Las 7 mejores opciones de carrera en aprendizaje automático y nube

El aprendizaje automático ya no es una palabra de moda: es una realidad viva de nuestro tiempo que ha dado lugar a numerosas profesiones únicas en el dominio de la ciencia de datos. De ser una tecnología que alguna vez estuvo fuera del alcance de las pequeñas y medianas empresas, ML ahora es una tecnología convencional, gracias a la nube pública.

Hoy en día, las principales plataformas de computación en la nube como Amazon (AWS), Google (ML Engine) y Microsoft (Azure) han ayudado a democratizar la IA y el ML y los han vuelto accesibles y asequibles. Tanto las plataformas en la nube grandes como las pequeñas están reinventando la IA y el ML para crear servicios innovadores que puedan postular estas tecnologías disruptivas dentro de las estructuras organizacionales.

De todos los servicios que ofrece la nube, las plataformas ML son uno de los servicios de más rápido crecimiento. Esto se debe principalmente a la versatilidad con la que se pueden implementar. A diferencia de otros servicios basados ​​en la nube, las plataformas ML en la nube se pueden entregar a través de una serie de diferentes modelos de entrega, que incluyen computación cognitiva, computación basada en GPU, aprendizaje automático automatizado y gestión de modelos ML.

A medida que un número cada vez mayor de empresas en todos los sectores industriales están aprovechando ML, está impulsando las perspectivas de empleo en este dominio. De acuerdo con el informe de Indeed de 2019 de "Los mejores trabajos en los EE. UU.", el ingeniero de aprendizaje automático es el trabajo de mayor rango con un asombroso crecimiento del 344 % y un salario base promedio de $ 146,085 por año.

Y con la evolución de la nube como un destino importante para los proyectos y servicios basados ​​en ML, las carreras en la nube también se están disparando. Incluso en India, es uno de los trabajos mejor pagados para los estudiantes de primer año. Se estima que para 2021, los ingresos totales de los servicios de computación en la nube superarán los $300 mil millones .

Machine Learning en la nube es la nueva tendencia en la industria porque cuando se combinan, el potencial y las capacidades tanto de ML como de la nube se multiplican. Dado que ML en la nube no exige un conjunto específico de habilidades avanzadas (será suficiente un conocimiento básico de los conceptos de ML y la plataforma en la nube), presenta una oportunidad maravillosa para desarrollar una carrera. Además, la nube hace que los modelos/servicios de ML sean mucho más escalables, lo que ofrece suficiente margen para cumplir con los requisitos comerciales dinámicos.

Ahora, sin más preámbulos, veamos algunos de los perfiles de trabajo de ML en la nube más solicitados.

Los 5 mejores perfiles de trabajo de aprendizaje automático y nube

1. Ingeniero de aprendizaje automático

El perfil laboral de un ingeniero de ML es uno de los roles más buscados en el dominio de la ciencia de datos. Los ingenieros de ML son los principales responsables de diseñar e implementar algoritmos de ML utilizando diferentes lenguajes de programación y bibliotecas de ML. Estos algoritmos de ML luego se utilizan para procesar y analizar grandes conjuntos de datos para extraer y descubrir patrones significativos a partir de ellos.

2. Científico de datos (usando la nube)

A la luz de la pila cada vez mayor de Big Data, la nube se ha convertido en el destino final para almacenar y acceder a los datos. Por lo tanto, comprender el funcionamiento de la nube es fundamental para un científico de datos. Por lo general, los científicos de datos tienen que trabajar con una variedad de datos (estructurados, semiestructurados, no estructurados), herramientas de análisis y lenguajes de programación aprovechando la plataforma en la nube.

3. Ingeniero de datos

Los ingenieros de datos desarrollan, construyen, prueban y mantienen importantes arquitecturas de datos, incluidas bases de datos y sistemas de procesamiento a gran escala dentro de una organización. Los ingenieros de datos a menudo tratan con datos sin procesar que pueden o no estar validados y, por lo tanto, pueden contener errores humanos o de máquina. Utilizan diferentes herramientas y lenguajes de programación para mejorar la calidad, eficiencia y confiabilidad de los datos.

4. Ingeniero DevOps

Los ingenieros de DevOps son expertos en TI que conocen bien el ciclo de vida de desarrollo de software (SLDC). Trabajan en estrecha colaboración con los desarrolladores de software y los equipos de operaciones para gestionar y supervisar los lanzamientos de código. Los ingenieros de DevOps generalmente tienen una excelente comprensión de las herramientas de automatización necesarias para construir canalizaciones digitales (canalizaciones de CI/CD). Implementan actualizaciones de productos, identifican problemas (si los hay) en producción e implementan las integraciones necesarias para satisfacer las necesidades de los clientes.

5. Ingeniero/desarrollador de software (aprendizaje automático)

Los ingenieros/desarrolladores de software son los principales responsables de desarrollar software que pueda resolver problemas y desafíos comerciales. Los ingenieros/desarrolladores de software emplean diversas técnicas y herramientas de aprendizaje automático en todo el SLDC para analizar las necesidades de los clientes y diseñar, probar y desarrollar el software en consecuencia. Deben trabajar continuamente para mejorar la calidad del sistema y del producto identificando problemas, solucionándolos y encontrando nuevas oportunidades de mejora utilizando diferentes herramientas y algoritmos de ML.

6. Ingeniero de aprendizaje profundo

Los ingenieros de aprendizaje profundo son expertos en ML que se especializan en plataformas de aprendizaje profundo. Su tarea principal es desarrollar modelos/sistemas de programación inteligente que puedan imitar la función del cerebro humano. Para lograr este fin, los ingenieros de aprendizaje profundo utilizan redes neuronales artificiales para construir máquinas que puedan operar sin intervención humana y aprender de la experiencia.

7. Gerente de programa técnico

Los Gerentes de Programas Técnicos son responsables de supervisar y administrar todo tipo de proyectos técnicos en cada etapa de desarrollo, desde la idea y el diseño hasta su finalización. Los gerentes de programas técnicos trabajan continuamente para identificar nuevas fuentes de ingresos para la empresa y desarrollar nuevos productos para aumentar las ganancias de la empresa. Dirigen equipos de desarrolladores y diseñadores de proyectos y reportan a los ejecutivos de gestión de nivel superior.

Conclusión

Para concluir, las perspectivas de carrera en ML y la nube parecen muy prometedoras. A medida que estos dominios están en constante evolución, se realizan nuevos avances todos los días. El rápido crecimiento y la adopción de ML y tecnologías en la nube están creando una demanda masiva de profesionales con habilidades de ML y computación en la nube.

Otra gran cosa acerca de una carrera en ML y la nube es que la escasez de talento en estas esferas ha llevado los salarios de la mayoría de los perfiles de trabajo a seis cifras. Entonces, tenga la seguridad de que cualquiera que desee desarrollar una carrera en ML o en la nube puede esperar un futuro prometedor mientras gana toneladas de dinero.

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