La guía definitiva para conseguir un trabajo de IA en América Latina

Introducción

La Inteligencia Artificial (IA) se está convirtiendo rápidamente en uno de los campos de mayor demanda en el mundo, y América Latina no es la excepción. Con el crecimiento de los trabajos de IA en la región, nunca ha habido un mejor momento para considerar una carrera en este campo. En esta guía, exploraremos el crecimiento de los trabajos de IA en América Latina, por qué debería considerar un trabajo de IA, las habilidades que necesita para obtener un trabajo de IA y cómo prepararse para el mercado laboral.

El crecimiento de los trabajos de IA

La demanda de profesionales de IA en América Latina está creciendo a un ritmo sin precedentes. Según un estudio reciente de Deloitte, el número de ofertas de trabajo de IA en la región ha crecido más de un 600 % en los últimos cinco años. Se espera que este crecimiento continúe, ya que las empresas de diversas industrias, como la atención médica, las finanzas y el comercio minorista, están adoptando cada vez más tecnologías de IA para automatizar procesos y obtener una ventaja competitiva.

Por qué deberías conseguir un trabajo de IA

Una carrera en IA ofrece una amplia gama de oportunidades, desde el desarrollo de tecnología de punta hasta la resolución de problemas del mundo real. Los profesionales de IA tienen la oportunidad de trabajar en algunos de los proyectos más emocionantes e impactantes, y el campo está en constante evolución, brindando infinitas oportunidades de aprendizaje y crecimiento. Además, los trabajos de IA generalmente vienen con salarios altos y excelentes beneficios, lo que los convierte en una opción profesional inteligente. Con la llegada de cursos gratuitos, software y bootcamps accesibles, hoy en día es más fácil que nunca para cualquier persona interesada ingresar al campo de la IA. ¿Está dispuesto a unirse a miles de personas que trabajan en los avances tecnológicos del mañana?

Tamaño del mercado de la inteligencia artificial. Fuente: Investigación de precedencia.

¿Qué habilidades necesitas para conseguir un trabajo de IA?

Para obtener un trabajo de inteligencia artificial, deberá tener una base sólida en matemáticas, estadísticas e informática. También deberá dominar al menos un lenguaje de programación, como Python o R, y tener experiencia con bibliotecas y marcos de aprendizaje automático, como TensorFlow o Scikit-learn. Además, es importante tener conocimiento de las últimas tendencias, tecnologías y técnicas de IA, y estar familiarizado con las plataformas de big data y las tecnologías de computación en la nube, como Hadoop y AWS. Las sólidas habilidades analíticas y de resolución de problemas, así como la experiencia en visualización de datos y narración de historias, también son activos valiosos para un profesional de IA.

Puede pensar que aprender estas cosas requerirá mucho tiempo y será costoso, ¡pero ese no es el caso! Aquí hay algunos recursos gratuitos para comenzar. Nota: estos recursos son una combinación de inglés y español.

Recursos de Python:

Inglés:

https://ocw.mit.edu/courses/6-0001-introduction-to-computer-science-and-programming-in-python-fall-2016/

https://www.learnpython.org/

https://www.python.org/about/gettingstarted/

Español:

https://es.python.org/aprende-python/

https://www.edx.org/course/python-aprender-a-programar

https://aprendepython.es/

Recursos de Tensorflow:

Inglés:

https://www.tensorflow.org/learn

https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/primeros-pasos-con-tensorflow/toolkit

Español:

https://medium.com/ai-learners/introducci%C3%B3n-a-tensorflow-parte-1-840c01881658#

https://es.coursera.org/learn/intro-tensorflow-es

Recursos de AWS:

Inglés:

https://aws.amazon.com/ai/

Español:

https://pages.awscloud.com/rs/112-TZM-766/images/AWS_TC_Machine_Learning_eBook-es-es-JM-GS.pdf

Requisitos matemáticos para la IA:

Inglés:

https://www.freecodecamp.org/news/all-the-math-you-need-in-artificial-intelligence/

https://www.coursera.org/specializations/mathematics-machine-learning

Español:

https://es.coursera.org/specializations/mathematics-machine-learning

https://www.onlinemathtraining.com/wp-content/uploads/2019/05/Math-for-Machine-Learning-Book-Spanish-Version-Preview.pdf

Fuente: Analytics India Magazine.

Universidad vs. Bootcamp vs. Autoeducación: pros y contras

Hay varias opciones disponibles para aquellos que quieren seguir una carrera en IA. Una educación universitaria tradicional en informática o un campo relacionado puede proporcionar una base sólida en los conceptos teóricos y matemáticos que subyacen en la IA. Sin embargo, puede ser costoso y llevar mucho tiempo.

Los bootcamps, por otro lado, son más cortos y se centran más en las habilidades prácticas y la preparación para el trabajo. Son una buena opción para aquellos que buscan cambiar de carrera rápidamente o que no pueden comprometerse con un programa universitario de tiempo completo.

