Oportunidades profesionales o de empleo como responsable de aprendizaje automático

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Títulos similares

Responsable de IA, responsable de ciencia de datos, responsable de análisis, responsable de inteligencia artificial, responsable de ingeniería de datos

Descripción del puesto

Desde que se inventaron los ordenadores, los programadores han querido que fueran capaces de pensar por sí mismos. De hecho, ¡existe toda una rama de la ciencia de datos, denominada «aprendizaje automático», dedicada precisamente a ese objetivo!

Tal y como explica IBM, «el aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial (IA) y de la informática que se centra en el uso de datos y algoritmos para imitar la forma en que aprenden los seres humanos, mejorando gradualmente su precisión».

Lo que antes se limitaba al ámbito de la ciencia ficción, hoy en día miles de empresas están realizando importantes inversiones en inteligencia artificial y aprendizaje automático, con equipos especializados que trabajan intensamente para seguir desarrollando esta tecnología. Estos equipos necesitan el liderazgo especializado de responsables de aprendizaje automático con experiencia, que comprendan los objetivos empresariales de sus empresas y sepan cómo orientar a los equipos para que alcancen el éxito.

Aspectos gratificantes de la carrera profesional

Trabajar con equipos a la vanguardia de la tecnología
Desarrollo de programas para mejorar la eficiencia y alcanzar los objetivos empresariales
Una remuneración competitiva y excelentes oportunidades para el desarrollo profesional

La información de primera mano

Responsabilidades del puesto

Horario de trabajo

Los responsables de aprendizaje automático trabajan a tiempo completo, normalmente con las noches, los fines de semana y los días festivos libres, aunque en ocasiones puede ser necesario hacer horas extras.

Funciones habituales

Busca áreas en las que se pueda aplicar el aprendizaje automático (ML) a los proyectos y procesos existentes
Reunirse con la dirección y los equipos de la empresa para explicar conceptos, proponer estrategias y analizar los posibles impactos y beneficios
Elabora una hoja de ruta sobre aprendizaje automático en la que se enumeren los procesos y los problemas, así como los conceptos matemáticos, los recursos y las herramientas que se van a utilizar.
Poner en marcha las iniciativas de aprendizaje automático según el calendario previsto
Dirigir equipos de aprendizaje automático que pueden estar formados por científicos de datos, ingenieros y programadores
Sensibilizar a los usuarios sobre cómo se está implantando el aprendizaje automático y qué cambios deben tener en cuenta.
Colaborar con los equipos de gestión de dispositivos móviles, según sea necesario, para garantizar que las nuevas estrategias de datos se apliquen de manera eficiente
Generar e implementar algoritmos capaces de extraer información útil de grandes conjuntos de datos
Evaluar de forma objetiva las diferentes metodologías y sus resultados
Utilizar lenguajes de programación y herramientas como Python, R y TensorFlow
Desarrollar procesos automatizados para la validación de modelos predictivos

Responsabilidades adicionales

Colaborar con las empresas asociadas según las instrucciones para compartir conocimientos, ideas o información sobre los cambios
Crear redes sólidas de colaboración externa para mejorar el aprendizaje
Formar o orientar a los miembros del equipo y a los subdirectores

Competencias necesarias para el puesto

Habilidades interpersonales

Analítico
Visión empresarial
Habilidades comunicativas
Decisivo
Con atención al detalle
Ético
Independiente
Habilidades de liderazgo
Objetivo
Organizado
Paciente
Resolución de problemas
Trabajo en equipo

Competencias técnicas

Diferentes tipos de organizaciones

Empresas de consultoría
Comercio electrónico/tiendas minoristas
Sector financiero
Organismos públicos
Empresas del sector sanitario y farmacéutico
Fabricación
Instituciones de investigación
Empresas tecnológicas

Expectativas y sacrificios

Se espera que los responsables de aprendizaje automático estén en plena forma y preparados para dirigir eficazmente a sus equipos con el fin de alcanzar los objetivos de la organización relacionados con el aprendizaje automático.

Deben ser creativos, éticos y con visión de futuro, capaces de detectar y aprovechar todas las oportunidades para integrar y sacar partido a las capacidades del aprendizaje automático (ML) e impulsar el rendimiento. En esta era de competitividad tecnológica, las empresas que no se mantengan al día de las tendencias pueden quedarse rápidamente rezagadas y perder clientes.

Tendencias actuales

El aprendizaje automático está evolucionando rápidamente y hay varias tendencias destacadas a las que hay que prestar atención. Entre ellas se encuentra el avance del aprendizaje profundo y las redes neuronales profundas, inspiradas en la red interconectada de neuronas del cerebro humano. El aprendizaje por refuerzo también es una tendencia de gran actualidad en robótica, que consiste en entrenar a programas (también conocidos como «agentes») para que interactúen con el entorno mediante el método de prueba y error.

A medida que los modelos de aprendizaje automático se vuelven más complejos, los investigadores deben prestar atención a las consideraciones éticas y a la forma en que estos modelos toman decisiones. Otras tendencias incluyen conceptos como el aprendizaje federado, el aprendizaje por transferencia y los modelos preentrenados, el AutoML, la computación en el borde y el aprendizaje automático en el dispositivo; ¡los responsables de aprendizaje automático deben informarse sobre cada uno de ellos para mantenerse al día!

