Quiere ser ingenieros de aprendizaje automático.
Lo entiendo.
Es un gran trabajo, con un trabajo interesante, excelente pago y, en general, es genial.
Sin embargo, definitivamente no es un paseo por el parque para convertirse en uno. En este artículo, su objetivo es ofrecer mi consejo sin filtro y sincero a los aspirantes a ingenieros de aprendizaje automático.
Esto será más una charla, proporcionándole expectativas claras de lo que se necesita para convertirse en un ingeniero de aprendizaje automático y si es algo que realmente desea seguir.
Aprende cada semana
Si desea convertirse en ingeniero de aprendizaje automático, debe dedicar al menos 10 horas a la semana al estudio fuera de sus responsabilidades cotidianas.
Lo siento si eso te molesta, pero de nuevo, si quieres conseguir un trabajo en la profesión tecnológica mejor pagada, debes dedicar más tiempo y esfuerzo que otras personas. Simplemente no hay forma de evitarlo.
Sin sonar arrogante, aprendo algo nuevo en el aprendizaje automático cada semana, a pesar de que trabajo a tiempo completo, creo videos de YouTube, hago ejercicio cinco veces por semana y tengo clientes de mentoría y entrenamiento. Si puedo hacer tiempo, también puedes. Todo se reduce a las prioridades.
Casi todo lo que he logrado en mi carrera proviene de estudiar y documentar constantemente mi aprendizaje fuera del trabajo. He escrito más de 150 artículos técnicos sobre medio sobre temas como:
… y muchos más. Puedes ver la lista completa aquí.
Esto no es para jactarse, sino mostrar el nivel de compromiso requerido para convertirse en un ingeniero de aprendizaje automático.
Piense en esta profesión en la misma categoría que los abogados, médicos o contadores. Estos campos exigen años de estudio y práctica. Lo mismo es cierto para el aprendizaje automático; No se ve a menudo como eso debido a su relativa novedad.
A menudo digo:
Todo es fácil, pero difícil.
Es fácil entender lo que necesita hacer, pero es difícil hacerlo de manera consistente con el tiempo. No hay ningún secreto; Tienes que tomar el largo camino.
Entonces, elige algo que quieras aprender y apegue a él hasta el final; Luego, recicle este proceso una y otra vez. Eso es todo lo que hay.
Extienda su horizonte de tiempo
Incluso con los antecedentes más ideales, es probable que llevará al menos dos años convertirse en un ingeniero de aprendizaje automático totalmente calificado en una empresa superior.
No caigas en la trampa de pensar que algunos cursos y proyectos en línea son suficientes para conseguir un trabajo en uno de los roles tecnológicos de pago más alto de hoy.
Las certificaciones en línea lo ayudan a aprender el contenido en ciencias de datos y aprendizaje automático, lo cual es muy valioso. Sin embargo, rara vez te permiten ser contratado hoy en día, especialmente en nuestro mercado de trabajo duro.
No digo esto para desanimarte, sino para establecer expectativas realistas. He hablado con muchas personas que intentan atacar su viaje, y aún no he visto tener éxito.
Para convertirse en ingeniero de aprendizaje automático, necesita bases sólidas en:
- Matemáticas
- Estadística
- Aprendizaje automático
- Ingeniería de software
- Devops
- Sistemas de nubes
Algunas de estas habilidades solo se pueden desarrollar a través de la experiencia del mundo real. Es por eso que generalmente recomiendo que las personas comiencen como científicos de datos o ingenieros de software primero y luego pivote a los ingenieros de aprendizaje automático, ya que no es un papel de nivel de entrada.
Aceptar el hecho de que le llevará unos años convertirse en ingeniero de aprendizaje automático es liberador y le quita la presión.
Tómese su tiempo para aprender las cosas profundamente, estudiar realmente, y su conocimiento se desarrollará con el tiempo. Prometo, eventualmente, estarás listo para ese papel de ingeniería de ML cuando sea el momento adecuado.
