Trabajo Ingeniero IA

Los ingenieros de AI/ML construyen, prueban y despliegan modelos de IA, mantienen la infraestructura de IA subyacente, así como también navegan entre el desarrollo de software tradicional y las implementaciones de machine learning.

Los ingenieros de AI/ML se centran en la investigación, planificación y producción de sistemas de Inteligencia Artificial autoejecutables para automatizar los modelos predictivos. Las responsabilidades de los puestos de trabajo de ingeniería de IA-ML también incluyen el diseño y el desarrollo de los algoritmos de IA competentes para aprender y hacer predicciones que explican el machine learning. Permite a los ingenieros no depender de una serie de pasos, sino aprender de los datos suministrados en los algoritmos de ML.

Los puestos de trabajo remoto de ingeniería de IA-ML están experimentando un aumento exponencial ya que cada vez más empresas de todo el mundo se inclinan por la automatización. Si has adquirido experiencia y has perfeccionado tus habilidades, puedes convertirte en un ingeniero de IA/ML de primer nivel. La ingeniería de IA/ML ofrece la oportunidad de conseguir un trabajo remoto y bien remunerado.

Los trabajos de ingeniería de IA/ML ofrecen estabilidad profesional y diversas oportunidades debido a su gran demanda en todos los sectores. Esta profesión ha visto un aumento exponencial en las listas de trabajo en más del 300% entre 2015 y 2018. Y este número sigue creciendo a medida que más y más organizaciones en todo el mundo logran el potencial de acoplar el big data con el software.

Si bien la Inteligencia Artificial es un término paraguas con diversas aplicaciones, la obtención de las habilidades y la especialización en áreas particulares requieren tiempo y madurez. Más que nada, las posibles carreras requieren el deseo de interesarse y asumir riesgos.

Dado que los diferentes sectores siempre demandan ingenieros de IA/ML altamente calificados, los puestos de trabajo de ingeniería de IA-ML rara vez quedan vacantes. Estos ingenieros son los mejores solucionadores de problemas que crean, prueban y ejecutan numerosos modelos de IA. También participan en la creación y gestión de aplicaciones autogestionadas que promueven proyectos de ML.

Las responsabilidades de un ingeniero de IA/ML en el equipo incluyen múltiples tareas, tales como:

Escribir un algoritmo de machine learning para capturar los bocetos de los diseños de sitios web realizados por el equipo de UX, con el fin de producir diseños para el equipo de desarrollo de software. Si se ejecuta con éxito, este flujo de trabajo ayudará a las empresas a ahorrar una gran cantidad de horas de trabajo, y acelerar los ciclos de retroalimentación relacionados con las mejoras de UX del sitio web.

Acumular datos de múltiples usuarios de HotJar e impulsarlo contra algoritmos de ML para encontrar problemas frecuentes y raíces para la distracción del usuario. Con el análisis de datos adecuado, las empresas pueden encontrar patrones de distracción del usuario como el cómo, el cuándo y el por qué.

Crear un modelo que conecte los datos de HotJar y las pruebas A/B con los datos e información de Google Analytics. Ayudar a crear diseños mejorados, lo que aumentará el tiempo de permanencia en el sitio, una mayor adquisición de clientes, etc.

Predecir el éxito de varios diseños recomendados por el equipo de UX

Además de esto, el papel y la responsabilidad de un ingeniero de AI/ML puede ser mayor. Como este campo es aún muy nuevo y hay muchas cosas por identificar, cada empresa tiene implementaciones específicas de prácticas de automatización productiva.

Por lo tanto, los trabajos de ingeniería de IA/ML pueden tener muchas más responsabilidades en las organizaciones de IT, como:

• Coordinación entre los científicos de datos y los analistas de negocio
• Automatización de la infraestructura
• Transformación de modelos de Machine Learning en APIs
• Prueba y despliegue de modelos de AI/ML
• Desarrollo de productos mínimos viables basados en ML
• Utilización de la IA para dotar a las empresas de nuevas habilidades

Para empezar, ten en cuenta que para convertirte en un ingeniero de IA/ML, tienes que tener una licenciatura o un máster en matemáticas, estadística, informática, ciencia de los datos o en otro campo relevante. Además, es necesario dominar las habilidades técnicas y no técnicas pertinentes. Los ingenieros de IA/ML con menos experiencia pueden conseguir trabajos en empresas nuevas y en pequeñas empresas en las que trabajarán en múltiples áreas de esta ingeniería.

Sin embargo, es posible que hayas oído que para conseguir trabajos remotos de ingeniería de IA-ML a distancia, debes tener entre 3 y 5 años de experiencia. Esto es cierto por un par de razones.

