Salario de ingeniero de aprendizaje profundo en India en 2022 [para principiantes y experimentados]

Deep Learning (DL) es una rama secundaria de Machine Learning que se enfoca en una cosa: diseñar y desarrollar máquinas inteligentes que puedan aprender a través de la experiencia y los ejemplos a través del método de prueba y error. Las redes neuronales artificiales que están inspiradas en la estructura neuronal del cerebro humano forman el núcleo del aprendizaje profundo.

Al igual que las neuronas del cerebro humano pueden enviar y recibir señales para procesar información y realizar tareas, las RNA también funcionan de la misma manera. La red neuronal consta de múltiples capas que además contienen numerosos nodos que envían y reciben señales de una capa a otra para el procesamiento de datos.

Aunque los modelos de Deep Learning se alimentan con datos para entrenarlos, eventualmente pueden realizar tareas similares a las humanas aprendiendo a través de la experiencia. Los algoritmos de aprendizaje profundo que ejecutan estos modelos avanzados aprenden a realizar tareas de clasificación directamente a partir de imágenes, texto o entradas de sonido.

Cuando se les entrena correctamente, su rendimiento y precisión a menudo pueden superar a los de los humanos. Los coches autónomos, los motores de recomendación que utilizan las plataformas online (Amazon y Netflix), los asistentes virtuales (Siri, Alexa, Cortana), el Reconocimiento Virtual, son algunas de las grandes aplicaciones del Deep Learning. Obtenga más información sobre las aplicaciones de aprendizaje profundo en el mundo real.

¿Quién es un ingeniero de aprendizaje profundo?

Los ingenieros de aprendizaje profundo son expertos en aprendizaje automático y aprendizaje profundo. Su responsabilidad principal es utilizar plataformas y algoritmos DL para realizar tareas específicas para promover el objetivo más grande: la inteligencia artificial.

Los ingenieros de aprendizaje profundo entrenan modelos DL con conjuntos de datos grandes y complejos para desarrollar sistemas inteligentes que pueden imitar las funciones cerebrales y realizar tareas que requieren cognición (pero con una intervención humana mínima o nula). Para lograr este objetivo, aprovechan el poder de las redes neuronales.

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Los ingenieros de aprendizaje profundo desarrollan sistemas que pueden transferir datos de manera eficiente y también escribir/implementar código de programación complejo para dirigir partes de la red neuronal para que operen de acuerdo con la tarea en cuestión. Los modelos de aprendizaje profundo creados por los ingenieros de aprendizaje profundo se utilizan en muchas aplicaciones del mundo real, incluido el procesamiento del lenguaje natural, la clasificación de imágenes, el reconocimiento de imagen/voz, el reconocimiento facial, la detección de fraudes, la previsión del mercado, el análisis de imágenes médicas y mucho más.

Si bien los ingenieros de aprendizaje profundo deben tener una base sólida en los conceptos básicos de aprendizaje automático, incluidas las matemáticas y las estadísticas, también deben estar bien versados ​​​​en la extracción de datos, el análisis predictivo y el análisis exploratorio de datos.

Responsabilidades de un ingeniero de aprendizaje profundo

• Tener una comprensión profunda de los fundamentos de la informática: estructuras de datos, algoritmos, computabilidad y complejidad, y arquitectura informática.
• Utilizar fórmulas y técnicas matemáticas para realizar cálculos complejos y diseñar algoritmos avanzados.
• Estar bien versado en Machine Learning y algoritmos ML/DL.
• Para ampliar las bibliotecas y los marcos de ML/DL existentes
• Desarrollar algoritmos basados ​​en procedimientos de modelización estadística.
• Construir y mantener soluciones ML/DL escalables en producción.
• Para analizar conjuntos de datos grandes y complejos para extraer información.
• Para entrenar y volver a entrenar los sistemas LD/DL cuando sea necesario.
• Para estar familiarizado con varios algoritmos y bibliotecas de ML/DL, deben saber cómo y cuándo usarlos.
• Para administrar la infraestructura y las canalizaciones de datos necesarias para llevar el código desde el desarrollo hasta la etapa de producción.
• Colaborar con ingenieros de datos para diseñar y desarrollar datos y canalizaciones de modelos.
• Demostrar una comprensión integral de las aplicaciones ML/DL (incluidos, entre otros, algoritmos, bibliotecas y marcos ML y DL).
• Colaborar con las partes interesadas del proyecto para identificar y evaluar problemas comerciales, aclarar los requisitos y definir el alcance de la resolución necesaria.
• Brindar soporte a los ingenieros de ML/ingenieros de datos en la implementación de técnicas correctas de ML y DL en un producto.

Habilidades requeridas para convertirse en un ingeniero de aprendizaje profundo

Un ingeniero de aprendizaje profundo debe poseer:

• Habilidades matemáticas y estadísticas excepcionales para realizar cálculos complejos.
• Comprensión profunda de estructuras de datos, modelado de datos y arquitectura de software.
• La capacidad de trabajar con varios marcos y bibliotecas de ML y DL como TensorFlow, Keras, Caffe, PyTorch, DeepLearning4J, Theano, etc.
• La capacidad de escribir código preciso y eficiente en Python, Java y R.
• Excelentes habilidades de comunicación escrita y verbal.
• Excelentes habilidades analíticas y de resolución de problemas.
• Una inclinación mental creativa con atención al detalle.

