Salario de aprendizaje automático en India en 2022 [para principiantes y experimentados]

¿Se pregunta cuál es el rango de salario de aprendizaje automático en la India?

En un informe titulado “Los mejores trabajos en los EE. UU.: 2019”, Indeed sostiene que el trabajo de un ingeniero de aprendizaje automático se ha convertido en un puesto muy prometedor: registra un crecimiento del 344% y un salario base promedio de US $ 146,085 .

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Como puede ver, 9 de los 25 trabajos enumerados en el informe de Indeed son de campos relacionados con la tecnología. Esto no es sorprendente ya que los roles tecnológicos, en particular los de Data Science, AI y ML, están ganando importancia en varios paralelos de la industria. Por esta razón, las empresas no rehuyen ofrecer un mayor salario de aprendizaje automático en la India.

Por lo tanto, si tiene el conjunto de habilidades requerido y está listo para mantenerse actualizado, se espera que su carrera como ingeniero de aprendizaje automático siga creciendo hacia adelante y hacia arriba. Esta línea es cierta especialmente cuando consideramos que un salario de aprendizaje automático en la India depende directa o indirectamente de cuán capacitados y actualizados estén.

Un informe reciente de Gartner afirma que para 2020, el rápido crecimiento de la IA dará lugar a casi 2,3 millones de ofertas de trabajo en Machine Learning.

¡Estamos seguros de que esto debe haber despertado la voluntad de convertirse en un ingeniero de aprendizaje automático dentro de usted! Echemos un vistazo a quién es exactamente un ingeniero de aprendizaje automático y cuál es un salario típico de aprendizaje automático en la India.

¿Qué es el aprendizaje automático?

Según SAS, “El aprendizaje automático es un método de análisis de datos que automatiza la construcción de modelos analíticos. Es una rama de la inteligencia artificial basada en la idea de que los sistemas pueden aprender de los datos, identificar patrones y tomar decisiones con una mínima intervención humana”.

Aunque el término aprendizaje automático ha estado bajo el foco de atención recientemente, el concepto de aprendizaje automático existe desde hace mucho tiempo, siendo el primer ejemplo de ello la máquina Enigma de Alan Turing que desarrolló durante la Segunda Guerra Mundial. Hoy en día, el aprendizaje automático está casi en todas partes a nuestro alrededor, desde las cosas ordinarias de nuestras vidas hasta los cálculos más complicados que involucran Big Data. Por ejemplo, el automóvil autónomo de Google y las recomendaciones personalizadas en sitios como Netflix, Amazon y Spotify son todos resultados del aprendizaje automático. Debido a la demanda, el salario del aprendizaje automático en la India es uno de los más altos.

¿Por qué es importante el aprendizaje automático en el mundo actual?

Después de qué es el aprendizaje automático, viene la siguiente pregunta importante: "¿cuál es la importancia del aprendizaje automático?"

El enfoque principal del aprendizaje automático es ayudar a las organizaciones a mejorar su funcionamiento general, productividad y proceso de toma de decisiones al profundizar en las grandes cantidades de reservas de datos. A medida que las máquinas comiencen a aprender a través de algoritmos, ayudará a las empresas a desentrañar dichos patrones dentro de los datos que pueden ayudarlos a tomar mejores decisiones sin necesidad de intervención humana. Además de este beneficio inicial, el aprendizaje automático tiene las siguientes ventajas:

1. Análisis y evaluación oportunos

Al filtrar cantidades masivas de datos, como comentarios e interacciones de los clientes, los algoritmos de ML pueden ayudarlo a realizar análisis y evaluaciones oportunos de sus estrategias organizacionales. Cuando crea un modelo de negocio navegando a través de múltiples fuentes de datos, tiene la oportunidad de ver las variables relevantes.

2. Predicciones en tiempo real posibles gracias a un procesamiento rápido

Una de las características más impresionantes de los algoritmos ML es que son súper rápidos, como resultado de lo cual el procesamiento de datos de múltiples fuentes se lleva a cabo rápidamente. Esto, a su vez, ayuda a hacer predicciones en tiempo real que pueden ser muy beneficiosas para las empresas. Por ejemplo,

• Análisis de abandono: implica identificar aquellos segmentos de clientes que probablemente abandonen su marca.
• Clientes potenciales y conversión : los algoritmos de ML brindan información sobre los patrones de compra y gasto de varios segmentos de clientes, lo que permite a las empresas diseñar estrategias que pueden minimizar las pérdidas y fortalecer las ganancias.
• Retención de clientes : los algoritmos de ML pueden ayudar a identificar los retrasos en sus políticas de adquisición de clientes y campañas de marketing. Con tales conocimientos, puede ajustar sus estrategias comerciales y mejorar la experiencia general del cliente para retener su base de clientes.

3. Industrias transformadoras

El aprendizaje automático ya ha comenzado a transformar las industrias con su capacidad para proporcionar información valiosa en tiempo real. Las compañías financieras y de seguros están aprovechando las tecnologías ML para identificar patrones significativos dentro de grandes conjuntos de datos, para prevenir el fraude y proporcionar planes financieros personalizados para varios segmentos de clientes. En el cuidado de la salud, los dispositivos portátiles y los sensores de actividad física con tecnología ML permiten a las personas hacerse cargo de su salud y, en consecuencia, minimizan la presión sobre los profesionales de la salud. Por lo tanto, hay muchas oportunidades para los ingenieros de aprendizaje automático, y la naturaleza indispensable de sus trabajos garantiza que el salario del aprendizaje automático en la India sea bastante elevado.