La autoeducación es una opción más flexible y te permite aprender a tu propio ritmo y adaptar tu educación a tus necesidades y objetivos específicos. Sin embargo, puede ser un desafío mantenerse motivado y encontrar los recursos adecuados sin la estructura de un programa formal.

Configuración de su cartera de proyectos y consejos para currículum

Al solicitar trabajos de IA, es importante tener una cartera sólida que muestre sus habilidades y experiencia. Esto puede incluir proyectos en los que ha trabajado, documentos que ha publicado y cualquier certificación relevante que haya obtenido.

Su currículum debe resaltar su experiencia y habilidades relevantes, y debe adaptarse al trabajo específico que está solicitando. Asegúrese de incluir cualquier educación relevante, pasantías y experiencia de voluntariado, así como cualquier publicación o presentación que haya dado.

Ejemplos de carteras:

http://www.ericwadkins.com/

https://beenkim.github.io/

http://arkitus.com/

Ejemplos de currículums y consejos:

Inglés:

https://towardsdatascience.com/machine-learning-engineer-resume-sample-ea7a4951f030

https://medium.com/@mygreatlearning/machine-learning-resume-sample-how-to-build-a-strong-ml-resume-3d402261f25a

Español:

https://cohete.digital/guia-carrera-profesional/ingeniero-machine-learning/curriculum-vitae/

https://www.datasource.ai/es/data-science-articles/como-redactar-un-cv-perfecto-de-ciencias-de-datos

Mantenerse informado sobre las noticias de IA

Para tener éxito en el campo de la IA, es importante mantenerse actualizado sobre las últimas tendencias y desarrollos. Esto se puede hacer siguiendo a los líderes y expertos de la industria en las redes sociales, leyendo blogs y publicaciones relacionados con la IA y asistiendo a conferencias y eventos.

Aquí en Astrania.xyz, nos esforzamos por ofrecerle la información más completa y actualizada sobre IA. Al seguir nuestro blog, maximizará sus posibilidades de mantenerse informado dentro de esta industria en constante evolución y conseguir el trabajo de IA adecuado para usted.

Los mejores sitios de trabajo en América Latina

Hay varios sitios de trabajo que son particularmente populares en América Latina, como LinkedIn, Indeed y Trabajando. Además, muchas empresas publican sus ofertas de trabajo en sus propios sitios web. También es una buena idea establecer contactos con personas en el campo y asistir a eventos relacionados con la IA, como reuniones y conferencias, para conocer nuevas oportunidades laborales.

Sitios de trabajo latinoamericanos:

http://bumeran.com

http://www.empleate.com/venezuela/

https://empleos.net/

https://www.indeed.com/q-Latin-America-jobs.html?vjk=e5c925c175fd6e92

https://www.tecoloco.com/

Consejos técnicos para la entrevista y preparación

Las entrevistas de trabajo de IA suelen incluir preguntas técnicas y de comportamiento. Es importante estar preparado para responder preguntas técnicas sobre sus habilidades y experiencia, así como para proporcionar ejemplos específicos de cómo ha aplicado esas habilidades en el pasado. También es una buena idea estar familiarizado con los productos y servicios de la empresa, y tener una comprensión clara del puesto que está solicitando.

Consejos técnicos para entrevistas:

Inglés:

https://neptune.ai/blog/entrevista-ingeniero-aprendizaje-máquina

https://www.coursera.org/articles/machine-learning-interview-questions

https://www.codecademy.com/resources/blog/machine-learning-interview-questions/

Español:

https://www.hays.com.co/contenido/blog-consejos-de-carrera/insights/entrevista-tecnica-como-prepararse-y-triunfar

https://devskiller.com/es/entrevista-tecnica/

https://www.businessinsider.es/5-consejos-triunfar-entrevista-tecnica-ingeniera-spotify-842285

Startups vs. Big Tech vs. Oportunidades laborales del gobierno

Al considerar una carrera en IA, es importante considerar los diferentes tipos de organizaciones que ofrecen trabajos de IA. Las startups tienden a ser más ágiles y pueden ofrecer más oportunidades de innovación y crecimiento. Las grandes empresas de tecnología, por otro lado, tienen más recursos y, a menudo, ofrecen un empleo más estable. Los trabajos gubernamentales ofrecen la oportunidad de trabajar en proyectos importantes e impactantes, y también pueden proporcionar un buen equilibrio entre el trabajo y la vida.

Al buscar un trabajo en IA en América Latina, es importante investigar los diferentes tipos de organizaciones y considerar qué tipo de entorno laboral y cultura se alinea mejor con sus valores y objetivos.