En primer lugar, la experiencia en el sector le permite reconocer las grandes oportunidades que ofrece trabajar remoto en las principales empresas de Silicon Valley.

En segundo lugar, muchas organizaciones contratan a candidatos con experiencia comprobable para garantizar una contratación exitosa y sin riesgos.

El sector de ingeniería de IA-ML es un campo relativamente nuevo y en constante evolución. Por eso, no hay un conjunto de habilidades determinado para aprender. Hay diferentes posibilidades de entrar en el sector en función de la formación académica, las habilidades técnicas y las áreas de interés. La IA y el ML ya están reconfigurando sectores como el de las TI, el de las tecnologías financieras, el de la salud, el de la educación, el del transporte, etc., y estos tienen un largo camino por recorrer. Las organizaciones están dando más valor a la IA, por lo tanto, los trabajos de ingeniería de IA-ML serán más demandados en un futuro cercano.
Si quieres impulsar tu carrera con un trabajo de élite en Estados Unidos, las siete habilidades que necesitas dominar son:

1. Lenguajes de programación

La primera habilidad que los ingenieros de IA/ML necesitan es experiencia con múltiples lenguajes de programación. Según GitHub, los 10 principales lenguajes de machine learning son: Python, C++, JavaScript, Java, C#, Julia, Shell, R, TypeScript y Scala. Mientras que Python es el lenguaje de programación más popular, Scala se está volviendo popular en ciertas áreas, como la interacción con los frameworks de big data, como Apache Spark.

2. Ingeniería de datos (ETL)

Para el desarrollo de sistemas de IA/ML, una etapa crucial es el preprocesamiento y el almacenamiento de los datos en bruto que generan los sistemas. Cada vez que se generan nuevos datos, el ingeniero de AI/ML necesita crear pipelines ETL (Extract, Transform, Load) para procesar, limpiar y almacenar los datos para que sean fácilmente accesibles por otros procesos, como la analítica y las predicciones. Los ingenieros de AI/ML necesitan reconocer los modelos de datos y conectar las resoluciones de la ciencia de datos con los fundamentos de la ingeniería de software.

3. Análisis de datos

Ser capaces de realizar análisis de datos experimentales en un conjunto de datos para reconocer patrones inusuales, definir aberraciones específicas y analizar hipótesis es esencial para los ingenieros de AI/ML. Para conseguir los mejores trabajos de ingeniería de IA-ML, debe ser capaz de crear estadísticas de resumen para un conjunto de datos, generar representaciones gráficas que permitan una fácil visualización de los datos, limpiar y preparar los datos para el modelado, realizar ingeniería de características para obtener más información del conjunto de datos, etc.

4. Modelos

Para convertirse en un profesional de la ingeniería de IA-ML, es necesario tener un conocimiento excepcional de los algoritmos de machine learning, así como saber cuándo implementarlos. Además, para realizar tareas más complejas, como la clasificación de imágenes, la detección de objetos, el reconocimiento de rostros, la traducción automática, la generación de diálogos, etc., necesitas tener un buen dominio de los algoritmos complejos que se basan en redes neuronales artificiales.

5. Servicios

Una vez establecido el modelo de machine learning más relevante para resolver un problema determinado, lo siguiente es decidir si se implementa el modelo desde cero o se utilizan los servicios existentes. Si necesitas desarrollar nuevos modelos de ML y una plataforma totalmente gestionada que te permita construirlos, entrenarlos e implementarlos de forma rápida y sencilla en un entorno alojado listo para la producción, el dominio en AWS SageMaker será fundamental.

6. Seguridad

Como en toda solución de software, la gestión de la seguridad para las soluciones de AI/ML es una tarea crucial. Mientras que los modelos de Machine Learning necesitan mucha preparación de datos, la accesibilidad de los datos debe ser dada sólo a las personas y aplicaciones autorizadas. La seguridad de los datos es una habilidad fundamental que hay que dominar.

7. Experiencia con proyectos reales

Otra parte vital de convertirse en un ingeniero de AI/ML es reconocer dónde aplicar su conocimiento técnico a las tareas reales. Completar un proyecto de ingeniería de IA-ML de principio a fin y documentarlo en tu portfolio te ayudará a promover tus habilidades y conocimientos ante futuros empleadores.

Los ingenieros de IA/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 técnicas más eficades. También deben afinar sus habilidades analíticas, de programación informática y de inteligencia artificial y machine learning.

Turing ofrece los mejores puestos de trabajo remoto de ingeniero de IA/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 ingeniero IA/ML remoto full-time y a largo plazo con mayores ingresos y crecimiento profesional.

Cada ingeniero de IA/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.