5 carreras increíbles y bien pagas en Inteligencia Artificial para estudiar en 2024

¿Qué opciones existen hoy? Te lo contamos en este artículo.

Gracias al auge de la IA, la Inteligencia Artificial (AI) ya está entre nosotros, con una multiplicidad de caminos para seguir. Desde la exploración espacial hasta la detección de melanoma, pasando por la interpretación de datos auditivos y visuales, está causando impacto en diversas industrias, haciendo posible lo imposible. Si estás buscando un trabajo en IA, es tu momento.

Casi todas las empresas necesitan ingenieros en IA para interpretar tendencias comerciales y de mercado, limpiar datos crudos, construir herramientas de IA y usar la IA a su favor. Si eres un ingeniero de software, o trabajas en algún área similar, necesitarás sumar herramientas de IA, sistemas de aprendizaje automático y habilidades a tu repertorio más temprano que tarde. También puedes crear software utilizando algoritmos de aprendizaje automático para ser utilizado en el campo, pero eso lo analizaremos en otro artículo ;)

Como resultado, también ha habido un crecimiento constante en las carreras de inteligencia artificial —LinkedIn coloca a los practicantes de inteligencia artificial entre los ‘trabajos en ascenso’ en 2021. Hoy, exploramos las cinco carreras de inteligencia artificial más impresionantes que puedes seguir si quieres apostar a un gran futuro profesional. ¡Empecemos!👇

¿Los trabajos en IA están en alta demanda?

La perspectiva actual del empleo en Inteligencia Artificial es muy prometedora. La Oficina de Estadísticas Laborales de EE.UU. espera que el empleo en ciencias de la computación y tecnología de la información crezca un 11% desde 2019 hasta 2029. Esto añadirá alrededor de 531,200 nuevos empleos en la industria, con un salario superior al promedio para atraer candidatos. ‘Especialistas en IA y Aprendizaje Automático’ es el segundo en la lista de trabajos con demanda creciente según el Foro Económico Mundial. Puede que necesites un título de licenciatura en ciencias de la computación para entrar en el campo, pero si no tienes un título de licenciatura en ciencias de la computación, aún puedes conseguir un trabajo de nivel de entrada en IA. Y no te olvides que Henry es un gran primer paso para iniciarte en este mundo :)

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A medida que la industria madura, los trabajos en Inteligencia Artificial no solo crecerán en número sino también en complejidad y diversidad. Esto abrirá puertas para varios profesionales de AI -junior, senior, investigadores, estadísticos, practicantes, científicos experimentales, etc-.

¿Qué haces en una carrera en IA?

Una carrera en IA ofrece una puerta de entrada a un campo dinámico y estimulante, proporcionando oportunidades que tienen gran impacto en el mundo.

Los ingenieros de aprendizaje automático, los arquitectos de los sistemas de IA, diseñan y construyen algoritmos inteligentes que aprenden de los datos, permitiendo a las máquinas adaptarse y tomar decisiones. Su trabajo involucra el desarrollo e implementación de modelos de aprendizaje automático, utilizando lenguajes de programación avanzados como Python y R, y aprovechando herramientas de IA como TensorFlow y PyTorch.

Los científicos de datos recopilan, analizan e interpretan enormes conjuntos de datos, extrayendo percepciones significativas que alimentan el desarrollo de la IA. Poseen fuertes habilidades técnicas en minería de datos, análisis estadístico y visualización, empleando marcos de aprendizaje profundo como Keras y PyTorch para construir modelos predictivos.

Los científicos de investigación en IA, los pioneros del campo, exploran las fronteras de la inteligencia artificial, empujando los límites del conocimiento humano. Realizan investigaciones de vanguardia en aprendizaje profundo, ingeniería de IA y software avanzado, desarrollando algoritmos y técnicas novedosas que mejoran las capacidades de los sistemas de IA.

Una carrera en IA exige una sólida base en ciencias de la computación, matemáticas y estadística. A menudo se requiere una maestría o experiencia equivalente en un campo relevante, proporcionando experiencia técnica profunda y exposición a los últimos avances.

La ingeniería de IA, una disciplina multifacética, abarca el diseño, desarrollo e implementación de soluciones de IA. Los ingenieros en inteligencia artificial poseen una sólida formación en ciencias de la computación, ingeniería robótica e ingeniería eléctrica, lo que les permite abordar los desafíos intrincados de construir sistemas inteligentes.

Los trabajos en IA abarcan un amplio espectro, y se relacionan con intereses y conjuntos de habilidades diversos. Desde ingenieros de aprendizaje automático y científicos de datos hasta científicos de investigación en IA e ingenieros de IA, el campo ofrece una cantidad de oportunidades para hacer una contribución significativa al avance de la inteligencia artificial.

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A medida que la IA continúa permeando cada aspecto de nuestras vidas, la demanda de profesionales capacitados está aumentando vertiginosamente. Como vimos, los trabajos en IA están entre los de más rápido crecimiento y mejor pagados en la industria tecnológica, ofreciendo salarios competitivos y perspectivas de carrera prometedoras.

Más allá de las habilidades técnicas, las habilidades blandas son igualmente claves para el éxito en el ámbito de la IA. La comunicación efectiva, la colaboración y la capacidad de resolución de problemas permiten a los profesionales de la IA cerrar la brecha entre la inteligencia humana y la tecnología compleja.

