Empleos de ingeniero de aprendizaje profundo

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Un ingeniero de investigación en aprendizaje profundo es un especialista en TI que desarrolla y entrena redes neuronales artificiales que imitan la estructura y función del cerebro humano. Los resultados del trabajo del Ingeniero de Aprendizaje Profundo: asistentes de voz, auto-traductores, autopilotos, detectores de visión por computadora, programas de reconocimiento de voz, etc. se utilizan tanto en la industria y los negocios, como en la vida cotidiana. El trabajo de aprendizaje profundo es una de las especializaciones de un Científico de Datos y es adecuado para personas con habilidades analíticas desarrolladas.

Características de la profesión

Los especialistas en trabajos de ingeniero de aprendizaje profundo trabajan con grandes cantidades de información (por ejemplo, desarrollar autos autónomos requiere millones de imágenes y miles de horas de video) y con una gran potencia de cálculo, que permite reducir el tiempo de entrenamiento de una red neuronal. De esta manera, su trabajo es similar a las tareas de un especialista en aprendizaje automático (ML). Pero existe una diferencia entre estas dos especialidades:

• Un especialista en aprendizaje automático desarrolla algoritmos y modelos para procesar datos usando sistemas informáticos. Puede trabajar en diversas tareas como clasificación, clustering, regresión o predicción.
• Un ingeniero de aprendizaje profundo se especializa en crear redes neuronales complejas que pueden procesar grandes cantidades de datos y extraer patrones sutiles de forma autónoma, guiados por sus propios criterios de clasificación. También puede optimizar el funcionamiento de las redes neuronales y mejorar su rendimiento.

Podemos decir que un Ingeniero de Aprendizaje Profundo es un ingeniero de ML altamente calificado. El trabajo de los ingenieros de DL es más complejo e interesante, pero también se paga más por ello. Pueden trabajar tanto en trabajos por contrato, como en trabajos remotos.

Pros y contras de la profesión

Todo el que esté involucrado en tecnologías de aprendizaje profundo no tiene que preocuparse por las perspectivas de la profesión: este segmento de IT está creciendo en un 40% cada año. Además de sus perspectivas, la profesión tiene otras ventajas:

1. Oportunidad de hacer una carrera rápidamente mientras la competencia no sea demasiado alta.
2. Salarios altos. Incluso un Ingeniero de Aprendizaje Profundo principiante puede contar con un salario decente.
3. Variedad de opciones de empleo: puedes encontrar aplicación para tus conocimientos y habilidades en una variedad de áreas, desde medicina y finanzas hasta exploración geológica y seguridad estatal, mientras sigues siendo un especialista en IT.

Existen muchas vacantes para trabajos de aprendizaje profundo a distancia.

La vacante de ingeniero de aprendizaje profundo es adecuada para introvertidos "hardcore": las habilidades de comunicación no son muy importantes en el trabajo, sin embargo, aún necesitas ser capaz de trabajar en equipo: el Ingeniero de DL generalmente trabaja en conjunto con Analistas de Datos e Ingenieros de Datos.

Desventajas:

1. Trabajo sedentario con todas las consecuencias que ello conlleva. Con el tiempo, la visión puede deteriorarse.
2. Constante tensión intelectual.

Sin habilidades matemáticas y pensamiento lógico, no serás capaz de encontrar y convertirte en el mejor ingeniero de aprendizaje profundo.

Carrera

Dado que los ingenieros de aprendizaje profundo deben ser expertos en su campo, saltar la escalera de la carrera no es una opción; se requiere experiencia. Comienzan su camino profesional como miembros junior del equipo (juniors) en los puestos de analistas de datos, ingenieros de datos o ingenieros de ML, adquiriendo las habilidades y conocimientos necesarios. En el campo de IT, es posible llegar al puesto de líder del equipo en 5-6 años, y en las mejores empresas o corporaciones de fabricación, es posible encabezar un departamento que se ocupa de trabajos de IA.

Datos interesantes

El primer modelo informático de redes neuronales en el mundo se llamó "Mark-1"; se presentó al público en 1960. Y fue concebido incluso antes: Frank Rosenblatt, el creador de "Mark", publicó el artículo "Perceptrón", en el que describía un modelo para la percepción de información por el cerebro, en 1958. Rosenblatt se basó en las ideas de W. McCulloch y W. Pitts, presentadas en 1943.

Considerando las posibilidades de entrenar su modelo, Rosenblatt, entre otras cosas, propuso el concepto de aprendizaje no supervisado. En la década de 1960, estas ideas interesaron a la comunidad científica, pero luego el interés en ellas disminuyó por una razón simple: hasta principios del siglo 21. no había potencia informática que permitiera realizarlas. El período de disminución del interés en las redes neuronales incluso recibió un nombre especial: "Invierno de la IA". Finalmente terminó alrededor de 1995-2000. Después de 20 años, comenzó un período totalmente diferente: el desarrollo rápido de todo lo relacionado con las redes neuronales, ¡y no se espera que termine en el futuro previsible!