Seis trabajos de inteligencia artificial (IA) a considerar este año

Las perspectivas lucen prometedoras para los trabajos en inteligencia artificial, lo cual es una buena noticia para cualquiera interesado en el creciente campo de la IA. De hecho, los ingenieros de aprendizaje automático y los científicos de datos han mantenido un lugar destacado en la lista de mejores trabajos de Indeed durante años.  A medida que la prevalencia de la IA ha aumentado debido a tecnologías generativas recientes como ChatGPT, es posible que te estés preguntando qué trabajos hay disponibles en este campo y cómo conseguir uno. El siguiente artículo proporciona una descripción general de las carreras en inteligencia artificial, así como las habilidades y la educación que necesitarás para perseguirlas.

Ingeniero en Inteligencia Artificial (IA)

Los ingenieros de IA son profesionales que emplean técnicas de IA y aprendizaje automático para desarrollar aplicaciones y sistemas que mejoran la eficiencia de las organizaciones. La ingeniería de IA se enfoca en crear herramientas, sistemas y procesos que aplican la IA a problemas del mundo real. Los algoritmos se «entrenan» con datos para aprender y funcionar de manera más efectiva. Los ingenieros de IA pueden contribuir a la reducción de costos, aumento de productividad, ganancias y ofrecer recomendaciones comerciales.

Responsabilidades del ingeniero de IA

Su responsabilidad incluye la construcción y gestión de la infraestructura tanto para el desarrollo como para la implementación de soluciones de IA. A continuación, se detallan algunas de las tareas y responsabilidades específicas de un ingeniero de IA:

• Desarrollan y supervisan la infraestructura necesaria para la producción y desarrollo eficiente de soluciones basadas en IA.
• Interpretan resultados estadísticos para orientar y optimizar el proceso de toma de decisiones en la organización.
• Implementan automatización en las infraestructuras de IA, facilitando el trabajo del equipo de ciencia de datos.
• Crean modelos de inteligencia artificial desde cero y colaboran con gerentes de productos y otras partes interesadas en su análisis e implementación.
• Convierten los modelos de aprendizaje automático en interfaces de programación de aplicaciones (API) que pueden integrarse con otras aplicaciones.
• Fomentan la colaboración entre diferentes equipos para facilitar la adopción de la IA y promover las mejores prácticas en su implementación.

Cómo convertirse en ingeniero de IA

Para convertirte en ingeniero de inteligencia artificial, es necesario adquirir habilidades fundamentales en informática, tecnología de la información (TI) y matemáticas, ya que estas son esenciales para maniobrar en el ámbito de la inteligencia artificial. Aquí te dejo algunos pasos para comenzar tu trayectoria en la ingeniería de IA:

1. Desarrollar habilidades técnicas es crucial, incluido el dominio de herramientas comúnmente utilizadas por ingenieros de IA.
2. Aprende lenguajes como Python, R, Java y C++ para crear e implementar modelos.
3. Probabilidad, estadística y álgebra lineal: Son esenciales para implementar diversos modelos de inteligencia artificial y aprendizaje automático.
4. Familiarízate con Apache Spark, Hadoop y MongoDB, ya que los ingenieros de IA trabajan con grandes cantidades de datos.
5. Comprende algoritmos de aprendizaje automático, como regresión lineal y Naive Bayes, así como algoritmos de aprendizaje profundo, como redes neuronales recurrentes y redes generativas adversarias. Puedes implementarlos utilizando marcos como Theano, TensorFlow, Caffe, Keras y PyTorch.

Puedes adquirir estas habilidades a través de cursos en línea diseñados específicamente para iniciar tu carrera en inteligencia artificial.

Ingeniera de Machine Learning

Los ingenieros de aprendizaje automático son expertos que se dedican a la investigación, construcción y diseño de la inteligencia artificial responsable del aprendizaje automático. Su labor incluye el mantenimiento y la mejora de los sistemas de IA ya existentes.

¿Qué hace un ingeniero de aprendizaje automático?

Frecuentemente, un ingeniero de aprendizaje automático también asume el papel de comunicador esencial entre otros miembros del equipo de ciencia de datos, colaborando directamente con los científicos de datos que desarrollan modelos para construir sistemas de inteligencia artificial y facilitando la comunicación con quienes los construyen y ejecutan.

