Oportunidades profesionales o laborales como gestor de aprendizaje automático

Focos

Títulos similares

Gerente de IA, Gerente de Ciencia de Datos, Gerente de Análisis, Gerente de Inteligencia Artificial, Gerente de Ingeniería de Datos

Descripción del puesto

Desde que se crearon los ordenadores, los programadores han querido que fueran capaces de pensar por sí mismos. De hecho, ¡existe todo un campo de la ciencia de datos llamado aprendizaje automático dedicado a ese objetivo!

Como explica IBM, «el aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial (IA) y 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 era cosa de ciencia ficción, hoy en día miles de empresas invierten mucho en IA y aprendizaje automático, con equipos dedicados que trabajan duro para seguir desarrollando la tecnología. Estos equipos necesitan el liderazgo enfocado de gerentes de aprendizaje automático con experiencia que entiendan los objetivos comerciales de sus empresas y sepan cómo guiar a los equipos para que tengan éxito.

Aspectos gratificantes de la carrera profesional

Trabajar con equipos a la vanguardia de la tecnología.
Desarrollo de programas para aumentar la eficiencia y alcanzar los objetivos empresariales.
Remuneración competitiva y excelentes oportunidades para el desarrollo de habilidades.

La primicia

Responsabilidades del puesto

Horario de trabajo

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

Funciones típicas

Busque áreas en las que se pueda aplicar el aprendizaje automático (ML) a proyectos y procesos existentes.
Reunirse con los directivos y equipos de la empresa para explicar conceptos, proponer estrategias y analizar los posibles impactos y beneficios.
Crear una hoja de ruta para el aprendizaje automático en la que se enumeran los procesos y los problemas, así como las matemáticas, los recursos y las herramientas que se utilizarán.
Implementar iniciativas de ML según el calendario previsto.
Dirigir equipos de ML que pueden incluir científicos de datos, ingenieros y programadores.
Aumentar la concienciación de los usuarios sobre cómo se está adoptando el aprendizaje automático y qué cambios deben conocer al respecto.
Trabajar con los equipos de gestión de dispositivos móviles según sea necesario para garantizar que las nuevas estrategias de datos se implementen de manera eficiente.
Generar e implementar algoritmos capaces de extraer información útil de grandes conjuntos de datos.
Evaluar objetivamente 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

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

Habilidades necesarias para el trabajo

Habilidades sociales

Analítico
Perspicacia empresarial
Habilidades comunicativas
Decisivo
Orientado a los detalles
Ético
Independiente
Habilidades de liderazgo
Objetivo
Organizado
Paciente
Resolución de problemas
Trabajo en equipo

Habilidades técnicas

Diferentes tipos de organizaciones

Empresas de consultoría
Comercio electrónico/tiendas minoristas
Sector financiero
Organismos gubernamentales
Empresas sanitarias y farmacéuticas
Fabricación
Instituciones de investigación
Empresas tecnológicas

Expectativas y sacrificios

Se espera que los gerentes de aprendizaje automático estén en la cima de su carrera y listos para liderar equipos de manera eficaz con el fin de alcanzar los objetivos organizativos relacionados con el aprendizaje automático.

Deben ser creativos, éticos y con visión de futuro, capaces de encontrar y aprovechar todas las oportunidades para integrar y aprovechar las capacidades del aprendizaje automático y mejorar el rendimiento. En esta era de competitividad tecnológica, las empresas que no se mantengan al día de las últimas tendencias pueden quedarse rápidamente atrás 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 muy popular en robótica, que consiste en entrenar programas (también conocidos como agentes) para interactuar con el entorno mediante ensayo y error.

A medida que los modelos de ML se vuelven más complejos, los investigadores deben prestar atención a las consideraciones éticas y a cómo los modelos de ML toman decisiones. Otras tendencias incluyen conceptos como el aprendizaje federado, el aprendizaje por transferencia y los modelos preentrenados, AutoML, la computación periférica y el ML en el dispositivo, cada uno de los cuales los gerentes de aprendizaje automático deben conocer para mantenerse al día.

¿Qué tipo de cosas disfrutaban haciendo las personas dedicadas a esta profesión cuando eran más jóvenes?

Los gerentes de aprendizaje automático probablemente se enamoraron de la tecnología a una edad temprana. Es posible que se interesaran por las matemáticas, la programación informática y los lenguajes de programación. Probablemente también disfrutaban resolviendo problemas analíticos o incluso leyendo sobre el impacto de la tecnología en las empresas.

El trabajo en equipo es una parte importante de este campo profesional, pero los gerentes de aprendizaje automático son líderes que deben estar dispuestos a actuar cuando hay desacuerdos. Su trabajo 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 extracurriculares en la escuela.

Educación y formación necesarias

Los gerentes de aprendizaje automático suelen necesitar un título de máster en ciencias de la información o informática, o en un campo relacionado.
Los trabajadores no comienzan como gerentes. Los gerentes requieren varios años de experiencia laboral relevante, incluyendo al menos unos años de experiencia en supervisión.
Muchos gerentes son ascendidos dentro de la organización, ascendiendo desde puestos de nivel inicial o medio como ingenieros de ML, programadores o, en algunos casos, incluso puestos comerciales.
Los temas comunes del curso incluyen:

Modelado 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 IA y ML
Estadística y probabilidad

¡Los estudiantes también pueden aprender lenguajes de programación como Python por su cuenta!
Echa un vistazo a los cursos que ofrece Coursera, como su especialización «Inteligencia artificial: una visión general».
Obtener una certificación de terceros también puede ser útil. Las opciones incluyen:

Aspectos a tener en cuenta en una universidad

Los estudiantes deben buscar universidades que ofrezcan especializaciones 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 relacionadas con la IA y el aprendizaje automático.
Considera la posibilidad de solicitar la admisión a un programa dual de licenciatura y maestría para ahorrar tiempo en completar tu maestría.
Decida si desea realizar cursos en línea o híbridos.
Compare siempre los costos de la matrícula y otras tasas. Revise sus opciones de becas y ayuda financiera.
¡Comprueba si el programa tiene alguna colaboración con empresas que contratan a graduados!
Toma nota de las estadísticas de graduación y colocación laboral de los antiguos alumnos.

