Focos de atención
Director de IA, Director de Ciencia de Datos, Director de Análisis, Director de Inteligencia Artificial, Director de Ingeniería de Datos
Ever since computers were first created, programmers have wanted them to be able to think for themselves. In fact, there’s an entire field of data science called machine learning dedicated to that goal!
As IBM explains, “Machine learning is a branch of artificial intelligence (AI) and computer science which focuses on the use of data and algorithms to imitate the way that humans learn, gradually improving its accuracy.”
Una vez confinadas al reino de la ciencia ficción, hoy miles de empresas están invirtiendo fuertemente en IA y aprendizaje automático, con equipos dedicados que trabajan duro para desarrollar aún más la tecnología. Estos equipos requieren el liderazgo específico de directores de aprendizaje automático experimentados que comprendan los objetivos empresariales de sus empresas y sepan cómo entrenar a los equipos para que tengan éxito.
- Trabajar con equipos a la vanguardia de la tecnología
- Desarrollo de programas para aumentar la eficacia y alcanzar los objetivos empresariales
- Remuneración competitiva y grandes oportunidades de desarrollo de competencias
Horario de trabajo
- Los gestores de aprendizaje automático trabajan a jornada completa, normalmente con noches, fines de semana y festivos libres, aunque ocasionalmente pueden ser necesarias horas extraordinarias.
Tareas típicas
- Buscar áreas en las que el aprendizaje automático (ML) pueda aplicarse a proyectos y procesos existentes.
- Reunirse con la dirección y los equipos de la empresa para explicar conceptos, proponer estrategias y revisar posibles repercusiones y beneficios.
- Crear una hoja de ruta de aprendizaje automático en la que se enumeren los procesos y los problemas, así como las matemáticas, los recursos y las herramientas que deben utilizarse.
- Ejecutar las iniciativas de LD 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 ML y qué cambios pueden necesitar conocer.
- Trabajar 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 implantar algoritmos capaces de extraer información útil de grandes conjuntos de datos.
- Evaluar objetivamente las distintas metodologías y sus resultados
- Use programming languages and tools like Python, R, and TensorFlow
- Desarrollar procesos automatizados para la validación de modelos predictivos
Responsabilidades adicionales
- Trabajar con las empresas asociadas según se indique para compartir conocimientos, ideas o información sobre los cambios.
- Crear sólidas redes de colaboración externa para mejorar el aprendizaje
- Formar o tutelar a los miembros del equipo y a los subdirectores
Habilidades blandas
- Analítica
- Visión empresarial
- Habilidades de comunicación
- Decisivo
- Orientado al detalle
- Ética
- Independiente
- Capacidad de liderazgo
- Objetivo
- Organizado
- Paciente
- Resolución de problemas
- Trabajo en equipo
Habilidades técnicas
- Empresas de consultoría
- Comercio electrónico/tiendas minoristas
- Sector financiero
- Organismos gubernamentales
- Empresas sanitarias y farmacéuticas
- Fabricación
- Instituciones de investigación
- Empresas tecnológicas
Se espera que los directores de aprendizaje automático estén en la cima de su carrera y preparados para dirigir equipos de forma 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 explotar todas las oportunidades para integrar y aprovechar las capacidades de ML e impulsar el rendimiento. En esta era de competitividad de alta tecnología, las empresas que no se mantengan a la vanguardia de las tendencias pueden quedarse atrás rápidamente y perder clientes.
Machine learning is evolving rapidly and there are several notable trends to keep track of. Among them is the advancement of deep learning and deep neural networks inspired by the interconnected network of neurons in the human brain. Reinforcement learning is also a hot trend in robotics, training programs (aka agents) to interact with environments via trial and error.
A medida que los modelos de ML se vuelven más complejos, los investigadores deben prestar atención a las consideraciones éticas y a la forma en que los modelos de ML toman decisiones. Otras tendencias incluyen conceptos como el aprendizaje federado, el aprendizaje por transferencia y los modelos preentrenados, AutoML, edge computing y el ML en el dispositivo, cada uno de los cuales los gestores de aprendizaje automático deben conocer para estar al día.
Los directores de aprendizaje automático probablemente se enamoraron de la tecnología a una edad temprana. Es posible que se interesaran por las matemáticas, la codificación informática y los lenguajes de programación. También es probable que les gustara la resolución analítica de problemas o incluso leer sobre las repercusiones de la tecnología en las empresas.