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¿Cómo convertirse en un ingeniero de aprendizaje profundo?

Dado que uno no puede convertirse en un ingeniero de aprendizaje profundo de inmediato, debe comenzar su viaje de aprendizaje profundo desde la base, ya sea comenzando como ingeniero de software, ingeniero de datos o ingeniero de ML. Todos estos roles de trabajo tienen una base común: Matemáticas, Estadística, Probabilidad y, por supuesto, programación.

Una carrera en aprendizaje profundo exige que esté bien versado en los conceptos de aprendizaje automático, incluidas las técnicas de aprendizaje supervisado y no supervisado. Hay muchos recursos de aprendizaje en línea para ayudarlo a dominar la parte teórica de ML y DL.

Además, como mencionamos antes, es crucial familiarizarse con varias bibliotecas y marcos ML/DL para la creación de modelos. Y dado que la mayoría de las bibliotecas y marcos populares están basados ​​​​en Python, debe dominar el lenguaje de programación Python.

Una vez que tenga estos conceptos básicos correctos, debe comenzar a implementar su conocimiento teórico en la experimentación práctica. Puede hacer esto tomando pequeños proyectos ML/DL: Kaggle es una de las mejores plataformas para encontrar proyectos divertidos y desafiantes. Trate de trabajar en modelos ML que incluyan regresión logística, agrupación en clústeres de K-means, máquinas de vectores de soporte y otros algoritmos avanzados similares.

El aprendizaje profundo es una combinación de cosas diferentes, como el entrenamiento de modelos, la lógica comercial de codificación, la funcionalidad de diseño, las pruebas unitarias, la optimización de modelos y mucho más. Por lo tanto, antes de que pueda dominar el aprendizaje profundo, debe aprender los otros elementos, incluida la programación, la extracción de datos, el análisis predictivo, las bibliotecas/marcos de ML, etc.

Por lo tanto, como puede ver, el camino para convertirse en un ingeniero de aprendizaje profundo no es directo. Sin embargo, el viaje para llegar allí puede ser bastante emocionante, dado que el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo son campos de estudio emocionantes. Tanto ML como DL son tecnologías en evolución y, por lo tanto, mejorar y mantenerse actualizado con los últimos avances en los campos son la marca de un verdadero ingeniero de aprendizaje profundo.

Salario del ingeniero de aprendizaje profundo

El salario del ingeniero de aprendizaje profundo en la India está determinado por varios factores, como las calificaciones educativas, el conjunto de habilidades, la experiencia laboral del candidato y también el tamaño y la reputación de la empresa, la ubicación y el puesto de trabajo ofrecido. Por lo general, los salarios de los puestos de trabajo de Machine Learning en India se mantienen muy por encima del promedio del mercado.

El salario inicial de los ingenieros de aprendizaje profundo en la India puede oscilar entre Rs. 3 – 15 LPA. Por supuesto, las personas que se encuentran en el extremo superior de la escala salarial poseen calificaciones avanzadas, o tienen experiencia laboral previa, o pueden trabajar para los mejores jugadores de la industria.

Por ejemplo, las personas con las siguientes habilidades pueden exigir una compensación anual más alta:

• Lenguaje de programación Python/C++
• Procesamiento natural del lenguaje
• Desarrollo de software
• Análisis de grandes datos
• Procesamiento de imágenes
• Visión por computador
• Modelado de datos
• Aprendizaje profundo
• Análisis de los datos

Por otra parte, las calificaciones educativas juegan un papel fundamental en la determinación de la escala salarial. Por ejemplo, los graduados con una licenciatura en Ingeniería Informática/Ingeniería de Software pueden ganar alrededor de Rs. 3.5 - 6 LPA, mientras que aquellos que tienen un título de posgrado en la misma especialización o campos relacionados (Ingeniería Electrónica/Ciencias de la Computación/Ciencias de la Información), pueden ganar alrededor de Rs. 5 - 7,3 LPA. Sin embargo, los graduados de MBA pueden ganar un salario inicial alto (debido a su amplio conocimiento de los dominios técnicos y comerciales) de alrededor de Rs. 6 - 8,5 LPA o más.

Los ingenieros de aprendizaje profundo de nivel medio que tienen más de ocho años de experiencia laboral pueden ganar un salario anual promedio de Rs. 7 - 12 LPA, mientras que los profesionales de alto nivel con más de 15 años de experiencia en el campo pueden obtener salarios que oscilan entre Rs. 25 – 48 LPA y más.

Fuente: Payscale

Conclusión

Según las últimas estadísticas , se prevé que el tamaño del mercado global de ML, que se situó en US$ 6900 millones en 2018, crezca a una CAGR del 43,8 % entre 2019 y 2025. Naturalmente, esto conducirá a la creación de muchas más vacantes en ML y campos relacionados, incluido el aprendizaje profundo. Entonces, ¡este es el momento de adquirir las habilidades necesarias y convertirse en un ingeniero de aprendizaje profundo!

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