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      Perspectivas de carrera en inteligencia artificial
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      Hay un número creciente de trabajos fascinantes para expertos en inteligencia artificial, robótica, aprendizaje automático y campos de estudio relacionados. ¿Quieres conocer las perspectivas de carrera en inteligencia artificial? Continúa leyendo.

      Los automóviles autónomos, los robots que realizan tareas domésticas y los programas informáticos analíticos avanzados son ejemplos de lo que la robótica puede hacer hoy.

      Con los rápidos desarrollos tecnológicos en el campo, la inteligencia artificial es una de las habilidades más buscadas por las grandes empresas tecnológicas.

      Dado que muchos pronosticadores consideran que las computadoras se harán cargo de muchos trabajos de fabricación, la programación de inteligencia artificial es un trabajo para el futuro.

      A continuación, se incluyen algunos ejemplos de trabajos comunes para profesionales capacitados con conocimientos en inteligencia artificial, robótica, aprendizaje automático y campos relacionados, incluida una breve descripción del trabajo de cada función.

      Finalmente, te contamos dónde puedes especializarte en Inteligencia Artificial.

      Salidas profesionales en inteligencia artificial

      1.Machine Learning Engineer

      Las principales responsabilidades de un ingeniero de aprendizaje automático son las siguientes:

      Ejecución de experimentos de machine learning mediante un lenguaje de programación con bibliotecas de aprendizaje automático. Implementación de soluciones de machine learning en producción. Optimización de soluciones para rendimiento y escalabilidad. Ingeniería de datos, es decir, garantizar un buen flujo de datos entre la base de datos y los sistemas back-end. Implementación de código personalizado de aprendizaje automático. Ciencia de datos, es decir, analizar datos y generar casos de uso.

      2.Científico de datos

      Las principales responsabilidades de un científico de datos son las siguientes:

      Selección de características, creación y optimización de clasificadores a través de técnicas de machine learning. Minería de datos empleando métodos de última generación. Extender los datos de la empresa con fuentes de información de terceros cuando sea necesario. Mejorar los procedimientos de recopilación de datos para incluir información que sea relevante para construir sistemas analíticos. Procesamiento, limpieza y verificación de la integridad de los datos empleados para realizar el análisis. Hacer análisis ad-hoc y mostrar los resultados de forma clara. Creación de sistemas automatizados de detección de anomalías y seguimiento constante de su desempeño.

      Perspectivas de carrera en inteligencia artificial3.Research Scientist

      Las principales responsabilidades de un Research Scientist son las siguientes:

      Resolviendo problemas de investigación para los que hoy no tenemos solución. Participar en investigaciones de vanguardia en inteligencia artificial y aplicaciones de aprendizaje automático. Creación de prototipos, implementación, medición e iteración. Seguir las mejores prácticas de ingeniería según corresponda para la etapa de trabajo, como el seguimiento del trabajo en el control de código fuente, dar y recibir revisiones de código, escribir pruebas para su código. Trabajar en estrecha colaboración con los miembros del equipo y los gerentes de otros equipos en aprendizaje automático e I + D.

      4.Ingeniero de I+D

      Las principales responsabilidades de un ingeniero de I+D son las siguientes:

      Creación de prototipos de software para automatizar y ayudar en las tareas de producción creativa. Uso de técnicas de inteligencia artificial y aprendizaje automático para analizar contenidos y tomar decisiones. Diseñar, implementar y evaluar modelos, agentes y prototipos de software para problemas de ciencias.

      5.Desarrollador de inteligencia comercial

      Las principales responsabilidades de un desarrollador de inteligencia de negocios son las siguientes: Diseñar, modelar, construir y mantener datos para plataformas de datos basadas en la nube, extensibles y altamente escalables. Creación y mantenimiento del modelo de datos empresariales a nivel conceptual, lógico y físico. Definición de métricas y medidas estándar al tiempo que se establecen modelos de seguridad, calidad, carga, transporte y rendimiento de datos. Investigación y solución de problemas de datos.

      6.Ingeniero de Big Data

      Las principales responsabilidades de un ingeniero de big data son las siguientes:

      Seleccionar e integrar las herramientas y frameworks de Big Data necesarios para proporcionar las capacidades solicitadas. Supervisar el rendimiento y asesorar sobre cualquier cambio de infraestructura necesario. Definir políticas de retención de datos.

      7.Desarrollador de software

      Las principales responsabilidades de un desarrollador de software son las siguientes:

      Revisión de los sistemas actuales. Trabajar en colaboración estrecha con analistas, diseñadores y demás personal. Escribir los códigos del programa. Probar el producto en situaciones reales y controladas antes de ponerlo en marcha. Elaboración de manuales de formación para usuarios. Mantenimiento de los sistemas una vez que están funcionando.

      Estas son algunas de las perspectivas de carrera en inteligencia artificial que puedes tener una vez estudiado un máster en inteligencia artificial. Universidades como IU International University of Applied Sciences destacan en este tipo de formaciones, donde aprenderás a desarrollar con éxito la IA y dar forma positiva al futuro de la humanidad. 

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      • Experto en redacción de contenidos web sobre educación, especialmente en el sector de másteres y posgrados. Durante años, he trabajado en empresas periodísticas y del sector académico creando contenidos al respecto.

      Residencia Universitaria La Inmaculada en Madrid