Aunque las responsabilidades específicas pueden variar, las tareas comunes de los ingenieros de aprendizaje automático suelen incluir:

1. Implementación de algoritmos de aprendizaje automático
2. Ejecución de experimentos y pruebas de sistemas de IA
3. Diseño y desarrollo de sistemas de aprendizaje automático
4. Realizar análisis estadísticos

Cómo convertirse en ingeniero de aprendizaje automático

Para convertirte en ingeniero de aprendizaje automático, puedes seguir varios caminos que se describen a continuación. Primero, revisemos los tres pasos esenciales que debes seguir:

1. Obtener una licenciatura en informática o un campo relacionado

Dado que el aprendizaje automático forma parte del ámbito de las ciencias de la computación, es esencial tener una sólida formación en programación, ciencia de datos y matemáticas para tener éxito. Muchos trabajos en ingeniería de aprendizaje automático requieren al menos una licenciatura, por lo que iniciar un curso de estudios en ciencias de la computación o un campo estrechamente relacionado, como la estadística, es un excelente primer paso.

2. Obtener experiencia laboral de nivel inicial

Después de obtener tu título en ciencias de la computación, el siguiente paso es comenzar a trabajar en el campo de la ciencia de datos para adquirir experiencia en aprendizaje automático o inteligencia artificial. Algunos roles de nivel inicial que pueden conducir a una carrera en aprendizaje automático incluyen ingeniero informático, científico de datos, desarrollador de software o ingeniero de software.

3. Desarrollar tu experiencia en aprendizaje automático

Mientras trabajas en un puesto relacionado, puedes adquirir experiencia especializada que te preparará para la ingeniería de aprendizaje automático. Considera trabajar en proyectos de aprendizaje automático para practicar habilidades esenciales u obtener certificaciones relevantes.

Ingeniero de datos

Los ingenieros de datos desempeñan un papel fundamental al crear sistemas que se encargan de recopilar, gestionar y transformar datos en bruto en información procesable, que puede ser interpretada por científicos de datos, analistas de negocios y otros profesionales relacionados con los datos. La ingeniería de datos es un campo amplio que tiene aplicaciones en prácticamente todas las industrias.

¿Qué hace un ingeniero de datos?

Su objetivo principal es facilitar el acceso a los datos para que las organizaciones puedan utilizarlos en la evaluación y optimización de su rendimiento. Las responsabilidades típicas de un ingeniero de datos incluyen:

1. Adquisición de conjuntos de datos que se alineen con las necesidades comerciales de la organización.
2. Desarrollo de algoritmos para transformar datos en información útil y procesable.
3. Creación y mantenimiento de arquitecturas de canalización de bases de datos.
4. Colaboración con la dirección para comprender los objetivos comerciales y garantizar que los esfuerzos estén alineados con estos objetivos.
5. Desarrollo de nuevos métodos y herramientas de análisis de datos.
6. Cumplimiento de políticas de seguridad y gobierno de datos para proteger la integridad y confidencialidad de la información.

Cómo convertirse en ingeniero de datos

Para convertirte en ingeniero de datos y destacar en una carrera en constante evolución, aquí hay algunos pasos y habilidades clave que puedes desarrollar:

• Obtener un título en informática o un campo relacionado: Muchos ingenieros de datos tienen una licenciatura en informática u otro campo relacionado. Un título proporciona una base sólida en conocimientos esenciales. Obtener una maestría puede abrir oportunidades para avanzar en tu carrera y acceder a puestos potencialmente mejor remunerados.
• Desarrollar habilidades de ingeniería de datos. Aprende y perfecciona habilidades clave para la ingeniería de datos, que incluyen:
  • Codificación: Dominio de lenguajes como SQL, NoSQL, Python, Java, R y Scala.
  • Bases de datos relacionales y no relacionales: Familiaridad con el funcionamiento de ambos tipos de bases de datos.
  • Sistemas ETL (extracción, transformación y carga): Conocimiento de herramientas como Xplenty, Stitch, Alooma y Talend.
  • Almacenamiento de datos: Comprender cuándo utilizar un lago de datos frente a un almacén de datos.
  • Automatización y secuencias de comandos: Capacidad para escribir scripts para automatizar tareas repetitivas.
  • Aprendizaje automático: Comprender los conceptos básicos para colaborar efectivamente con científicos de datos.
  • Herramientas de big data: Familiaridad con tecnologías como Hadoop, MongoDB y Kafka.
  • Computación en la nube: Comprender el almacenamiento y la computación en la nube, considerando cursos en plataformas como Amazon Web Services (AWS) o Google Cloud.
  • Seguridad de datos: Conocimiento sobre cómo administrar y almacenar datos de manera segura.