¿Qué tipo de cosas les gustaba hacer a las personas que se dedican a esta profesión cuando eran más jóvenes…?

Es probable que los responsables de aprendizaje automático se sintieran atraídos por la tecnología desde muy jóvenes. Es posible que les interesaran las matemáticas, la programación informática y los lenguajes de programación. Seguramente también les gustaba resolver problemas de forma analítica o incluso leer sobre el impacto de la tecnología en las empresas.

El trabajo en equipo es una parte importante de este ámbito profesional, pero los responsables de aprendizaje automático son líderes que deben estar dispuestos a actuar cuando surgen desacuerdos. Su labor consiste en garantizar un comportamiento y una toma de decisiones adecuados en materia de aprendizaje automático. Esta capacidad de liderazgo podría haberse desarrollado a través de actividades extraescolares.

Formación y capacitación necesarias

Los responsables de aprendizaje automático suelen necesitar un máster en ciencia de datos, informática o un campo relacionado.
Los trabajadores no empiezan siendo directivos. Para llegar a ser directivo se necesitan varios años de experiencia laboral relevante, incluidos al menos unos cuantos años de experiencia en puestos de supervisión.
Muchos directivos ascienden desde dentro de la organización, abriéndose camino desde puestos de nivel inicial o intermedio como ingenieros de aprendizaje automático, programadores o, en algunos casos, incluso en puestos relacionados con el ámbito empresarial.
Entre los temas habituales del curso se incluyen:

Modelización de datos
Aprendizaje profundo
Algoritmos y técnicas de aprendizaje automático
Procesamiento del lenguaje natural
Redes neuronales
Lenguajes de programación (R, Python, C++, Java) y bibliotecas de Python como NumPy, Pandas, Matplotlib y Scikit-learn
Aprendizaje por refuerzo
Relación entre la IA y el aprendizaje automático
Estadística y probabilidad

¡Los estudiantes también pueden aprender por su cuenta lenguajes de programación como Python!
Echa un vistazo a la oferta de cursos de Coursera, como su especialización «Inteligencia artificial: una visión general».
Obtener una certificación de terceros también puede resultar útil. Entre las opciones se incluyen:

Aspectos que hay que tener en cuenta a la hora de elegir una universidad

Los estudiantes deberían buscar universidades que ofrezcan titulaciones en ciencia de datos, informática, inteligencia artificial o aprendizaje automático.
Busca programas que ofrezcan prácticas u otras oportunidades en las que puedas adquirir experiencia práctica, especialmente en el ámbito de la IA y el aprendizaje automático.
Plantéate matricularte en un programa doble de grado y máster para ahorrar tiempo a la hora de completar tu máster.
Decide si quieres hacer cursos en línea o híbridos
Compara siempre los costes de la matrícula y otras tasas. Analiza tus opciones de becas y ayudas económicas.
¡Averigua si el programa tiene algún acuerdo de colaboración con empresas que contraten a titulados!
Toma nota de las estadísticas sobre graduación y inserción laboral de los antiguos alumnos

Actividades para hacer en el instituto y en la universidad

Los alumnos de secundaria deberían cursar asignaturas de matemáticas (incluido el cálculo diferencial), inglés, comunicación y tecnologías de la información (especialmente inteligencia artificial y aprendizaje automático, si es posible).
Los alumnos de secundaria que no tengan acceso a cursos de IA/aprendizaje automático pueden estudiar por su cuenta para empezar a sentar las bases. ¡Plantéate unirte a un club de informática o crear uno!
Los conocimientos de Python y SQL te resultarán útiles más adelante, y también se pueden adquirir de forma autodidacta.
Solicita plaza en un programa de grado en informática, ciencia de datos o un campo relacionado, con especialización en aprendizaje automático. Plantéate solicitar plaza en un programa combinado de grado y máster para ahorrar tiempo a la hora de completar tu máster.

Puede que no sea necesario tener un máster para todos los puestos, pero puede reforzar tu perfil profesional y permitirte optar a puestos iniciales mejor remunerados.

Busca trabajos a tiempo parcial en los que puedas adquirir experiencia laboral relevante. Necesitarás años de experiencia para que te tengan en cuenta para un puesto directivo (incluida la experiencia en la supervisión de otras personas y la dirección de equipos).
Solicita prácticas relevantes, ya sea a través de tu centro educativo o por tu cuenta
Lee revistas y artículos de sitios web relacionados con el aprendizaje automático. Plantéate realizar cursos puntuales a través de Courserau otras plataformas para un aprendizaje más estructurado.
Solicita una entrevista informativa con un responsable de aprendizaje automático en activo

