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La inteligencia artificial (IA) es uno de los campos de mayor crecimiento en el mundo actual, y ofrece interesantes oportunidades profesionales para quienes deseen dar forma al futuro de la tecnología.
Este artículo explora los pasos para conseguir un trabajo en IA, las habilidades que necesitas desarrollar y cómo optimizar tu búsqueda de puestos en IA.
Aprenda cómo conseguir un trabajo en IA y lo que empresas multimillonarias como Tesla, JP Morgan & Chase, Johnson & Johnson y Walmart piden a sus candidatos.
?Cómo conseguir trabajo en IA?
Para conseguir un empleo en el sector de la IA, las personas necesitan conocimientos técnicos y habilidades que pueden adquirirse en universidades o por autoaprendizaje con la ayuda de cursos y libros en línea.
El conocimiento de lenguajes de programación informática como Python, C++ y Java es crucial para conseguir un empleo en IA.
Obtener un título universitario en informática y otros campos relacionados dará a los solicitantes de empleo en IA una ventaja sobre la competencia, ya que los reclutadores suelen filtrar a los solicitantes exigiendo una licenciatura o un máster en informática.
Además de conocimientos de programación, las competencias técnicas clave que buscan las empresas a la hora de contratar talentos en IA son:
- Aprendizaje automático
- Aprendizaje profundo
- Redes neuronales artificiales
- Procesamiento del lenguaje natural
- Visión artificial
- Grandes datos
- Análisis de datos
- Inteligencia empresarial
Habilidades necesarias para conseguir un empleo en IA
Tanto si acabas de graduarte como si cambias de carrera o eres un profesional con experiencia que quiere dar un giro, es fundamental comprender el panorama de la IA.
Repasemos brevemente las habilidades mencionadas para comprender mejor por qué son necesarias en los empleos de IA.
Aprendizaje automático
El aprendizaje automático (AM) es un campo de la ciencia de datos que entrena algoritmos para imitar la forma en que los humanos aprenden a tomar decisiones autónomas y precisas.
El aprendizaje automático se utiliza para crear sistemas de IA. Por lo tanto, se considera una habilidad técnica básica en la industria de la IA.
Aprendizaje profundo
El aprendizaje profundo y el ML a menudo se utilizan indistintamente, pero son ligeramente diferentes entre sí. El aprendizaje profundo puede utilizar fuentes de datos más grandes y múltiples y se puede utilizar sin intervención humana.
Redes neuronales artificiales
Las redes neuronales artificiales (RNA) son redes de nodos que intentan emular el cerebro humano. Las RNA utilizan datos para aprender y mejorar la toma de decisiones y la precisión.
Estas redes pueden afinarse para realizar tareas como el reconocimiento de imágenes y del habla. La RNA más conocida es el algoritmo de búsqueda de Google.
Procesamiento del lenguaje natural
El procesamiento del lenguaje natural (PLN) es una tecnología de IA que permite a los ordenadores interpretar texto y voz. El PLN se utiliza en asistentes digitales (Siri, Alexa), sistemas GPS operados por voz, dictados de voz a texto, etc.
Visión por ordenador
La visión por ordenador es un campo de la IA que permite a los ordenadores identificar y comprender imágenes y vídeos.
La tecnología de visión por ordenador se utiliza en cámaras de vigilancia, sistemas de identificación, herramientas de extracción de texto, realidad aumentada (RA), vehículos autónomos, industrias manufactureras, etc.
Análisis de datos
El análisis de datos es el proceso de analizar conjuntos de datos para obtener información valiosa y extraer conclusiones informativas sobre los datos. La información obtenida del análisis de datos se utiliza para facilitar la toma de decisiones y la resolución de problemas.
Grandes datos
Big data se refiere a las técnicas analíticas avanzadas utilizadas para estudiar y descifrar conjuntos de datos grandes y diversos procedentes de distintas fuentes y de diferentes tama?os.
También se utiliza para identificar patrones de negocio y perspectivas que pueden ayudar a reducir costos y hacer más eficientes las operaciones.
Inteligencia empresarial
La inteligencia empresarial es una herramienta de análisis de datos que produce informes, tablas y gráficos a partir de datos empresariales.
Empleos de IA en diversos sectores
Ahora que ya conocemos los conocimientos técnicos necesarios para empezar una carrera profesional en el campo de la IA, veamos cómo la IA está configurando los mercados laborales en los principales sectores, desde la automoción hasta la sanidad. Esto te ayudará a comprender qué sector se adapta mejor a tus habilidades e intereses.
Automoción
La IA ha revolucionado el sector de la automoción y ha trastornado una amplia gama de actividades, desde el dise?o de productos hasta la financiación de los consumidores.
Por ejemplo, el software de dise?o Autodesk está probando formas de dise?ar coches utilizando IA. Los macrodatos se están utilizando ampliamente para analizar y optimizar las redes de la cadena de suministro y las líneas de producción. Los bancos utilizan IA y ML para analizar la solvencia de los clientes.
Las empresas de viajes compartidos utilizan IA para estudiar los trayectos diarios de los clientes y ofrecer las rutas más rápidas para compartir coche.
Los vehículos autónomos dependen de la tecnología de IA y ML para actividades clave como la identificación de objetos, el modelado de predicciones, la regulación de la velocidad y el reconocimiento de voz.
Sanidad
Se pueden encontrar puestos de trabajo relacionados con la IA en el sector sanitario, ya que las empresas de biotecnología y los fabricantes de fármacos buscan incorporar la tecnología a una amplia gama de aplicaciones, como el descubrimiento de fármacos, las cirugías asistidas por robots, el diagnóstico preliminar, la consultoría remota y mucho más.
