Trabajo remoto de ingeniero de machine learning

investigan, desarrollan y diseñan software autoejecutable para automatizar modelos predictivos. Un ingeniero de machine learning (ML) crea sistemas de inteligencia artificial (IA) que utilizan grandes conjuntos de datos para producir y construir algoritmos capaces de aprender y hacer predicciones. Para ayudar a desarrollar modelos de machine learning de alto rendimiento, el ingeniero de machine learning debe examinar, analizar y organizar los datos, realizar pruebas y optimizar el proceso de aprendizaje.

¿Qué es el machine learning? Es una disciplina del campo de la Inteligencia Artificial que, a través de algoritmos, le brinda a las computadoras la capacidad de identificar patrones en datos masivos y también de elaborar predicciones. Es una carrera profesional adecuada para ti si te interesan los datos, la automatización y los algoritmos. Tu trabajo consistirá en mover grandes volúmenes de datos sin procesar, crear algoritmos para procesar esos datos y, a continuación, automatizar el proceso para su optimización.

¿Otra razón por la que el machine learning es un campo tan apasionante para trabajar?
Dentro del sector, hay numerosas rutas profesionales entre las que elegir. Si tienes la formación adecuada, puedes trabajar como Ingeniero machine learning, Científico de Datos, Científico de PNL, Desarrollador de Inteligencia de Negocios o Diseñador machine learning Centrado en el Usuario.

En el equipo, las responsabilidades de un ingeniero ML incluyen una variedad de tareas, tales como:

• Para una solución impulsada por la IA, diseñar la infraestructura de backend, los conductos de datos y/o los modelos de machine learning.
• Trabajar en modelos de clasificación para automatizar y desarrollar pipelines de modelado.
• Contribuir a la implementación de nuevas características que aborden problemas de gestión de datos difíciles.
• Proporcionar modelos de machine learning a los usuarios finales para que los utilicen, y realizar pruebas.
• Utilizar los fundamentos de la informática, como las estructuras de datos, los algoritmos y el machine learning, para crear excelentes modelos de ML.
• Tener conocimiento sobre los lenguajes de programación, los sistemas distribuidos y la recuperación de información.

Aparte de estas responsabilidades, las funciones de un ingeniero ML pueden implicar otras cosas. Debido a que esta industria todavía es muy nueva y muchas cosas siguen sin descubrirse, cada organización tiene su conjunto único de enfoques de automatización productiva.

Como resultado, los puestos de trabajo de ingeniero ML en las empresas de IT pueden abarcar una variedad de responsabilidades adicionales, entre ellas:

• Colaboración entre científicos de datos y analistas de negocios.
• Automatización de la infraestructura.
• Creación de APIs mediante la conversión de modelos de machine learning.
• Poner a prueba los modelos de IA/ML y desplegarlos.
• Desarrollo de productos mínimos viables utilizando el machine learning.
• Uso de la IA para ofrecer nuevos talentos a las empresas.

Para trabajar como ingeniero ML, necesitarás tener algunos requisitos previos. En general, este puesto se encarga de diseñar aplicaciones y sistemas de machine learning, lo que incluye el análisis y la organización de datos, la ejecución de pruebas y experimentos y, en general, la supervisión y optimización del proceso de aprendizaje para desarrollar sistemas de ML de alto rendimiento.

Serás responsable de aplicar algoritmos a varias bases de código, por lo que la experiencia previa en desarrollo de software es ideal para este puesto. Esencialmente, la mezcla adecuada de matemáticas, estadística y programación web le proporcionará la formación necesaria; una vez que comprendas estas ideas, estarás listo para solicitar un trabajo de ingeniero ML.

El campo de los trabajos de ingeniero ML es relativamente nuevo y evoluciona rápidamente. Por lo tanto, no existe un único conjunto de habilidades para convertirse en ingeniero ML. Hay muchas maneras de introducirse en el sector de acuerdo a la formación académica, las habilidades técnicas y las áreas de interés. La IA y el machine learning ya están reformando las tecnologías de la información, las tecnologías financieras, la salud, la educación, el transporte y otros sectores, y aún queda mucho camino por recorrer. Las organizaciones se centran en el valor de la IA, superando la fase de prueba y centrándose en adoptar la IA/ML lo antes posible. Como resultado, próximamente, los puestos de trabajo de ingeniero ML tendrán más demanda.

