Trabajos remotos de ingeniero full-stack/machine learning

El desarrollo full-stack implica diseñar y desarrollar la funcionalidad front-end y back-end de una aplicación web. Los desarrolladores full-stack calificados tienen profundos conocimientos de programación, ya que construyen aplicaciones web y sistemas de software completos.

Debido a que el desarrollo full-stack abarca todas las partes del desarrollo web, el trabajo de un desarrollador full-stack remoto no es una tarea fácil. El trabajo de un desarrollador full-stack no se limita al desarrollo front-end y back-end. También incluye la supervisión de la conectividad de la base de datos y la depuración de aplicaciones y sitios web desarrollados.
Por su parte, los ingenieros de machine learning son programadores altamente competentes que investigan, diseñan y desarrollan software autoejecutable para automatizar modelos de predicción. Un ingeniero de machine learning (ML) diseña sistemas de inteligencia artificial (IA) que emplean enormes conjuntos de datos para generar y construir algoritmos capaces de aprender y generar predicciones. El ingeniero machine learning debe estudiar, analizar y organizar datos, ejecutar pruebas y mejorar el proceso de aprendizaje para ayudar en la construcción de modelos de machine learning de alto rendimiento.

Si te interesan los datos, la automatización y los algoritmos, un trabajo de ingeniero full-stack/machine learning es la carrera adecuada para ti. Pasarás tus días moviendo grandes cantidades de datos sin procesar, desarrollando algoritmos para procesar esos datos y luego automatizando el proceso para su optimización.

Hoy en día, el desarrollo full-stack tiene una gran demanda. Los programadores full-stack tienen la capacidad de trabajar con una amplia gama de tecnologías, lo que les permite supervisar más aspectos de un proyecto que un codificador convencional. Ahorran dinero a las empresas, ya que pueden realizar las tareas de varios profesionales por su cuenta. Un desarrollador full-stack está familiarizado con una variedad de pilas, como MEAN y LAMP. Su vasto conocimiento de una amplia gama de temas les ayuda a satisfacer los requisitos individuales de sus proyectos.

Asimismo, los puestos de ingeniero de Machine Learning tienen una gran demanda en todos los sectores, ya que ofrecen estabilidad profesional y una amplia gama de perspectivas. Según numerosas estimaciones, se espera que el sector global de la IA y el ML se desarrolle a un ritmo estable de 2018 a 2027. Según la empresa de investigación de mercado IDC, el negocio mundial de la IA tendrá un valor de más de 500 mil millones de dólares para 2024.

Es por ello que los trabajos de ingeniero full-stack/machine learning tienen un futuro prometedor. Por una variedad de razones, la necesidad está aumentando y seguirá haciéndolo en los próximos años. La demanda está creciendo a medida que las empresas dependen más de la tecnología e Internet. Los ingenieros full-stack/machine learning tienen un futuro indiscutiblemente brillante, y ahora es el momento óptimo para que todos aprendan estas habilidades.

Los desarrolladores full-stack pueden trabajar tanto en el frontend como en el backend de aplicaciones móviles y online. Pueden diseñar aplicaciones web estéticamente atractivas para los negocios. También pueden aumentar el funcionamiento del sistema creando el código apropiado.

La base de datos de un sitio web está alojada en un servidor por desarrolladores iOS, desarrolladores de aplicaciones móviles Android o un desarrollador web full stack. Un desarrollador web full-stack ayuda a adquirir nuevos clientes al establecer un sitio web efectivo y elegante. Los ingenieros full-stack/machine learning tienen el beneficio adicional de poder realizar la transición entre el desarrollo de frontend y backend según sea necesario para el proyecto.

Algunas de las tareas principales en un trabajo de ingeniero full-stack/machine learning incluyen:

• Diseñar la infraestructura back-end, las canalizaciones de datos y/o los modelos de machine learning, para un servicio impulsado por la IA.
• Trabajar en la clasificación de modelos para automatizar y desarrollar flujos de trabajo de modelado.
• Contribuir al desarrollo de funciones innovadoras que manejen problemas difíciles de gestión de datos.
• Enviar los modelos de machine learning a los usuarios finales y realizar pruebas.
• Crear excelentes modelos de ML utilizando los fundamentos de la informática, como estructuras de datos, algoritmos y machine learning.
• Crear una arquitectura front-end escalable.
• Asistir en el diseño y desarrollo de software.
• Escribir código limpio para el desarrollo de software full-stack.
• Crear bases de datos y servidores que funcionen.
• Garantizar la optimización y la compatibilidad multiplataforma probando y depurando el programa periódicamente.
• Mantener la capacidad de respuesta de las aplicaciones.
• Colaborar con diseñadores gráficos para convertir diseños en elementos visuales.
• Crear interfaces de programación de aplicaciones que permitan que las aplicaciones informáticas se comuniquen entre sí.
• Asistir en el desarrollo de un proyecto desde su concepción hasta su finalización.