Deja de perseguir la IA
Newsflash: Un ingeniero de aprendizaje automático es no un ingeniero de IA. Así que deja de pensar que llamar a una API de chatbot como ChatGpt o Claude te convierte en un ingeniero de aprendizaje automático.
Como ingeniero de aprendizaje automático, se espera que comprenda profundamente cómo funcionan los modelos/algoritmos y tengan una firme comprensión de la teoría del aprendizaje estadístico y todas las matemáticas fundamentales.
Eso significa conocer algoritmos centrales como:
Por dentro y por fuera.
La mayoría de la gente afirma a Conósalos, pero te sorprenderá lo poco que realmente sabes.
He intervenido simulando innumerables candidatos, y muchos ni siquiera pueden explicar el descenso de gradiente desde los primeros principios utilizando el cálculo.
Nuevamente, no estoy tratando de ser duro, sino para mostrarte la realidad que he visto.
Siempre le digo a la gente que deje de apresurarse a aprender temas llamativos como PNL, visión por computadora o IA generativa.
Sus primeros años deberían ser sobre dominar los fundamentos; Dominarlos a fondo para que tenga una comprensión sólida para muchas entrevistas de teoría del aprendizaje automático.
La realidad es que la mayoría de los roles de ingenieros de aprendizaje automático se centran principalmente en el aprendizaje clásico supervisado. Su trabajo a menudo se trata menos de construir modelos exóticos y más de adaptar algoritmos bien entendidos para resolver problemas específicos. Es por eso que una comprensión profunda de lo básico es esencial.
Si desea probar su conocimiento fundamental, ofrezco entrevistas simuladas basadas en preguntas reales que he enfrentado en entrevistas de trabajo de ML reales. Siéntase libre de revisarlo a continuación.
Entrevista simulada con Egor Howell
Personalizado para su papel y entrevista particularTopmate.io
Es muy difícil
Terminemos con algo que pueda parecer un poco obvio: convertirse en ingeniero de aprendizaje automático es simplemente difícil.
Como he dicho a lo largo de esta publicación, el papel exige experiencia en una amplia gama de disciplinas. Necesitará fundaciones sólidas en matemáticas, estadísticas y programación, además de experiencia en el mundo real como ingeniero de software o científico de datos primero (que son trabajos difíciles por derecho propio). Además, debe comprometerse con el aprendizaje continuo durante todo este período.
Incluso con el fondo más perfecto, un maestro o doctorado STEM, sigue siendo un viaje largo y difícil. Si viene de un camino no tradicional, es aún más difícil. Eso no significa que sea imposible, pero es más difícil, y debe decidir si el desafío vale la pena para usted.
A menudo digo:
Cualquiera puede convertirse en ingeniero de aprendizaje automático, pero eso no significa que todos deberían, o incluso querer.
Se necesita un esfuerzo sostenido durante al menos unos años.
Debes ser honesto contigo mismo sobre si estás dispuesto a invertir de 2 a 3 años mínimo (y, en la mayoría de los casos, de 4 a 5 años) para entrar en el campo.
Eso es mucho tiempo.
Para mí personalmente, renunciar a cuatro años durante una carrera de décadas haciendo el trabajo que amo vale la pena. Pero ese es un cálculo que solo tú puedes hacer.
De hecho, me parece liberador que sea tan difícil, ya que me hace sentir mejor al luchar a través de él.
Soy alguien que no azota en azúcar nada, y es posible que hayas notado que la mayoría de mis puntos se reducen a dos factores clave: tiempo y esfuerzo.
Cualquier cosa que valga la pena hacer a menudo requiere un esfuerzo constante durante un período largo. Ese es el secreto para convertirse en ingeniero de aprendizaje automático.
Si te tomas en serio convertirte en un ingeniero de aprendizaje automático, le recomiendo revisar el artículo a continuación, donde detallo mi hoja de ruta:
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