Ingeniero en robótica

Los ingenieros en robótica desempeñan un papel crucial al desarrollar aplicaciones robóticas para diversas industrias, como automoción, fabricación, defensa y medicina. La ingeniería robótica integra elementos de la ingeniería mecánica y eléctrica junto con la informática.

¿Qué hace un ingeniero en robótica?

Como ingeniero en robótica, tu labor abarcará el desarrollo de aplicaciones robóticas en diversas industrias, como la automotriz, aeroespacial, manufacturera, defensa y médica.

Gran parte de tu tiempo puede transcurrir frente a una computadora, donde diseñarás nuevos productos o trabajarás en estaciones de ensamblaje para crear prototipos con fines de prueba. Algunos ingenieros en robótica se desempeñan en plantas de fabricación, supervisando la operación de robots en líneas de ensamblaje.

Para mantenerte al día con los avances en el campo, es probable que asistas a conferencias profesionales. Estos eventos ofrecen la oportunidad de compartir ideas con otros expertos y mantenerse informado sobre las últimas tecnologías.

Trabajando como ingeniero en robótica, podrías especializarte en áreas como:

• Locomoción y movilidad: Desarrollo de sistemas para el desplazamiento y movimiento eficiente de robots.
• Sensación y percepción: Creación de mecanismos que permitan a los robots percibir y entender su entorno.
• Interfaz del operador: Diseño de interfaces que faciliten la interacción entre los operadores humanos y los robots.
• Manipuladores y efectores: Desarrollo de herramientas y dispositivos que permitan a los robots manipular objetos de manera efectiva.
• Programación: Creación de algoritmos y códigos para programar el comportamiento y las funciones de los robots.

¿Qué habilidades se requieren para los ingenieros en robótica?

Los ingenieros en robótica requieren una combinación de habilidades técnicas y habilidades blandas debido a la naturaleza multidisciplinaria y de vanguardia de este campo. Aquí se destacan algunas habilidades esenciales:

• Interés en cómo funcionan las cosas: Comprender la mecánica, la electrónica y los sistemas de retroalimentación sensorial es esencial para diseñar, ensamblar, probar y mantener robots.
• Imaginación: Ser capaz de visualizar cómo un robot se moverá e interactuará con su entorno.
• Habilidades para tomar decisiones: Ante problemas sin soluciones claras, evaluar diferentes opciones y tomar decisiones informadas.
• Habilidades matemáticas: Utilizar matemáticas avanzadas (álgebra, geometría, medidas, estadística) en el diseño y análisis del rendimiento de los robots.
• Habilidades informáticas: Utilizar software para crear diseños detallados y programas especializados para probar el desempeño de los robots.
• Enfoque práctico: Aplicar el pensamiento práctico y lógico para depurar máquinas y tomar decisiones efectivas para garantizar el rendimiento.
• Habilidades de comunicación: Comunicar de manera clara los diseños a otros profesionales y colaborar efectivamente en equipos interdisciplinarios.
• Curiosidad y compromiso con el aprendizaje continuo: Dada la naturaleza de vanguardia de la ingeniería robótica, mantenerse actualizado con los avances tecnológicos es crucial.

Además, es importante señalar que las habilidades específicas pueden variar según la especialización dentro de la ingeniería robótica.

Ingenieros de software

Los ingenieros de software, a veces denominados desarrolladores, tienen la tarea de crear software para computadoras y aplicaciones.  Si eres un pensador analítico que disfruta resolviendo problemas y mejorando sistemas digitales, esta carrera puede resultarte gratificante.

¿Qué hacen los ingenieros de software?

Los ingenieros de software desempeñan un papel fundamental en el desarrollo, mejora y mantenimiento de software. Utilizan lenguajes de programación, plataformas y arquitecturas específicas para crear una variedad de productos, desde juegos de computadora hasta sistemas de control de redes. Además de construir sus propios sistemas, los ingenieros de software también se encargan de probar, mejorar y mantener el software creado por otros profesionales. En este rol, las tareas diarias pueden incluir:

• Diseño y mantenimiento de sistemas de software
• Evaluación y prueba de nuevos programas
• Optimización del software
• Escritura y prueba de código
• Consulta con diversas partes interesadas
• Presentación de nuevas funciones

En resumen, los ingenieros de software se sumergen en el proceso completo de desarrollo de software, desde la concepción y el diseño hasta la implementación y el mantenimiento continuo. Su capacidad para resolver problemas y su enfoque analítico son aspectos clave de este rol, que ofrece la satisfacción de contribuir a la creación y mejora de sistemas digitales.