El camino para convertirte en un ingeniero full-stack/machine learning es largo y difícil, pero no imposible. Tanto si eres un profesional de TI como un entusiasta de la programación, necesitarás capacitación y especialización para conseguir un trabajo remoto de ingeniero full-stack/machine learning bien remunerado en una empresa ideal.

Debido a que el desarrollo full-stack/machine learning se considera una actividad multidisciplinaria, debes familiarizarte con todas las tecnologías involucradas en el desarrollo front-end y back-end. Una comprensión profunda de los procedimientos dentro de la aplicación general también sería una ventaja para establecer una base sólida en este tema.

Para comenzar, un buen ingeniero full-stack/machine learning debe tener una base sólida en programación orientada a objetos, HTML, CSS y JavaScript. Además, tener una licenciatura/maestría en Informática o experiencia comparable te ayudará a calificar para la mayoría de los puestos de trabajo remotos. De todos modos, la educación de un ingeniero full-stack/machine learning remoto nunca es completa, porque siempre hay que adaptarse a las tecnologías emergentes. Por lo tanto, lee cuando y donde puedas para mantenerte actualizado.

Estas son las habilidades necesarias para avanzar hacia el objetivo final de obtener un trabajo remoto de ingeniero full-stack/machine learning:

1. HTML + CSS

HTML y CSS son los bloques fundamentales del desarrollo front-end. Incluso las páginas web más básicas no se pueden crear sin ellos. Como resultado, es lo primero que todo desarrollador full-stack aprende cuando comienza su camino. Muchos frameworks, como Bootstrap, se utilizan ampliamente para producir código objeto HTML y CSS listo para utilizar para botones, formularios y otros elementos. Como resultado, después de haber aprendido HTML y CSS, es una buena idea familiarizarse con dichos frameworks.

2. UI y UX

UX es una abreviatura de experiencia de usuario, mientras que UI es una abreviatura de interfaz de usuario. La interfaz de usuario (UI) se ocupa de la apariencia de la aplicación. La ubicación de botones, imágenes, videos y texto se rige por la UI. En cambio, la experiencia del usuario (UX) describe cómo las personas interactúan con la UI. Un desarrollador full-stack debería poder emitir juicios sobre el diseño UI y UX. Una buena interfaz de usuario debe estar presente, pero no a costa de la experiencia del usuario.

3. Ciencia de datos

Algunos de los fundamentos de la ciencia de datos en los que confían los ingenieros de machine learning incluyen la familiaridad con lenguajes de programación como Python, SQL y Java; evaluación de la hipótesis; modelado de datos; competencia en matemática, probabilidad y estadística (como clasificadores Naive Bayes, probabilidad condicional, probabilidad, regla de Bayes y redes de Bayes, modelos ocultos de Markov, etc.); y la capacidad de desarrollar una estrategia de evaluación para modelos y algoritmos predictivos.

4. JavaScript

JavaScript es una habilidad necesaria en un trabajo de ingeniero full-stack/machine learning. Se utiliza tanto en el frontend como en el backend de la aplicación. En JavaScript, la Programación Orientada a Objetos (POO) se refiere a la idea de clases y objetos. Es un lenguaje de programación que se utiliza para agregar funcionalidad a las páginas web basadas en HTML y CSS.

5. Frameworks y lenguajes backend

Hay varios lenguajes backend para seleccionar hoy en día. Puedes aprender cualquiera de ellos, ya que la lógica detrás de cada uno es la misma. Una vez que hayas dominado uno, pasar al siguiente será muy fácil. Algunos ejemplos incluyen Java, PHP, Python y otras tecnologías back-end; también se encuentra Django, Express.js, Flask y Laravel, entre otros frameworks.

6. Otras habilidades

Muchos ingenieros de machine learning son expertos en deep learning, programación dinámica, diseños de redes neuronales, procesamiento de lenguaje natural, procesamiento de audio y video, aprendizaje por refuerzo, técnicas de procesamiento de señales complejas y optimización de algoritmos de machine learning.

7. Bases de datos

Las bases de datos sirven como depósito central para todas las aplicaciones, almacenando todos los datos necesarios para que un programa funcione correctamente. Los desarrolladores full-stack deben poder manejar y utilizar bases de datos. También deben estar familiarizados con los sistemas de administración de bases de datos (DBMS), ya que deben obtener y proporcionar datos con regularidad.

Los ingenieros full-stack/machine learning deben trabajar lo suficientemente duro para mantenerse al día con todos los avances actuales del sector y expandir constantemente sus talentos. Para ser efectivos y consistentes en su sector, deben adherirse a las mejores prácticas. En este sentido, los desarrolladores deben tener en cuenta dos cosas a medida que avanzan: mientras practican, solicitar la ayuda de alguien que tenga más experiencia y éxito en la práctica de habilidades, y emplear estrategias de práctica más efectivas. Además, como ingeniero de machine learning, debes mejorar tus habilidades analíticas, de programación informática y de inteligencia artificial. Como resultado, los desarrolladores deben asegurarse de que alguien esté disponible para ayudarlos.

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