A medida que se utilizan más dispositivos para hacer un seguimiento de los datos sanitarios y controlar el estado de los pacientes, los macrodatos y la IA ayudan a detectar y diagnosticar precozmente enfermedades potencialmente mortales, como los paros cardíacos y el cáncer.
Banca y finanzas
Las personas que buscan empleo en el sector de la IA y las competencias técnicas en análisis de datos pueden tener una ventaja a la hora de encontrar trabajo en el sector bancario y financiero, que depende cada vez más de los macrodatos y la automatización. Las empresas de servicios financieros manejan grandes volúmenes de datos sobre clientes y mercados.
Estas empresas aprovechan la IA para descubrir información valiosa sobre los consumidores, analizar mercados, mitigar riesgos, detectar fraudes y ofrecer servicios al cliente.
Comercio minorista
El sector minorista también se está acercando a la tecnología y ofrece carreras en inteligencia artificial utilizándola para la seguridad y la vigilancia, la cadena de suministro y la gestión de inventarios, el marketing, la captación de clientes y el análisis de datos.
Como puede ver, los empleos en IA han entrado en casi todos los campos de operaciones, y se espera que la demanda de talento en IA aumente con el tiempo a medida que más empresas adopten la tecnología.
Ejemplos reales de empleos en IA
Echemos un vistazo a algunas ofertas de empleo en IA de los sectores mencionados para hacernos una idea de cómo conseguir un trabajo en IA.
Automoción: Tesla – Ingeniero en robótica
Esto es lo que busca Tesla en su anuncio de empleo en IA para un ingeniero de IA robótica en su departamento de IA de Autopilot.
Requisitos:
- Mínimo tres a?os de experiencia escribiendo Python o C++ a nivel de producción.
- Sólidos fundamentos matemáticos
- Exposición a marcos de aprendizaje profundo
- Historial de entrenamiento y despliegue neuronal en el mundo real
Finanzas: JP Morgan – Ingeniero ML
La oferta de empleo en IA de JP Morgan para un ingeniero de aprendizaje automático e IA requería que los candidatos tuvieran las siguientes cualificaciones:
- Máster con 1 o 2 a?os de experiencia o doctorado en informática o aprendizaje automático.
- Conocimientos en ML, aprendizaje de grafos, sistemas de recomendación, análisis de redes, NLP
- Capacidad técnica en Python, Java o Scala
Sanidad: Johnson & Johnson – Gestor de productos de IA
La oferta de empleo de Gerente de productos de IA en J&J era una función responsable del desarrollo y la innovación de productos digitales habilitados para IA y ML para compromisos comerciales, médicos y de pacientes. Los requisitos para comenzar esta carrera en inteligencia artificial eran los siguientes:
- Licenciatura mínima en informática o sistemas/tecnología de la información
- Mínimo cinco a?os de experiencia empresarial en análisis, consultoría de gestión o gestión de proyectos
- Experiencia en el desarrollo de productos basados en IA/ML
- Experiencia en la aplicación de IA/ML, métodos cuantitativos, línea de modo predictivo y otros marcos analíticos
Comercio minorista: Walmart – Ingeniero de software sénior, IA/ML
Walmart estaba contratando ingenieros de software de AI/ML para construir arquitecturas de generación de modelos 3D impulsadas por AI para experiencias web de clientes. Los requisitos para el puesto eran
- Experiencia con renderizado 3D en tiempo real
- Conocimiento de lenguajes de programación: Java, Python, Bash, Spark (SQL, Streaming), experiencia en Hadoop Map-reduce, Build Manager (Maven),
- Control de versiones distribuido (GIT), Integración continua (Jenkins).
- Experiencia con GCS, BigQuery, Nvidia Toolkits
- Experiencia en el entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo
?Cómo y dónde solicitar puestos de trabajo en IA?
Ahora que hemos entendido el panorama de los puestos de trabajo en IA, vamos a aprender algunos consejos sobre dónde y cómo solicitar puestos de trabajo en IA.
- Puedes empezar tu búsqueda de empleo en plataformas sociales de contratación como LinkedIn.
- También puedes echar un vistazo a la página de ?carreras profesionales? de posibles empresas de contratación.
- Asegúrate de que tu currículum está actualizado con información sobre tu formación y experiencia laboral.
- Redacta una carta de presentación bien redactada para presentarte.
- Las prácticas son un buen camino para conseguir un trabajo a tiempo completo y adquirir experiencia laboral.
- Sigue actualizándote con cursos en línea y actividades de autoaprendizaje.
- Construye una sólida red profesional: ponte en contacto con amigos, compa?eros y colegas de tu sector.
- Participar en actividades sociales como hackathones y seminarios.
- Crear una presencia en línea respetable en tu campo de interés aumentará tus posibilidades de conseguir el trabajo.
Lo esencial
Con la educación, las habilidades y la determinación adecuadas, conseguir un trabajo en IA es un objetivo alcanzable. Si tienes una educación formal en informática y otros campos relacionados, sin duda tienes ventaja sobre otros candidatos.
Sin embargo, hay que tener en cuenta que, en el mundo real, los reclutadores valoran más la experiencia que los títulos universitarios. Por lo tanto, es importante participar en prácticas y otras actividades para adquirir experiencia laboral.
Recuerde que la IA es un campo dinámico y en rápida evolución, por lo que mantenerse informado y mejorar continuamente sus habilidades es esencial para una carrera exitosa en IA.
