Focos de atención

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Director de IA, Director de Ciencia de Datos, Director de Análisis, Director de Inteligencia Artificial, Director de Ingeniería de Datos

Descripción del trabajo

Desde que se crearon los ordenadores, los programadores han querido que piensen por sí mismos. De hecho, hay todo un campo de la ciencia de datos llamado aprendizaje automático dedicado a ese objetivo.

Como explica IBM explica"El aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial (IA) y la informática que se centra en el uso de datos y algoritmos para imitar la forma en que aprenden los humanos, mejorando gradualmente su precisión".

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.

Aspectos gratificantes de la carrera
  • 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
La primicia
Responsabilidades del trabajo

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
  • Utilizar lenguajes de programación y herramientas como Python, R y 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 necesarias en el trabajo

Habilidades blandas

  • Analítica
  • Perspicacia empresarial
  • Habilidades de comunicación
  • Decisivo
  • Orientado al detalle
  • Ética
  • Independiente 
  • Capacidad de liderazgo
  • Objetivo
  • Organizado
  • Paciente 
  • Resolución de problemas
  • Trabajo en equipo

Habilidades técnicas

Diferentes tipos de organizaciones
  • Empresas de consultoría
  • Comercio electrónico/tiendas minoristas
  • Sector financiero
  • Organismos públicos
  • Empresas sanitarias y farmacéuticas
  • Fabricación
  • Instituciones de investigación
  • Empresas tecnológicas
Expectativas y sacrificios

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.

Tendencias actuales

El aprendizaje automático está evolucionando rápidamente y hay varias tendencias notables a las que seguir la pista. Entre ellas se encuentra el avance del aprendizaje profundo y las redes neuronales profundas inspiradas en la red interconectada de neuronas del cerebro humano. El aprendizaje por refuerzo también es una tendencia candente en robótica, que consiste en entrenar programas (también conocidos como agentes) para que interactúen con el entorno mediante el método de ensayo y 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. 

¿Qué tipo de cosas le gustaba hacer a la gente de esta carrera cuando era más joven...

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.   

Educación y formación necesarias
Lo que hay que buscar en una universidad
  • 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 
Cosas que hacer en el instituto y la universidad
  • Los estudiantes de bachillerato deben cursar matemáticas (incluido el 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.
  • Conocimientos de Python y SQL serán útiles más adelante, y también se pueden aprender de forma autodidacta.
  • 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.
  • Leer revistas y artículos de sitios web relacionados con el aprendizaje automático. Considere la posibilidad de realizar cursos ad hoc a través de Coursera u otros sitios para un aprendizaje más estructurado
  • Solicite una entrevista informativa con un responsable de aprendizaje automático en activo 
Hoja de ruta típica
Hoja de ruta del gestor de aprendizaje automático
Cómo conseguir tu primer trabajo
  • Consulte portales de empleo como Indeed.com, LinkedIn, Glassdoor, Monster, CareerBuilder, SimplyHiredo 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.
  • Considere la posibilidad de trasladarse cerca de una ciudad tecnológica como Austin, Dallas, Raleigh, San José o 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.
  • Echa un vistazo a algunos ejemplos de currículos relacionados con el aprendizaje automático y ejemplos de preguntas de entrevistaincluyendo temas básicos como "¿Cuáles son los diferentes tipos de aprendizaje automático?" o temas más avanzados como "¿Cómo sabrá qué algoritmo de aprendizaje automático elegir para su problema de clasificación?".
  • Practicar simulacros de entrevistas con el centro de orientación profesional de tu centro de estudios (si lo tienen)
  • Vístase adecuadamente para las entrevistas y muestre su entusiasmo y conocimiento del campo de la IA/ML
Cómo subir la escalera
  • 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:
  • 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. 
    • Consideremos al profesor de Stanford Andrew Ng, un destacado emprendedor de ML y cofundador de Coursera y Google Brain, que tiene un patrimonio neto de ~122 millones de dólares¡!
Herramientas/recursos recomendados

Páginas web

Libros

Plan B

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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