Empresas populares en IA:

• Amazon

• Baidu

• DeepMind

• Facebook

• Google

• IBM

• Intel

• Microsoft

• NVIDIA

• OpenAI

• Scale AI

Fuente: GreyB.

Conclusión

El campo de la IA está creciendo rápidamente en América Latina y ofrece una amplia gama de interesantes oportunidades laborales para quienes estén interesados en este campo. Con las habilidades, la experiencia y la mentalidad adecuadas, puede conseguir el trabajo de sus sueños en IA. Recuerde estar siempre aprendiendo, mantenerse informado sobre las últimas tendencias en el campo y estar siempre listo para aprovechar nuevas oportunidades. Si encuentra útiles publicaciones como estas, no olvide suscribirse a nuestro blog para estar mejor preparado e informado sobre el mundo de la IA.

Microsoft presenta VALL-E: un modelo innovador de IA de texto a voz

Ahora, tenemos la capacidad de sintetizar cualquier voz dentro de los 3 segundos posteriores a la grabación.

VALL-E es un modelo de IA de texto a voz que puede simular de cerca la voz de una persona cuando se le da una muestra de audio de tres segundos. La tecnología detrás de VALL-E se puede desglosar en los siguientes pasos:

1. Análisis acústico: Utilizando la tecnología llamada EnCodec, VALL-E analiza la muestra de audio para comprender la voz del locutor. Divide el audio en componentes discretos llamados "tokens" que representan las características únicas de la voz del hablante.

2. Coincidencia de tokens: VALL-E utiliza una red neuronal para hacer coincidir los tokens de la muestra de audio con una biblioteca de tokens preexistentes de un gran conjunto de datos de entrenamiento (LibriLight). Esto permite que el modelo "aprenda" las características de la voz del hablante.

3. Síntesis: una vez que VALL-E ha aprendido la voz del hablante, puede usar las fichas para sintetizar el habla de una manera que intente preservar el tono emocional del hablante. El modelo genera códigos de códec de audio discretos a partir de mensajes de texto y acústicos, y luego usa el decodificador de códec neural para sintetizar la forma de onda final.

Además, VALL-E también puede imitar el "ambiente acústico" del audio de muestra, por ejemplo, simulando las propiedades de una llamada telefónica. Además, puede generar variaciones en el tono de voz al cambiar la semilla aleatoria utilizada en el proceso de generación.

Es importante tener en cuenta que el modelo está entrenado en un gran conjunto de datos de grabaciones de audio, lo que le permite aprender las características de diferentes hablantes. Esto es necesario para que el modelo pueda generalizar y producir un discurso que suene similar al del hablante en la muestra de audio. El proceso se basa en la capacidad del modelo para comprender las representaciones subyacentes del habla, lo que se conoce como representación del habla basada en fonemas.

Beneficios de VALL-E:

Los beneficios de VALL-E son muchos, puede generar texto a voz de alta calidad, usarse para editar grabaciones de voz, usarse en combinación con otros modelos generativos de IA para crear nuevo contenido de audio y más.

- Aplicaciones de texto a voz: VALL-E se puede usar para generar texto a voz de alta calidad, que se puede usar en una variedad de aplicaciones, como asistentes de voz, bots de servicio al cliente y sistemas de navegación.

- Edición de voz: VALL-E se puede utilizar para editar grabaciones de voz, lo que permite modificar las palabras o el tono de una persona. Esta tecnología se puede utilizar para terapia del habla, aprendizaje de idiomas o para mejorar la calidad del habla en grabaciones de video y audio.

- Creación de contenido de audio: VALL-E se puede utilizar en combinación con otros modelos generativos de IA para crear nuevo contenido de audio. Por ejemplo, se puede utilizar para generar nuevos diálogos para videojuegos o animación, o para crear nuevas pistas de audio para música.

- Telecomunicaciones: VALL-E puede imitar el "ambiente acústico" del audio de muestra, como simulando las propiedades de una llamada telefónica. Esto se puede usar para mejorar la calidad de la llamada y reducir el ruido de fondo, lo que puede ser útil en una amplia gama de aplicaciones, como asistentes de voz, bots de servicio al cliente y teleconferencias.

- Accesibilidad: VALL-E se puede utilizar para generar voz para personas con problemas de habla, como aquellos con ELA o enfermedad de Parkinson, o para generar voz en idiomas que la persona no habla.

- Sonido similar al humano en maquinaria: VALL-E se puede utilizar para brindar un sonido similar al humano en máquinas como robots, automóviles y otros dispositivos que pueden ayudar a crear una experiencia más natural y cómoda para los usuarios.