Cómo convertirse en ingeniero de software

Convertirse en ingeniero de software generalmente implica desarrollar habilidades técnicas y laborales adecuadas. A continuación, se presentan algunos pasos y consideraciones para lograrlo. Habilidades de ingeniería de software:

• Lenguajes de codificación: Desarrolla habilidades en lenguajes como Python, Java, C, C++ o Scala, que son fundamentales en el desarrollo de software.
• Programación orientada a objetos: Comprende los principios de programación orientada a objetos para construir software modular y reutilizable.
• Arquitectura de base de datos: Familiarízate con la creación y gestión de bases de datos, así como la optimización de consultas.
• Gestión de proyectos ágil y scrum: Aprende metodologías ágiles y scrum para gestionar proyectos de desarrollo de software de manera eficiente.
• Sistemas operativos: Adquiere conocimientos sobre sistemas operativos, ya que son fundamentales para el desarrollo de software que interactúa con el hardware.
• Computación en la nube: Familiarízate con conceptos y servicios de computación en la nube, como AWS, Azure o Google Cloud.
• Control de versiones: Aprende a utilizar sistemas de control de versiones, como Git, para colaborar eficientemente en proyectos.
• Pruebas de diseño y depuración: Desarrolla habilidades en pruebas de software, diseño robusto y depuración de código.
• Atención a los detalles: Cultiva la atención a los detalles para asegurar la precisión y eficacia del software.

Científico de datos

Los científicos de datos desempeñan un papel crucial al determinar las preguntas que una organización o equipo debe plantearse y ayudar a descubrir cómo responder esas preguntas mediante el uso de datos. Frecuentemente, desarrollan modelos predictivos para teorizar y pronosticar patrones y resultados. Un científico de datos puede aplicar técnicas de aprendizaje automático para mejorar la calidad de los datos o perfeccionar las ofertas de productos.

¿Qué hace un científico de datos?

En su día a día, un científico de datos puede llevar a cabo las siguientes tareas:

• Analizar conjuntos de datos para descubrir patrones y tendencias que proporcionen conocimientos valiosos.
• Desarrollar algoritmos y modelos de datos que permitan pronosticar resultados y tomar decisiones informadas.
• Aplicar técnicas de aprendizaje automático para mejorar la calidad de los datos o perfeccionar las ofertas de productos.
• Comunicar las recomendaciones derivadas del análisis de datos a otros equipos y al personal superior de manera clara y efectiva.
• Utilizar herramientas como Python, R, SAS o SQL para llevar a cabo el análisis de datos y desarrollar soluciones.
• Permanecer actualizado sobre las últimas innovaciones en el campo de la ciencia de datos para aplicar las mejores prácticas y tecnologías emergentes.

Cómo convertirte en un científico de datos

Convertirte en científico de datos generalmente implica seguir algunos pasos específicos. Aquí hay algunas recomendaciones:

• Obten un título en ciencias de datos: Aunque no siempre es obligatorio, tener un título en ciencias de datos, estadística o ciencias de la computación puede ser beneficioso y brindarle una base sólida.
• Mejora las habilidades relevantes:  Algunas habilidades clave para un científico de datos incluyen:
  • Lenguajes de programación: Python, R, SQL, SAS.
  • Visualización de datos: Tableau, Power BI, Excel.
  • Aprendizaje automático: Familiarizate con los conceptos básicos a través de cursos especializados.
  • Big data: Conocimiento de herramientas como Hadoop y Apache Spark.
  • Comunicación: Desarrollar habilidades de comunicación verbal y escrita para compartir hallazgos de manera efectiva.
• Gana experiencia práctica: Aplica tus conocimientos participando en proyectos prácticos y trabajando en conjuntos de datos reales.
• Desarrolla un portafolio: Crea un portafolio que destaque tus proyectos, habilidades y logros. Un portafolio sólido puede ser crucial al buscar oportunidades laborales.
• Networking: Conéctate con profesionales de la industria, participa en eventos y conferencias, y únete a comunidades en línea. El networking puede abrir puertas a oportunidades laborales y colaboraciones.
• Mantente actualizado: Dado que la ciencia de datos es un campo en constante evolución, mantente al tanto de las últimas tendencias y avances. La formación continua es esencial para seguir siendo relevante en este campo dinámico.

La combinación de educación formal, habilidades técnicas y experiencia práctica contribuirá a su desarrollo como científico de datos.