Ya sea que te atraigan las complejidades del aprendizaje automático, te fascine el poder del análisis de datos o te intrigue el potencial ilimitado de la IA, una carrera en este campo transformador promete estimulación intelectual, crecimiento personal y la oportunidad de dar forma al futuro de la tecnología.

¿Qué carreras en Inteligencia Artificial puedes seguir?

A pesar de ser un campo nuevo y de nicho, las carreras en inteligencia artificial no son homogéneas. Dentro de la IA, hay varios tipos de trabajos que necesitan habilidades y experiencias específicas. Veamos los diez principales uno por uno.

Ingeniero de Aprendizaje Automático

Los ingenieros de aprendizaje automático están en la intersección de la ingeniería de software y la ciencia de datos. Aprovechan herramientas de big data y marcos de programación para crear modelos de ciencia de datos escalables y listos para la producción que pueden manejar terabytes de datos en tiempo real.

Los trabajos de ingeniero de aprendizaje automático son mejores para cualquiera con un background que combine ciencia de datos, investigación aplicada e ingeniería de software. Los trabajos en IA buscan solicitantes con fuertes habilidades matemáticas, experiencia en aprendizaje automático, aprendizaje profundo, redes neuronales y aplicaciones en la nube, y habilidades de programación en Java, Python y Scala. También ayuda estar bien versado en herramientas IDE de desarrollo de software como Eclipse e IntelliJ.

Data Scientist

Los científicos de datos recopilan datos brutos, los analizan y obtienen información para una amplia gama de propósitos. Utilizan diversas herramientas tecnológicas, procesos y algoritmos para extraer conocimiento de los datos e identificar patrones significativos. Esto podría ser tan básico como identificar anomalías en datos de series temporales o tan complejo como predecir eventos futuros y hacer recomendaciones. Las calificaciones primarias que se esperan de un científico de datos son:

• Conocimientos en estadísticas, matemáticas, ciencias de la computación, etc.
• Comprensión de datos no estructurados y análisis estadístico
• Experiencia con herramientas en la nube como Amazon S3 y la plataforma Hadoop
• Habilidades de programación con Python, Perl, Scala, SQL, etc.
• Conocimientos prácticos de Hive, Hadoop, MapReduce, Pig, Spark, etc.
  

👉Cómo es la carrera de Data Science en Henry. Aprende más aquí

Business Intelligence Developer

Los desarrolladores de inteligencia de negocios (BI) procesan datos internos y externos complejos para identificar tendencias. Por ejemplo, en una compañía de servicios financieros, esto podría ser alguien monitoreando datos del mercado de valores para ayudar a tomar decisiones de inversión. En una empresa de productos, esto podría ser alguien monitoreando tendencias de ventas para informar la estrategia de distribución.

Sin embargo, a diferencia de un analista, los desarrolladores de inteligencia de negocios no crean los informes ellos mismos. Típicamente son responsables de diseñar, modelar y mantener datos complejos en plataformas de datos basadas en la nube altamente accesibles para que los usuarios de negocios utilicen los tableros de mando. Las calificaciones esperadas de un desarrollador de BI son:

• Conocimientos en ingeniería, ciencias de la computación o un campo relacionado
• Experiencia práctica en diseño de almacenes de datos, minería de datos, SQL, etc.
• Familiaridad con tecnologías de BI como Tableau, Power BI, etc.
• Fuertes habilidades técnicas y analíticas

Data Analytics

Durante mucho tiempo, el analista de datos era alguien que recopilaba, limpiaba, procesaba y analizaba datos para obtener información. En su mayor parte, estas solían ser tareas mundanas y repetitivas. Con el surgimiento de la IA, gran parte del trabajo mundano ha sido automatizado. Por lo tanto, el rol del analista se ha actualizado para unirse al nuevo conjunto de carreras en IA. Hoy en día, los analistas de datos preparan datos para modelos de aprendizaje automático y construyen informes significativos basados en los resultados.

Como resultado, un analista de datos en IA necesita saber más que solo hojas de cálculo. Necesitan ser hábiles en:

• SQL y otros lenguajes de bases de datos para extraer/procesar datos
• Python para la limpieza y análisis
• Paneles de análisis y herramientas de visualización como Tableau, PowerBI, etc.
• Inteligencia de negocio para entender el mercado y el contexto organizacional

👉Cómo es la carrera de Data Analytics en Henry. Descubre más en este post

Software Engineering

Los ingenieros de software de IA construyen productos de software para aplicaciones de IA. Reúnen tareas de desarrollo como escribir código, integración continua, control de calidad, gestión de API, etc., para tareas de IA. Desarrollan y mantienen el software que utilizan los científicos de datos y arquitectos. Se mantienen informados y actualizados sobre las nuevas tecnologías de inteligencia artificial.

Se espera que un ingeniero de software de IA sea hábil en ingeniería de software e inteligencia artificial. Necesitan tener habilidades de programación así como habilidades estadísticas/analíticas. Las empresas típicamente buscan un título de licenciatura en ciencias de la computación, ingeniería, física, matemáticas o estadísticas. Para conseguir un trabajo como ingeniero de software de IA, las certificaciones en IA o ciencia de datos también son útiles.

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