Trabajos de Programador Deep Learning Remoto

El deep learning es una técnica que involucra el machine learning y la inteligencia artificial (IA) para ayudar a las personas a adquirir conocimientos. Una parte importante del deep learning es la ciencia de datos. Esta abarca la estadística y el modelado predictivo. Los ingenieros que se encargan de recopilar, analizar e interpretar volúmenes masivos de datos lo encontrarán increíblemente útil, ya que el deep learning hace que este proceso sea más rápido y fácil.

Los ingenieros de deep learning son programadores expertos que investigan, crean y construyen software autoejecutable para automatizar los modelos de predicción. Un ingeniero de deep learning produce sistemas de inteligencia artificial (IA) que aprovechan enormes conjuntos de datos para producir y construir algoritmos de aprendizaje y predicción.

Machine Learning Engineer, ¿qué es?
El ingeniero de machine learning debe estudiar, analizar y organizar los datos, realizar pruebas y mejorar el proceso de aprendizaje para ayudar a desarrollar modelos de alto rendimiento.

Si te gustan los datos, la automatización y los algoritmos, el machine learning puede ser la carrera adecuada para ti. Tu trabajo consistirá en mover cantidades masivas de datos en bruto, desarrollar algoritmos para procesar esos datos y automatizar el proceso para su optimización.

Los puestos de trabajo de ingeniero de deep learning están muy demandados en todos los sectores, ya que ofrecen estabilidad laboral y una amplia gama de perspectivas. Según distintos estudios, el sector mundial de la IA y el machine learning se desarrollará a un ritmo estable desde 2018 hasta 2027. Según la empresa de investigación de mercados IDC, en 2024, el sector de la IA a nivel mundial estará valorado en más de medio billón de dólares.

La demanda mundial de tecnología y aplicaciones de IA/ML ha dado lugar a un aumento del número de startups de IA y a un mayor interés por el tema entre las empresas ya establecidas. Desde 2010, el número de adquisiciones de startups de IA ha aumentado rápidamente, casi cuadruplicándose entre 2015 y 2018. Las adquisiciones de startups de IA han surgido en paralelo con la financiación de las startups de IA, que ha pasado de más de mil millones de dólares en 2013 a 8.500 millones de dólares en el primer trimestre de 2020.

Las funciones de un ingeniero de deep learning dentro del equipo abarcan una serie de tareas, entre ellas:

• Crear infraestructura de backend, pipelines de datos y/o modelos de machine learning para un servicio impulsado por la IA.
• Automatizar y desarrollar procesos de modelado, trabajando en modelos de clasificación.
• Ayudar en el desarrollo de nuevas características que manejan problemas de gestión de datos difíciles.
• Proporcionar modelos de machine learning a los usuarios finales y probarlos.
• Crear modelos de ML sobresalientes combinando los fundamentos de las ciencias de la computación, como las estructuras de datos, los algoritmos y el machine learning.
• Este curso abarca los lenguajes de programación, los sistemas distribuidos y la recuperación de información, entre otros temas.

Aparte de estas, un ingeniero de deep learning puede tener otras tareas y funciones. Debido a que esta industria aún está en sus inicios y muchos aspectos son todavía desconocidos, cada empresa tiene su propio conjunto de estrategias de automatización productiva.
Como resultado, el empleo de ingeniero de deep learning en las empresas de TI puede incluir funciones adicionales, tales como:

• Trabajo conjunto de científicos de datos y analistas de negocio.
• Automatización de la infraestructura.
• Convertir los modelos de machine learning en APIs.
• Poner a prueba los modelos de IA y machine learning y luego desplegarlos.
• Utilizar el machine learning para crear productos mínimos viables.
• Utilizar la IA para ofrecer nuevos talentos a las empresas.

Para trabajar como ingeniero de deep learning, necesitarás algunos requisitos. Este rol se encarga de desarrollar sistemas de machine learning de alto rendimiento mediante la evaluación y organización de datos, la ejecución de pruebas y experimentos y, en general, la supervisión y optimización del proceso de aprendizaje.

Como ingeniero de deep learning, te encargarás de aplicar los algoritmos a una variedad de bases de código; por lo tanto, la experiencia previa en el desarrollo de software es un plus. Básicamente, la combinación adecuada de matemáticas, estadística y programación web te brindarán la base esencial; una vez que comprendas estos conceptos, estarás listo para solicitar puestos de trabajo en ingeniería de deep learning.