Plan de acción típico

Hoja de ruta de Machine Learning Manager

Cómo conseguir tu primer trabajo

Echa un vistazo a portales de empleo como Indeed.com, LinkedIn, Glassdoor, Monster, CareerBuilder, SimplyHired o ZipRecruiter
¡No esperes empezar en un puesto directivo! A menos que ya cuentes con unos años de experiencia laboral relevante, tendrás que solicitar primero puestos de nivel inicial.
Plantéate mudarte cerca de una ciudad que sea centro tecnológico, como Austin, Dallas, Raleigh, San José o Charlotte.
Mantén el contacto con tus compañeros de clase y aprovecha tu red de contactos para obtener consejos sobre el mundo laboral. La mayoría de los puestos de trabajo siguen encontrándose a través de contactos personales.
Pregunta a tus profesores, antiguos jefes y/o compañeros de trabajo si estarían dispuestos a servirte de referencia personal. No facilites sus datos de contacto personales sin su permiso previo.
Echa un vistazo a algunos ejemplos de currículums relacionados con el aprendizaje automáticoy a ejemplos de preguntas de entrevista, incluyendo conceptos básicos como «¿Cuáles son los diferentes tipos de aprendizaje automático?» o temas más avanzados como «¿Cómo sabrás qué algoritmo de aprendizaje automático elegir para tu problema de clasificación?».
Practica realizando simulacros de entrevistas con el centro de orientación profesional de tu centro educativo (si lo hay).
Vístete de forma adecuada para las entrevistas y demuestra tu entusiasmo y tus conocimientos sobre el campo de la IA y el aprendizaje automático.

Cómo ascender en la escala profesional

Se necesitan años de formación y experiencia laboral para ir ascendiendo hasta llegar a ser responsable de aprendizaje automático. Una vez que se alcanza ese puesto, ya se está en un nivel bastante alto, pero aún así hay oportunidades de ascenso y de aumentos salariales.
Entre los puestos de mayor nivel se incluyen el de responsable sénior de aprendizaje automático, el de director de aprendizaje automático o el de jefe de aprendizaje automático.
Los directivos también pueden optar por puestos de liderazgo interfuncional o de especialización en un sector concreto. Algunos deciden dar el salto a puestos dedicados exclusivamente a la investigación y el desarrollo.
Comunícale a tu superior que te interesa avanzar profesionalmente y pídele consejo.
La mayoría de los responsables de aprendizaje automático cuentan con un título de posgrado, pero para aquellos que no lo tengan, cursar un máster será una forma estupenda de mejorar sus credenciales y cualificaciones.
Aportar valor a la organización incorporando el aprendizaje automático (ML) siempre que resulte útil. Comunicarse con la dirección y las partes interesadas para garantizar que se comprendan los objetivos y las ventajas del aprendizaje automático (ML).
Dirigir equipos de forma eficaz y garantizar que los proyectos se mantengan dentro de los plazos y del presupuesto previstos
Mantente al tanto de las tendencias y los retos de la IA y el aprendizaje automático. Mantente al día sobre las últimas novedades en software
Si trabajas en una organización más pequeña, es posible que tengas que solicitar un puesto en una organización más grande o de otro tipo para ganar un sueldo más alto o alcanzar metas profesionales más ambiciosas.

Por ejemplo, los directivos que trabajan para organismos públicos pueden llegar a cobrar un sueldo más elevado en una empresa tecnológica privada.

Obtener certificaciones avanzadas de terceros también puede resultar útil. Entre las opciones se incluyen:

Por supuesto, los responsables de aprendizaje automático con una sólida formación empresarial pueden triunfar como emprendedores que pongan en marcha sus propios negocios relacionados con la inteligencia artificial o el aprendizaje automático, en lugar de trabajar para otra persona.

Pensemos, por ejemplo, en el profesor de Stanford Andrew Ng, un destacado emprendedor en el ámbito del aprendizaje automático y cofundador de Coursera y Google Brain, ¡cuya fortuna asciende a unos 122 millones de dólares!

Herramientas y recursos recomendados

Páginas web

Libros

Aprendizaje automático práctico con Scikit-Learn, Keras y TensorFlow: conceptos, herramientas y técnicas para crear sistemas inteligentes, de Aurélien Géron
«Aprendizaje automático para principiantes», de John Paul Mueller
El libro de 100 páginas sobre aprendizaje automático, de Andriy Burkov

Plan B

El aprendizaje automático es un campo fascinante, pero se necesitan años de formación y experiencia laboral para poder optar a un puesto de responsable. Existen numerosas opciones profesionales relacionadas que se pueden tener en cuenta, algunas de las cuales pueden requerir menos tiempo para alcanzar los requisitos necesarios. Del mismo modo, ¡algunos de estos puestos pueden servir como trampolín para llegar a ser responsable de aprendizaje automático más adelante!

Ingeniero de prompts de IA
Ingeniero de Big Data
Desarrollador de inteligencia empresarial
Programador informático
Analista de sistemas informáticos
Arquitecto de bases de datos
Científico de datos
Analista de seguridad de la información
Matemático
Ingeniero de aprendizaje automático
Ingeniero en robótica
Arquitecto de software
Desarrollador web

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Editado por Gladeo

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Los nuevos trabajadores empiezan con un sueldo de unos 142 000 dólares. El sueldo medio es de 172 000 dólares al año. Los trabajadores con mucha experiencia pueden llegar a ganar unos 210 000 dólares.