Título: Cómo convertirse en un ingeniero de aprendizaje automático y satisfacer la creciente demanda

Los ingenieros de aprendizaje automático son programadores avanzados que desarrollan máquinas y sistemas de inteligencia artificial (IA) capaces de aprender y aplicar conocimientos. Debido a que cada vez más empresas están adoptando estas tecnologías, la demanda de ingenieros de aprendizaje automático está en alza. Estos profesionales llevan a cabo programación sofisticada y trabajan con conjuntos de datos y algoritmos complejos para entrenar sistemas inteligentes.

Aunque muchos temen que la IA pronto reemplace puestos de trabajo, en esta etapa de desarrollo tecnológico, todavía se están creando posiciones como la de ingeniero de aprendizaje automático, ya que las empresas necesitan trabajadores altamente capacitados para desarrollar y mantener una amplia variedad de aplicaciones.

¿Qué es el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático es una rama de la IA que permite a los sistemas informáticos aprender y mejorar automáticamente a partir de la experiencia, en lugar de ser programados explícitamente. En el aprendizaje automático, las computadoras utilizan conjuntos masivos de datos y aplican algoritmos para entrenar y realizar predicciones.

Los sistemas de aprendizaje automático pueden aplicar rápidamente conocimientos y entrenamiento de grandes conjuntos de datos para realizar reconocimiento facial, reconocimiento de voz, reconocimiento de objetos, traducción y muchas otras tareas.

¿Por qué hay una mayor demanda de ingenieros de aprendizaje automático?

La demanda de talento en IA, incluidos los ingenieros de aprendizaje automático, está en aumento, ya que las organizaciones de todos los tamaños encuentran formas de aprovechar estas tecnologías en constante evolución. Las empresas cada vez más adoptan soluciones de IA y aprendizaje automático "para mejorar la experiencia del cliente, aumentar las ventas y mejorar las operaciones", según WSJ Pro.

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Según el Informe de Transformación de Inteligencia Artificial de la empresa de desarrollo de aplicaciones Reign, "en la última década, los Estados Unidos han experimentado un aumento del 21% en el número de empleos relacionados con la IA", y los salarios de los trabajos relacionados con la IA aumentaron un 27% entre 2010 y 2020. Además, ITCareerFinder informó recientemente que se espera un crecimiento del 71% en los empleos que requieren habilidades de IA/aprendizaje automático en los próximos cinco años.

¿Qué impulsa el crecimiento del mercado de aprendizaje automático? Fortune Business Insights atribuye el aumento a la adopción de la IA en una variedad de industrias, incluyendo la atención médica, el comercio minorista y la manufactura. La pandemia de COVID-19 también ha contribuido al aumento del uso de IA/aprendizaje automático, ya que estas tecnologías se utilizan para rastrear, predecir y ayudar a las organizaciones a implementar estrategias de automatización para recuperarse del impacto de la pandemia.

¿Cuáles son algunas funciones de trabajo de los ingenieros de aprendizaje automático?

Los ingenieros de aprendizaje automático pueden seguir una variedad de trayectorias profesionales. A continuación, se presentan algunos roles en el campo y las habilidades que requieren, según Udacity.

• Ingeniero de software de aprendizaje automático: fundamentos de ciencias de la computación y programación, ingeniería de software y diseño de sistemas.
• Ingeniero de aprendizaje automático aplicado: fundamentos de ciencias de la computación y programación, aplicación de algoritmos y bibliotecas de aprendizaje automático.
• Ingeniero principal de aprendizaje automático: fundamentos de ciencias de la computación y programación, aplicación de algoritmos y bibliotecas de aprendizaje automático, modelado y evaluación de datos.

¿Qué lenguajes de programación son los mejores para convertirse en ingeniero de aprendizaje automático?

Python, R y Java/JavaScript encabezan la lista de los lenguajes de programación más populares, según Springboard, seguidos de Julia y LISP. Python, que según GeeksforGeeks es el favorito del 60% de los desarrolladores de aprendizaje automático, es flexible, escalable y más fácil de aprender que muchos otros lenguajes.

¿Qué otras habilidades se requieren para convertirse en ingeniero de aprendizaje automático?

En general, los ingenieros de aprendizaje automático deben tener habilidades en ciencias de la computación y programación, matemáticas y estadísticas, ciencia de datos, aprendizaje profundo y resolución de problemas. A continuación, se muestra un desglose de algunas de las habilidades necesarias, según Udacity.

Fundamentos de ciencias de la computación y programación: estructuras de datos (pilas, colas, matrices multidimensionales, árboles, grafos), algoritmos (búsqueda, ordenamiento, optimización, programación dinámica), computabilidad y complejidad (P frente a NP, problemas NP-completos, notación de orden grande, algoritmos aproximados) y arquitectura de computadoras (memoria, caché, ancho de banda, bloqueos, procesamiento distribuido).

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Probabilidad y estadística: caracterización formal de la probabilidad (probabilidad condicional, regla de Bayes, verosimilitud, independencia) y técnicas derivadas de ella (redes de Bayes, procesos de decisión de Markov, modelos ocultos de Markov). Medidas estadísticas (media, mediana, varianza), distribuciones (uniforme, normal, binomial, de Poisson) y métodos de análisis (ANOVA, pruebas de hipótesis).

