IA/ML/Datos está en aumento. Nunca ha habido un momento mejor o más emocionante para trabajar como ingeniero de AI/ML/Datos. Pero primero, aprende más sobre lo que hacen los ingenieros de IA/ML/Datos y cómo es trabajar en este campo.

Los ingenieros IA/ML/Datos crean modelos de IA desde cero para ayudar a las empresas a tomar decisiones críticas. Crean sistemas que pueden ser entrenados para prever eventos futuros, resolver problemas y presentar soluciones. Como ingeniero de IA/ML/Datos, serás responsable de distintas tareas, incluyendo escribir y probar algoritmos, utilizar herramientas como R, y entregando tus productos finales a clientes.
Las responsabilidades principales de un desarrollador una vez que consiga trabajos de ingeniero de AI/ML/Datos remoto serán las siguientes:
Trasladar los modelos de machine learning a Interfaces de programación de aplicaciones (APIs) para que otros programas puedan utilizarlas.
Crear modelos IA de principio a fin y ayudar a distintas partes de la compañía a entender las consecuencias de los modelos.
Organizar la configuración del equipo de ciencia de datos.
Crear una infraestructura de transformación e ingesta de datos.
Realizar análisis estadísticos y ajustar los resultados para que la empresa pueda tomar mejores decisiones.
Crear y administrar la infraestructura de desarrollo y productos de IA.

Con la correcta combinación de habilidades y experiencia, puedes empezar o avanzar en tu carrera de ingeniería de IA/ML/Datos. Estos ingenieros, generalmente tienen conocimiento en informática, ingeniería, matemáticas aplicadas o campos de IT relacionados. Ya que el trabajo requiere un alto nivel de conocimiento técnico, los futuros ingenieros de IA/ML/Datos pueden encontrar las certificaciones o bootcamps un tanto insuficientes.
Un título puede ayudarte a construir una base sólida de conocimiento en este campo en evolución constante. Un master puede también ayudarte a avanzar en tu carrera y abrirte puertas para trabajos de ingeniero de IA/ML/Datos mejor pagos.
Necesitarás tener conocimiento de diseño de base de datos SQL y habilidades de programación en distintos lenguajes, incluyendo Python y Java. Si ya tienes conocimientos previos de IT o campos relacionados como matemáticas o analíticas, una certificación o bootcamp puede ayudarte a crear un buen CV para conseguir trabajos remotos de ingeniero de IA/ML/Datos.
Si no tienes ninguna experiencia previa con tecnología o IT, tal vez necesites participar en un programa más intenso para demostrar tu conocimiento. Si no tienes aun uno, probablemente necesites inscribirte a un programa de pregrado. Si tienes un título universitario pero no en un campo relevante, sigue buscando maestrías en análisis e ingeniería de datos.
Lograrás entender mejor cómo tu experiencia encaja en ese puesto de trabajo si pasas algo de tiempo chequeando ofertas de trabajo.

Comienza aprendiendo todas las habilidades básicas que necesitarás tener para conseguir un trabajo remoto de Ingeniero de IA/ML/Datos bien pago. Ahora, repasemos las habilidades importantes:

1. Python

Los trabajos remotos de ingeniería de IA/ML/Datos requieren lidiar con grandes cantidades de datos que deben ser analizados rápidamente. Python es fácil de aprender y de codificar debido a su sintaxis directa. Pueden garantizar que las piezas en los sistemas complicados tengan enlaces explícitos. La gran cantidad de librerías disponibles en Python es solo una de las razones claves por las que es utilizado para IA. Estas librerías proveen ítems básicos para que los desarrolladores no tengan que codificarlos desde cero cada vez. La IA necesita un procesamiento de datos continuo y los módulos de Python te permiten acceder, procesar y modificar datos.

2. Java

Java es un lenguaje de programación de plataforma independiente que puede ser utilizado en cualquier computadora. Dado que la información específica de la plataforma está integrada en un parquet, su tecnología de máquina virtual le permite crear aplicaciones e instalarlas rápidamente en cualquier lugar. El aprendizaje automático, los algoritmos genéticos, los algoritmos de búsqueda y las redes neuronales son ejemplos de programación de IA que utiliza Java.

3. C++

C++ es un excelente lenguaje de programación utilizado por ingenieros de AI/ML/Datos. Incluye varias herramientas de programación y funciones de biblioteca, lo que lo convierte en una buena alternativa para manejar desafíos complicados. C++ es un lenguaje de programación multiparadigma que sigue ideas orientadas a objetos y es eficaz para la organización de datos.

4. LISP

LISP es otro lenguaje de programación valioso para conseguir trabajos remotos de ingeniería de datos, inteligencia artificial y aprendizaje automático. Después de Fortran, es una familia de lenguajes de programación y el segundo lenguaje de programación más antiguo. Con el paso del tiempo, LISP se ha convertido en un lenguaje de codificación sofisticado y dinámico. Gracias a su versatilidad para crear prototipos y experimentar rápidamente, LISP se utiliza en la IA. Es un lenguaje de programación que se adapta a las demandas del desarrollador y maneja con eficacia problemas específicos.

5. Tecnologías Spark y Big Data

Todos los días, los expertos en ingeniería de IA/ML/Datos trabajan con grandes cantidades de datos, similares a los que se podrían encontrar en una biblioteca digital. Necesitarán acceso a tecnologías de Big Data como MongoDB y Cassandra para dar sentido a todos estos datos. A medida que avanza el software de IA, se requieren más algoritmos para procesar datos en tiempo real.

6. Algoritmos y frameworks

Al intentar crear modelos de aprendizaje automático con sencillez, todo potencial ingeniero de IA/ML/Datos debe comprender primero las técnicas de aprendizaje automático, como la regresión lineal, KNN, Naive Bayes, Support Vector Machine y otras funciones. Además, cuando se trata de modelos de IA que manejan datos no estructurados, como fotografías y videos, debes estar familiarizado con las técnicas de aprendizaje profundo y cómo usar un framework para construirlas. Por lo tanto, debes dominar los algoritmos y frameworks importantes para obtener trabajos remotos de inteligencia artificial, aprendizaje automático e ingeniería de datos.

7. Hadoop

La biblioteca de software Apache Hadoop es una plataforma que permite el procesamiento distribuido de grandes volúmenes de datos en grupos de dispositivos utilizando principios fundamentales de programación. Está diseñado para escalar desde un solo servidor hasta decenas de miles de dispositivos, cada uno con sus propias capacidades de procesamiento y almacenamiento. El framework es compatible con muchos lenguajes de programación, incluidos Python, Scala, Java y R. Si bien Hadoop es la herramienta más poderosa para datos masivos, tiene algunos inconvenientes, como el procesamiento demorado y un alto grado de codificación.

Cada trabajo requiere un conjunto distinto de habilidades y características de personalidad. Un desarrollador siempre debe estar en búsqueda de desafíos para utilizar sus habilidades y talento. La necesidad de aprender nuevas cosas, innovar y aprender de los errores también son necesarias para realizar el trabajo con gran honestidad y dedicación.
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