Los trabajos de ingeniero de deep learning son un área muy nueva y en rápida expansión. Como resultado, no hay un enfoque único para convertirse en un ingeniero de deep learning. Dependiendo de tu formación, tu talento técnico y tus áreas de interés, hay una variedad de métodos para entrar en la industria. La IA y el machine learning ya están transformando las industrias de TI, FinTech, Salud, Educación, Transporte y otras, y más por venir. Como resultado, los puestos de ingeniero de deep learning serán cada vez más demandados en el futuro próximo.

1. Habilidades de ingeniería de software

Los ingenieros de deep learning se basan en una variedad de fundamentos de ciencias de la computación, incluida la escritura de algoritmos que pueden buscar, ordenar y optimizar; la familiaridad con los algoritmos aproximados; la comprensión de las estructuras de datos, como las pilas, las colas, los gráficos, los árboles y las matrices multidimensionales; la comprensión de la computabilidad y la complejidad; y el conocimiento de la arquitectura informática, como la memoria, los clústeres, el ancho de banda, los bloqueos y la caché.

2. Habilidad en la ciencia de datos

Los ingenieros de deep learning se basan en una variedad de fundamentos de la ciencia de datos, incluido el conocimiento de lenguajes de programación como Python, SQL y Java, pruebas de hipótesis, modelado de datos, matemáticas, probabilidad y estadística (como clasificadores Naive Bayes, probabilidad condicional, probabilidad, regla de Bayes y redes de Bayes, modelos de Markov ocultos, etc.), y la capacidad de desarrollar una estrategia de evaluación para modelos y algoritmos predictivos. En esto, comparten campo con los Data Scientists. ¿Qué hace un Data Scientist? Recolecta, analiza e interpreta grandes cantidades de datos para luego extraer conclusiones de ellos.

3. Experiencia en machine learning

Muchos ingenieros de machine learning son expertos en el deep learning, la programación dinámica, los diseños de redes neuronales, el procesamiento del lenguaje natural, el procesamiento de audio y vídeo, el aprendizaje de refuerzo, las técnicas de procesamiento de señales complejas y la optimización de los algoritmos de machine learning.

4. La seguridad es una prioridad absoluta para los sistemas de IA/ML

Mientras que los modelos de machine learning necesitan una amplia preparación de datos, el acceso a los mismos debe estar restringido sólo a los empleados y aplicaciones autorizados. La seguridad de los datos es una habilidad que debe dominar a cualquier precio.

5. La experiencia en proyectos reales es un plus

Reconocer cuándo y cómo aplicar sus habilidades técnicas a tareas y asignaciones prácticas es otro componente importante para convertirse en un ingeniero de ML. Completar un proyecto de desarrollo de IA/ML de principio a fin y documentarlo en tu portafolio puede ayudarte a vender tus habilidades y experiencia a posibles empleadores.

6. Habilidades de comunicación

Los ingenieros de deep learning suelen trabajar con data scientists y analistas, ingenieros de software, científicos de investigación, equipos de marketing y equipos de productos; por lo tanto, la capacidad de comunicar claramente los objetivos del proyecto, los plazos y las expectativas a las partes interesadas es fundamental.

7. Capacidad de resolución de problemas

Los ingenieros de deep learning, al igual que los científicos de datos y los ingenieros de software, requieren habilidades de resolución de problemas. Debido a que el machine learning se centra en abordar los problemas en tiempo real, requiere la capacidad de pensar de manera crítica y creativa sobre los desafíos y proponer soluciones.

8. Experiencia en el campo

Para construir software autoejecutable y optimizar las soluciones que utilizan las empresas y los consumidores, los ingenieros de deep learning deben comprender tanto las exigencias del negocio como el tipo de problemas que abordan sus diseños. Sin el conocimiento del dominio, las recomendaciones de un ingeniero de machine learning pueden ser erróneas, su trabajo puede omitir características útiles y la evaluación de un modelo puede ser difícil.

Los ingenieros de deep learning deben trabajar lo suficiente para mantenerse al día con todos los avances actuales de la industria y ampliar constantemente sus talentos. Para triunfar, deben seguir de forma eficaz y continua las mejores prácticas de su sector. En este sentido, hay dos factores principales en los que los desarrolladores deben centrarse para que se produzca este avance: el apoyo de alguien que tenga más experiencia y técnicas más eficaces. También deben afinar sus habilidades analíticas, de programación informática y de inteligencia artificial y machine learning.

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