Preocupaciones de VALL-E:

La capacidad de VALL-E para imitar de cerca la voz de una persona plantea preocupaciones éticas sobre el potencial de uso indebido, como la creación de falsificaciones profundas o la suplantación de identidad. Además, la capacidad de VALL-E para editar grabaciones de voz plantea preocupaciones sobre la posibilidad de manipular la opinión pública o alterar los registros históricos. Además, VALL-E requiere una gran cantidad de datos de entrenamiento para funcionar de manera efectiva, lo que puede generar inquietudes sobre la privacidad y la seguridad de los datos. Y la capacidad de generar variaciones en el tono de voz podría usarse para crear un discurso que suene como el de otra persona, lo que plantea preocupaciones sobre el robo de identidad.

Como cualquier otra tecnología de IA, VALL-E requiere una gran responsabilidad por parte del usuario, así como una buena gobernanza para asegurarse de que se utilice de forma ética.

VALL-E es un modelo de IA de texto a voz altamente avanzado que puede simular de cerca la voz de una persona, abriendo una amplia gama de aplicaciones potenciales. Con esta tecnología, podemos generar texto a voz de alta calidad, editar grabaciones de voz e incluso crear nuevos contenidos de audio. ¿Cuáles cree que son algunas formas innovadoras en que podemos usar esta tecnología para hacer que nuestras vidas sean más fáciles, más cómodas y más accesibles?

El modelo DreamerV3 de DeepMind: Un cambio de juego para Minecraft y más allá

La subsidiaria de inteligencia artificial de Google, DeepMind, presentó DreamerV3, un algoritmo de aprendizaje por refuerzo que demuestra un rendimiento superior en una amplia gama de dominios. Específicamente, DreamerV3 es capaz de operar de manera eficiente en presencia de acciones continuas y discretas, entradas visuales y de baja dimensión, mundos 2D y 3D y presupuestos de datos variados, frecuencias de recompensa y escalas de recompensa.

En particular, DreamerV3 es el primer algoritmo RL que resuelve el desafío del diamante de Minecraft sin la necesidad de datos humanos o heurísticas específicas de dominio.

¿Qué es el aprendizaje por refuerzo?

El aprendizaje por refuerzo (RL) es un tipo de aprendizaje automático que consiste en capacitar a un agente para que tome decisiones y realice acciones en un entorno con el fin de maximizar una señal de recompensa. El agente interactúa con el entorno, recibe retroalimentación en forma de recompensas o penalizaciones y aprende de esta retroalimentación para mejorar su toma de decisiones con el tiempo.

En este caso, DreamerV3 emplea un modelo de aprendizaje por refuerzo para jugar al popular videojuego Minecraft. En el juego, el agente recibe recompensas por adquirir diamantes y penalizaciones por no lograr el objetivo. DreamerV3 aprende de estos comentarios para mejorar su toma de decisiones y tomar medidas que conduzcan a una mayor recompensa. El programa está compuesto por tres redes neuronales, el modelo del mundo, el crítico y el actor, que trabajan en conjunto para aprender y tomar decisiones.

Una de las características clave de DreamerV3 es su capacidad para funcionar bien en muchas situaciones y entornos diferentes, como diferentes tipos de juegos o con diferentes cantidades de información. También lo hizo bien en una tarea difícil en el juego Minecraft sin ninguna ayuda adicional. Además, tiene funciones de escalabilidad mejoradas, que permiten que los modelos más grandes se traduzcan directamente en una mejor eficiencia de datos y un rendimiento general mejorado.

DreamerV3 completó con éxito 7 puntos de referencia y estableció un nuevo récord para el control continuo de estados e imágenes en BSuite y Crafter. Sin embargo, cabe señalar que el rendimiento de DreamerV3 no es consistente, ya que solo resuelve ocasionalmente el desafío del diamante de Minecraft y fue entrenado para cada tarea individualmente. Por lo tanto, se requiere más investigación para demostrar completamente las propiedades de escalabilidad de DreamerV3 y para explorar el potencial de la transferencia de tareas en modelos mundiales entrenando modelos más grandes para abordar múltiples tareas en dominios superpuestos.

En conclusión, DreamerV3 es un avance significativo en el campo del aprendizaje por refuerzo, que demuestra un rendimiento superior en una amplia gama de dominios. Su capacidad para operar de manera eficiente en entornos variados y sus funciones de escalabilidad mejoradas lo convierten en una herramienta poderosa para las tareas de toma de decisiones.

A medida que continuamos viendo avances como DreamerV3 en AI y RL, es importante considerar el impacto potencial de estas tecnologías en la sociedad y la industria. ¿Los modelos de RL como DreamerV3 llevarán a una toma de decisiones más eficiente y efectiva en varios campos, o tendrán consecuencias no deseadas? ¿Cómo podemos garantizar que estas tecnologías se utilicen de manera ética y responsable? Estas son preguntas importantes que deben abordarse a medida que avanzamos con el desarrollo y la implementación de modelos RL como este.

Para leer más sobre esta tecnología, vea el documento aquí: https://arxiv.org/pdf/2301.04104v1.pdf

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