El trabajo en equipo es una parte importante de este campo profesional, pero los directores 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 el ámbito del aprendizaje automático. Esta capacidad de liderazgo podría haberse desarrollado a través de actividades extraescolares en la escuela.
- Los gestores de aprendizaje automático suelen necesitar un máster en ciencias informáticas o de datos o en un campo relacionado.
- Los trabajadores no empiezan como directivos. Los directivos requieren varios años de experiencia laboral relevante, incluidos al menos algunos años de experiencia como supervisores.
- Muchos directivos ascienden desde dentro de la organización, a partir de puestos de nivel inicial o medio como ingenieros de ML, programadores o, en algunos casos, incluso funciones empresariales.
- Common course topics include:
- Modelización de datos
- Aprendizaje profundo
- Algoritmos y técnicas de aprendizaje automático
- Procesamiento del lenguaje natural
- Redes neuronales
- Programming languages (R, Python, C++, Java) and Python libraries like NumPy, Pandas, Matplotlib, and Scikit-learn
- Aprendizaje por refuerzo
- Relación entre IA y ML
- Estadística y probabilidad
- Students can learn programming languages like Python on their own, too!
- Check out courses offerings from Coursera, such as its Artificial Intelligence: an Overview Specialization
- También puede ser útil obtener una certificación de terceros. Algunas opciones son:
- 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 relacionada con IA y ML.
- Considera la posibilidad de matricularte en un programa dual BS/MS para ahorrar tiempo a la hora de completar tu máster.
- Decide si quieres hacer cursos online o híbridos
- Compare siempre los costes de matrícula y otras tasas. Revisa tus opciones de becas y ayudas económicas.
- Averigua si el programa colabora con empresas que contratan a licenciados.
- Tome nota de las estadísticas de graduación y colocación laboral de los antiguos alumnos
- Los estudiantes de bachillerato deberían cursar matemáticas (incluido cálculo diferencial), inglés, comunicaciones y tecnologías de la información (especialmente IA y ML, si es posible).
- Los estudiantes de secundaria que no tengan acceso a cursos de IA/ML pueden estudiar por su cuenta para empezar a construir una base. Considera la posibilidad de unirte o formar un club de informática.
- Knowledge of Python and SQL will come in handy later, and these can also be learned through self-study
- Solicita una licenciatura en informática o ciencias de datos o un campo relacionado, con especialización en aprendizaje automático. Considera la posibilidad de solicitar un programa dual BS/MS para ahorrar tiempo a la hora de completar tu máster.
- Puede que un máster no sea necesario para todos los puestos, pero puede mejorar tus credenciales y permitirte optar a puestos iniciales mejor remunerados.
- Busca trabajos a tiempo parcial en los que puedas acumular experiencia laboral relevante. Necesitarás años de experiencia para que te consideren para un puesto directivo (incluida la experiencia supervisando a otras personas y dirigiendo equipos).
- Solicita prácticas a través de tu centro de estudios o por tu cuenta.
- Read magazines and website articles related to machine learning. Consider doing ad hoc courses via Coursera or other sites for more structured learning
- Solicite una entrevista informativa con un responsable de aprendizaje automático en activo
- Consulta 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, tendrás que optar primero a puestos de nivel inicial.
- Consider relocating close to a tech hub city like Austin, Dallas, Raleigh, San Jose, or Charlotte
- Mantente en contacto con tus compañeros de clase y utiliza tu red de contactos para obtener sugerencias de trabajo. La mayoría de los empleos se siguen encontrando a través de contactos personales
- Pregunta a tus profesores, antiguos supervisores o compañeros de trabajo si están dispuestos a servirte de referencias personales. No facilites sus datos personales sin autorización previa.
- Check out some Machine Learning-related resume examples and sample interview questions, including basics like “What Are the Different Types of Machine Learning?” or more advanced topics such as “How Will You Know Which Machine Learning Algorithm to Choose for Your Classification Problem?”
- Practica simulacros de entrevistas con el centro de orientación profesional de tu centro de estudios (si disponen de él).
- Dress appropriately for interviews and show your enthusiasm for and knowledge of the AI/ML field
- Se necesitan años de formación y experiencia laboral para llegar a ser Director de Aprendizaje Automático. Una vez allí, ya estás bastante arriba, pero sigue habiendo oportunidades de ascenso y aumentos salariales...