Modelado y evaluación de datos: encontrar patrones (correlaciones, agrupaciones, vectores propios), predecir propiedades de instancias previamente no vistas (clasificación, regresión, detección de anomalías) y determinar la medida correcta de precisión/error (por ejemplo, pérdida logarítmica para clasificación o suma de errores al cuadrado para regresión) y una estrategia de evaluación (división de entrenamiento y prueba, validación cruzada secuencial vs. aleatoria).

Aplicación de algoritmos y bibliotecas de aprendizaje automático: implementaciones estándar de algoritmos de aprendizaje automático disponibles a través de bibliotecas, paquetes y APIs (como scikit-learn, Theano, Spark MLlib, H2O.ai y TensorFlow). Aplicarlos de manera efectiva significa seleccionar el modelo adecuado (árbol de decisiones, vecino más cercano, red neuronal, máquina de soporte vectorial, conjunto de múltiples modelos) y un procedimiento de aprendizaje para ajustar los datos (regresión lineal, descenso de gradiente, algoritmos genéticos, bagging, boosting y otros métodos específicos del modelo), así como comprender cómo los hiperparámetros afectan el aprendizaje.

Ingeniería de software y diseño de sistemas: los ingenieros de aprendizaje automático trabajan típicamente en software que se integra en un ecosistema más grande de productos y servicios. Esto significa que necesitan comprender cómo funcionan las diferentes partes juntas, comunicarse con las partes (usando llamadas a bibliotecas, APIs REST y consultas de bases de datos) y construir interfaces para que otros puedan usar su trabajo. Esto implica conocer el diseño de sistemas y las mejores prácticas de ingeniería de software (incluido el análisis de requisitos, el diseño de sistemas, la modularidad, el control de versiones, las pruebas y la documentación).

¿Cuál es el promedio de salario de un ingeniero de aprendizaje automático?

Según los últimos datos de Indeed, los ingenieros de aprendizaje automático en los Estados Unidos ganan un salario promedio de $131,255. Sin embargo, ZipRecruiter cita un promedio nacional más alto de $157,676 ($76 por hora) a partir del 28 de marzo de 2022.

ZipRecruiter también indica las 10 ciudades de los Estados Unidos con los salarios promedio más altos. Encabezando la lista se encuentran Richmond, California ($192,929), Stamford, Connecticut ($187,866) y Bellevue, Washington ($187,441).

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¿Cuáles son los mercados más calientes para los empleos de ingenieros de IA y aprendizaje automático?

El Área de la Bahía de San Francisco, Austin, la ciudad de Nueva York y Denver son mencionados por Datamation como centros tecnológicos con una alta concentración de empleos en IA y aprendizaje automático. Según el informe más reciente de CompTIA sobre empleos en tecnología, los puestos relacionados con la IA, que representaban aproximadamente el 20% de todas las ofertas de empleo en tecnologías emergentes, eran más comunes en California, Texas, Massachusetts, Florida y Washington.

¿En qué industrias se publican estos empleos? Dice identifica servicios profesionales, científicos y técnicos; finanzas y seguros; y manufactura como los principales campos de contratación.

¿Cuáles son algunas preguntas típicas en una entrevista para ingeniero de aprendizaje automático?

Quienes solicitan empleos en aprendizaje automático pueden esperar diferentes tipos de preguntas durante una entrevista, que evaluarán sus habilidades en matemáticas y estadísticas, ciencia de datos, aprendizaje profundo, programación y resolución de problemas.

Algunas preguntas que podría esperar un ingeniero de aprendizaje automático durante una entrevista incluyen:

• ¿En qué has estado trabajando en los últimos años?
• ¿Con qué herramientas de IA y aprendizaje automático estás familiarizado y qué nivel de habilidad tienes en ellas?
• ¿Qué haces para mantenerte al tanto de las tecnologías en constante cambio?
• ¿Cómo limpias y preparas los datos para garantizar su calidad y relevancia?
• ¿Cómo manejas los datos faltantes o corruptos en un conjunto de datos?
• ¿Cuáles son las implicaciones éticas de utilizar el aprendizaje automático?

También es importante que los solicitantes de empleo lleguen a la entrevista con preguntas para el gerente de contratación, según Dave Castillo, vicepresidente gerente de aprendizaje automático en Capital One y citado en Newsmatic.

"Una entrevista es una conversación de dos vías", dijo Castillo. "Tan importante como las preguntas que hacemos son las preguntas que los candidatos nos hacen a nosotros. Queremos asegurarnos de que el candidato sea la elección adecuada para la empresa, pero también de que la empresa sea la elección adecuada para el candidato".

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¿Dónde puedo encontrar recursos para una carrera en aprendizaje automático?

Existen muchos caminos para ingresar a una carrera como ingeniero de aprendizaje automático. Un buen lugar para comenzar es dominar un lenguaje de programación como Python, R o Java. Para el aprendizaje automático en sí, hay disponibles numerosos Cursos Masivos Abiertos en Línea (MOOC), programas y certificaciones en línea, incluyendo clases en Coursera y edX, y un nanogrado de Udacity. También se encuentran disponibles ofertas especiales y paquetes de capacitación en Newsmatic Academy.

También puedes adquirir experiencia práctica realizando proyectos reales con datos reales en sitios como Kaggle. Unirse a organizaciones locales, como reuniones de grupos o hackathones, para aprender de otros en el campo también puede ser de gran ayuda.

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