Cosas que hacer en la escuela secundaria y la universidad

Los estudiantes de secundaria deben cursar asignaturas de matemáticas (incluido el cálculo diferencial), inglés, comunicaciones y tecnologías de la información (especialmente IA y ML, si es posible).
Los estudiantes de secundaria que no tienen acceso a cursos de IA/ML pueden estudiar por su cuenta para empezar a sentar las bases. ¡Considera la posibilidad de unirte o formar un club de informática!
Los conocimientos de Python y SQL te serán útiles más adelante, y también se pueden aprender de forma autodidacta.
Solicita una plaza en un programa de grado en informática o ciencia de datos, o en un campo relacionado, con especialización en aprendizaje automático. Considera la posibilidad de solicitar una plaza en un programa doble de grado y máster para ahorrar tiempo en completar tu máster.

Puede que no sea necesario tener un título de máster para todos los puestos, pero puede mejorar tus credenciales y permitirte solicitar puestos iniciales mejor remunerados.

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

Hoja de ruta típica

Hoja de ruta del gestor de aprendizaje automático

Cómo conseguir tu primer empleo

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 tengas varios años de experiencia laboral relevante, primero tendrás que solicitar puestos de nivel inicial.
Considera mudarte cerca de una ciudad tecnológica como Austin, Dallas, Raleigh, San José o Charlotte.
Mantén el contacto con tus compañeros de clase y utiliza tu red de contactos para obtener consejos sobre el empleo. La mayoría de los puestos de trabajo se siguen encontrando a través de contactos personales.
Pregunte a sus instructores, antiguos supervisores y/o compañeros de trabajo si están dispuestos a servir como referencias personales. No facilite su información de contacto personal sin su permiso previo.
Echa un vistazo a algunos ejemplos de currículums relacionados con el aprendizaje automáticoy preguntas tipo para entrevistas, 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 haciendo simulacros de entrevistas con el centro de orientación profesional de tu escuela (si lo hay).
Vístete adecuadamente para las entrevistas y demuestra tu entusiasmo y tus conocimientos sobre el campo de la IA/ML.

Cómo ascender en la escala profesional

Se necesitan años de formación y experiencia laboral para llegar a ser director de aprendizaje automático. Una vez que se alcanza ese puesto, ya se está en un nivel bastante alto, pero aún hay oportunidades de ascenso y aumentos salariales.
Los puestos de trabajo de mayor nivel incluyen el de director sénior de aprendizaje automático, director de aprendizaje automático o jefe de aprendizaje automático.
Los gerentes también pueden buscar puestos de liderazgo interfuncional o de especialización en el sector. Algunos optan por pasar a puestos dedicados exclusivamente a la investigación y el desarrollo.
Comunique a su supervisor que está interesado en progresar profesionalmente y pídale consejo.
La mayoría de los gerentes de ML tienen un título de posgrado, pero para aquellos que no lo tienen, obtener una maestría será una excelente manera de mejorar sus credenciales y calificaciones.
Añadir valor a la organización incorporando el aprendizaje automático siempre que sea posible. Comunicarse con los líderes y las partes interesadas para garantizar que se comprenden los objetivos y las ventajas del aprendizaje automático.
Dirigir equipos de manera eficaz y garantizar que los proyectos se mantengan dentro del plazo y del presupuesto previstos.
Manténgase al tanto de las tendencias y los retos de la IA y el aprendizaje automático. Manténgase al día sobre el software más reciente.
Si trabajas en una organización pequeña, es posible que tengas que solicitar un puesto en una organización más grande o de otro tipo para ganar más dinero o alcanzar metas profesionales más altas.

Por ejemplo, los gerentes que trabajan para organismos gubernamentales pueden ganar un salario más lucrativo en una empresa tecnológica privada.

Obtener certificaciones avanzadas de terceros también puede resultar útil. Las opciones incluyen:

Por supuesto, los gerentes de ML con una sólida formación empresarial pueden prosperar como emprendedores que lanzan sus propios negocios relacionados con la IA o el ML en lugar de trabajar para otros.

Consideremos el caso del profesor Andrew Ng, de Stanford, un destacado empresario del aprendizaje automático y cofundador de Coursera y Google Brain, ¡que tiene un patrimonio neto de unos 122 millones de dólares!

Herramientas/recursos recomendados

Sitios web

Libros

Aprendizaje automático práctico con Scikit-Learn, Keras y TensorFlow: conceptos, herramientas y técnicas para crear sistemas inteligentes, por Aurélien Géron.
Aprendizaje automático para principiantes, por John Paul Mueller
El libro de cien 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 directivo. Hay numerosas opciones profesionales relacionadas que se pueden tener en cuenta, algunas de las cuales pueden requerir menos tiempo para obtener la cualificación necesaria. Del mismo modo, algunos de estos puestos pueden servir como trampolín para convertirse más adelante en director de aprendizaje automático.

Ingeniero de indicaciones 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

Fuente de noticias

Editado por Gladeo

Empleos destacados

Cursos y herramientas en línea

Expectativas salariales anuales

$142K

$172K

$210K

Los nuevos trabajadores comienzan con un salario de alrededor de 142 000 dólares. El salario medio es de 172 000 dólares al año. Los trabajadores con mucha experiencia pueden ganar alrededor de 210 000 dólares.