- Entre los puestos de nivel superior se incluyen los de Director Senior de Aprendizaje Automático y Director de Aprendizaje Automático o Jefe de Aprendizaje Automático.
- Los directivos también pueden buscar puestos de liderazgo interfuncional o de especialización sectorial. Algunos optan por cambiar a puestos puramente de investigación y desarrollo
- Haz saber a tu supervisor que estás interesado en progresar profesionalmente y pídele consejo.
- La mayoría de los gestores de ML tienen un título de posgrado, pero para los que no lo tienen, obtener un máster será una buena forma de aumentar sus credenciales y cualificaciones.
- Aportar valor a la organización incorporando el ML allí donde pueda ser útil. Comunicarse con la dirección y las partes interesadas para garantizar que se comprenden los objetivos y beneficios del ML.
- Dirigir equipos con eficacia y garantizar que los proyectos se ajustan al calendario y al presupuesto.
- Manténgase al tanto de las tendencias y los retos de la IA y el ML. Manténgase al día sobre el software más reciente
- Los que trabajan en organizaciones más pequeñas pueden tener que solicitar trabajo en una organización más grande o de otro tipo para conseguir un sueldo mayor o alcanzar metas profesionales más altas.
- Por ejemplo, los directivos que trabajan para organismos gubernamentales pueden ganar un sueldo más lucrativo en una empresa tecnológica privada.
- También puede ser útil obtener certificaciones avanzadas de terceros. Algunas opciones son:
- Certificado profesional de aprendizaje automático de IBM
- Aprendizaje automático certificado de Amazon - Especialidad
- Certificación de ingeniero profesional de ML de Google
- Por supuesto, los gestores de inteligencia artificial con una sólida formación empresarial pueden prosperar como emprendedores que lancen sus propias empresas relacionadas con la inteligencia artificial o la inteligencia artificial en lugar de trabajar por cuenta ajena.
- Consider Stanford professor Andrew Ng, a prominent ML entrepreneur and co-founder of Coursera and Google Brain, who has a net worth of ~$122 million!
Páginas web
- ACM
- Instituto AI Now
- Asociación de Profesionales de la IA
- Servicios web de Amazon
- Asociación de Lingüística Computacional
- Association for Computing Machinery
- Asociación para el Avance de la Inteligencia Artificial
- Atomium
- Bard
- Bing AI
- Centro de Innovación de Datos
- Centro de Inteligencia Artificial Humanamente Compatible
- Codementor
- Consejo de Big Data, Ética y Sociedad
- Coursera
- DARPA
- DataCamp
- DataRobot, Inc.
- Central de Ciencia de Datos
- Dojo de ciencia de datos
- DeepLearning.AI
- DeepMind
- edX
- EthicsNet
- Fast.ai
- GitHub
- Google AI
- IFTF - Instituto para el Futuro
- Instituto para la IA Ética y el Aprendizaje Automático
- Instituto de Ingenieros Eléctricos y Electrónicos
- Asociación Internacional de Reconocimiento de Patrones
- Sociedad Internacional de Redes Neuronales
- Kaggle
- KDnuggets
- Instituto de Investigación de Inteligencia Artificial
- Dominio del aprendizaje automático
- Microsoft
- Laboratorio MIT-CSAIL de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial
- Comisión de Seguridad Nacional sobre Inteligencia Artificial
- NIST
- Observatorio de políticas de la OCDE.AI
- OpenAI
- Instituto de Datos Abiertos
- Asociación sobre IA
- PwC
- RightsCon
- Asociación de Industrias Robóticas
- Salesforce - Einstein AI
- Software.org
- Universidad de Stanford HAI
- Laboratorio de Política Tecnológica
- TensorFlow
- Topcoder
- Udacity
- Udemy
- Centro UNICRI de Inteligencia Artificial y Robótica
Libros
- Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems, by Aurélien Géron
- Machine Learning For Dummies, by John Paul Mueller
- The Hundred-Page Machine Learning Book, by Andriy Burkov
El aprendizaje automático es un campo fascinante, pero se necesitan años de formación y experiencia laboral para acceder a un puesto directivo. Existen numerosas opciones profesionales relacionadas, algunas de las cuales requieren menos tiempo para acceder a ellas. Del mismo modo, algunas de estas funciones pueden servir de trampolín para convertirse más adelante en director de ML.
- Ingeniero AI Prompt
- Ingeniero de Big Data
- Desarrollador de Business Intelligence
- 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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