Algunas de las habilidades que se solicitan para obtener un trabajo remoto en Estados Unidos son:

1. Habilidades en ingeniería de software

La escritura de algoritmos que puedan buscar, ordenar y optimizar; la familiaridad con los algoritmos aproximados; la comprensión de las estructuras de datos, como los stacks, las colas, los gráficos, los árboles y las matrices multidimensionales; la comprensión de la computabilidad y la complejidad; y el conocimiento de la arquitectura de los ordenadores, como la memoria, los clústeres, el ancho de banda, los bloqueos y la caché, son solo algunos de los fundamentos de la informática en los que se basan los ingenieros de machine learning.

2. Habilidades en la ciencia de datos

La familiaridad con lenguajes de programación como Python, SQL y Java; la comprobación de hipótesis; el modelado de datos; el dominio de las matemáticas, la probabilidad y la estadística (como los clasificadores Naive Bayes, la probabilidad condicional, la probabilidad, la regla de Bayes y las redes de Bayes, los modelos de Markov ocultos, etc.); y la capacidad de desarrollar una estrategia de evaluación para los modelos y algoritmos predictivos son sólo algunos de los fundamentos de la ciencia de datos en los que se basan los ingenieros de machine learning.

3. Habilidades adicionales en machine learning

El deep learning, la programación dinámica, los diseños de redes neuronales, el procesamiento del lenguaje natural, el procesamiento de audio y vídeo, el aprendizaje por refuerzo, las técnicas sofisticadas de procesamiento de señales y la optimización de los algoritmos de machine learning son todas las habilidades que tienen muchos ingenieros de machine learning.

4. La seguridad es una tarea clave para los sistemas de IA/ML

Como lo es para cualquier otra solución de software. Aunque los modelos de machine learning requieren una importante preparación de los datos, el acceso a los mismos debe limitarse únicamente al personal y a las aplicaciones autorizadas. A toda costa, la seguridad de los datos es una habilidad que debe aprenderse.

5. Experiencia con proyectos del mundo real

Otro aspecto crucial para convertirse en un ingeniero ML es reconocer cuándo y cómo aplicar su experiencia técnica a tareas y asignaciones prácticas. Completar un proyecto de desarrollo de IA/ML de principio a fin y documentarlo en tu portafolio te ayudará a presentar tus habilidades y conocimientos a posibles empleadores, permitiéndote conseguir esos trabajos de ingeniero ML a distancia que siempre has deseado.

6. Habilidades de comunicación

Los ingenieros de machine learning suelen colaborar con científicos y analistas de datos, ingenieros de software, científicos de investigación, equipos de marketing y equipos de productos, por lo que la capacidad de explicar con precisión los objetivos, los calendarios y las expectativas del proyecto a las partes interesadas es una habilidad esencial.

7. Habilidades para la resolución de problemas

Tanto los científicos de datos como los ingenieros de software necesitan habilidades de resolución de problemas, y los ingenieros de machine learning las requieren. Dado que el machine learning se centra en la resolución de problemas en tiempo real, la capacidad de pensar de forma crítica y creativa sobre los problemas y generar soluciones es un requisito previo.

8. Experiencia en el dominio

Los ingenieros de machine learning deben comprender tanto las necesidades de la empresa como los tipos de problemas que resuelven sus diseños para crear software autoejecutable y optimizar las soluciones que utilizan las empresas y los clientes. Sin el conocimiento del dominio, las recomendaciones de un ingeniero de machine learning pueden ser inexactas, su trabajo puede pasar por alto características útiles y la evaluación de un modelo puede ser un desafío.

Para mantenerse al día con todos los avances actuales de la industria y desarrollar gradualmente sus habilidades, los ingenieros ML deben trabajar bastante. Para destacarse en su sector, deben seguir las mejores prácticas con éxito y de manera constante. En este sentido, hay dos cosas que los desarrolladores deben tener en cuenta para avanzar. Es posible que necesiten el apoyo de alguien más experimentado que les enseñe nuevas habilidades mientras practican. Además, como ingeniero de machine learning, debe afinar sus habilidades analíticas, de programación informática y de inteligencia artificial y machine learning. Por ello, los desarrolladores deben asegurarse de que haya alguien a su lado para ayudarles.

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Cada ingeniero 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 de ingeniero ML. Nuestras recomendaciones se basan en el análisis de las condiciones actuales del mercado y las demandas de nuestros clientes.