Las carreras en IA son caliente ahora. Y aunque muchas escuelas están adaptando su currículo para incorporar clases sobre el tema, todavía hay una lista corta de escuelas que ofrecen una especialización en IA.
Allison Krinsky se graduó de la Universidad de Washington con un título en informática en 2022. Ahora trabaja como científica de datos en JPMorgan y hace videos sobre carreras tecnológicas en su tiempo libre. Ella le dijo a Business Insider que muchas especialidades son intercambiables y que varios títulos, como ciencias de la computación, matemáticas, ciencias de la información y ciencia de datos, pueden llevar a empleos en el campo.
Pero aunque Krinsky estudió un plan de estudios tradicional para conseguir un trabajo en el sector tecnológico, dijo que su trabajo en un laboratorio de investigación fue lo que más impulsó su carrera. Dijo que durante su año en el laboratorio, hizo un montón de cosas, entre ellas construir modelos y gestionar bases de datos.
La mayoría de los trabajos relacionados con la IA requiere una parte técnica en el proceso de entrevista y Krinsky dijo que los candidatos deben poder hablar sobre los proyectos que han realizado.
“Muchas veces en mis entrevistas la gente simplemente me preguntaba sobre lo que había construido, lo que hice y los problemas que enfrenté”, dijo Krinsky.
Krinsky dijo mientras Los nombres de las grandes tecnológicas pueden resultar llamativos en tu currículumLa experiencia práctica es fundamental para conseguir el trabajo. En las prácticas que hizo antes de trabajar en el laboratorio de investigación, dijo que le asignaron proyectos pequeños que no requerían demasiadas habilidades.
“La pasantía es genial para decir que alguien me contrató, y eso le da un poco de credibilidad”, dijo Krinsky. “Pero no estás fuera del juego si no has tenido una pasantía tradicional”.
A medida que aumentan las demandas de empleos de IA, Algunas empresas se están volviendo cada vez más exigentes En cuanto a lo que buscan, si tienes poca experiencia o quieres mejorar tu currículum, no es mala idea crear tu propio proyecto y mejorar tus habilidades. Krinsky dijo que hay varias opciones que puedes elegir según el tipo de puestos que te interesen.
Una opción que recomienda Krinsky es un sistema de recomendaciones de viajes creado con modelos de lenguaje grandes. Dijo que se podría llevar a cabo este proyecto con una experiencia limitada y de diferentes maneras, como mediante ingeniería de indicaciones, generación aumentada de recuperación o ajuste fino.
Krinsky también sugirió crear un sistema de clasificación de opiniones, utilizando el procesamiento del lenguaje natural. Ella dijo que esto implica extraer información de datos de texto y clasificarla en entidades como sentimientos positivos o negativos. Krinsky dijo que esto se puede utilizar para el análisis financiero o para identificar oportunidades o riesgos de inversión.
Krinsky dijo que también se puede intentar un proyecto de reconocimiento de imágenes o visión artificial. Esto implica encontrar un conjunto de imágenes con etiquetas y enseñarle a una computadora a identificar lo que hay en las imágenes. Ella dijo que es una buena manera de aprender sobre redes neuronales.
Krinsky dijo que estos proyectos pueden llevar entre uno y tres meses, dependiendo de cuánto tiempo libre tengas. La mayoría de los proyectos comienzan con la búsqueda de datos en la web y luego requieren la creación, el entrenamiento y el ajuste del modelo. Krinsky también recomendó crear un informe que detalle el proceso y los resultados del proyecto para que tengas algo que mostrar de tu trabajo.
Los proyectos no tienen por qué ser revolucionarios, afirmó, pero se debe experimentar con múltiples conjuntos de datos y ser capaz de explicar lo que está sucediendo. Afirmó que cualquiera puede recrear el código de un tutorial, por lo que es importante agregar un aspecto único.
“Hay que superar el dicho 'simplemente escribí el código y no se rompió'”, dijo Krinsky.