¿Qué hace un ingeniero de aprendizaje automático?

El trabajo de un ingeniero de aprendizaje automático es bastante similar al de un científico de datos, en el sentido de que ambos roles implican trabajar con grandes volúmenes de datos. Por lo tanto, tanto los ingenieros de aprendizaje automático como los científicos de datos deben poseer excelentes habilidades de gestión de datos. Sin embargo, esa es toda la similitud que comparten estos dos roles.

Los científicos de datos se preocupan principalmente por generar información valiosa para impulsar el crecimiento empresarial a través de la toma de decisiones orientada a los datos. Por el contrario, los ingenieros de aprendizaje automático se centran en diseñar software autoejecutable para la automatización de modelos predictivos.

Por lo general, los ingenieros de aprendizaje automático trabajan en estrecha colaboración con los científicos de datos. Mientras que los científicos de datos extraen información significativa de grandes conjuntos de datos y comunican la información a las partes interesadas del negocio, los ingenieros de aprendizaje automático se aseguran de que los modelos utilizados por los científicos de datos puedan ingerir grandes cantidades de datos en tiempo real para generar resultados más precisos.

Responsabilidades de un ingeniero de aprendizaje automático

• Estudiar y convertir prototipos de ciencia de datos.
• Diseñar y desarrollar sistemas y esquemas de Machine Learning.
• Para realizar análisis estadísticos y ajustar modelos utilizando resultados de pruebas.
• Para encontrar conjuntos de datos disponibles en línea con fines de capacitación.
• Para entrenar y volver a entrenar sistemas y modelos de ML cuando sea necesario.
• Para ampliar y enriquecer los marcos y bibliotecas de ML existentes.
• Desarrollar aplicaciones de Machine Learning de acuerdo con los requisitos del cliente/cliente.
• Para investigar, experimentar e implementar algoritmos y herramientas de ML adecuados.
• Analizar las capacidades de resolución de problemas y los casos de uso de los algoritmos de ML y clasificarlos según su probabilidad de éxito.
• Para explorar y visualizar datos para una mejor comprensión e identificar las diferencias en la distribución de datos que podrían afectar el rendimiento del modelo al implementarlo en escenarios del mundo real.

Habilidades necesarias para aprender aprendizaje automático

Ahora que sabe por qué debería elegir una carrera en aprendizaje automático y quizás también haya tomado una decisión, permítanos decirle algunas habilidades importantes que debe tener para aprovechar al máximo esta oportunidad.

Para que su carrera crezca como ingeniero de aprendizaje automático y gane el salario de aprendizaje automático más alto posible en la India, debe actualizarse con:

• Estadística y probabilidad: Tu comprensión de los algoritmos tiene mucho que ver con tu conocimiento de las teorías. Los modelos ocultos de Markov, Naive Bayes y Gaussian Mixture, entre otros modelos, son excelentes ejemplos. Si no eres bueno en estadística y probabilidad, estos algoritmos te resultarán muy difíciles de entender.
• Evaluación y modelado de datos: una parte importante para garantizar la eficiencia del proceso de estimación con ML es evaluar la efectividad de diferentes modelos a intervalos regulares. Puede utilizar diferentes métodos, como la regresión y la clasificación, para medir el error o la precisión de un modelo determinado. También necesita una estrategia de evaluación que lo acompañe.
• Algoritmos de ML: es muy importante saber cómo funcionan los diferentes algoritmos de aprendizaje automático y qué algoritmo encaja en una situación particular. Necesitará desarrollar una comprensión de temas como ecuaciones diferenciales parciales, descenso de gradiente, programación cuadrática, optimización convexa y otros.
• Lenguajes de programación: para una carrera en aprendizaje automático, también debe tener experiencia en diferentes lenguajes de programación, como Java, R, Python y C ++. Estos lenguajes lo ayudarán en las diferentes etapas de su proyecto de aprendizaje automático.
• Técnicas de procesamiento de señales: la extracción de características es muy importante para el aprendizaje automático. Es posible que deba trabajar con varios algoritmos avanzados de procesamiento de señales, incluidos bandlets, shearlets, contourlets y curvelets, entre otros. Obtenga más información sobre los conjuntos de aptitudes necesarios para el aprendizaje automático.

Salario de aprendizaje automático en India

La demanda de Machine Learning es alta, pero las empresas requieren que las personas tengan las habilidades correctas. La demanda de estos ingenieros siempre es alta. La lista es interminable. Esa es la razón principal por la que el salario del aprendizaje automático en la India es bastante alto. La demanda cada vez mayor. Además, cuanto mejor sea la experiencia, mayor será el salario. El salario promedio de aprendizaje automático en India, según Payscale, es de aproximadamente Rs. 686.281 por año, incluyendo bonos y participación en las utilidades.

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Factores que afectan el salario del aprendizaje automático en la India

Los cuatro factores principales que afectan el salario de aprendizaje automático en la India son:

• Empresa: la empresa para la que trabaja tendrá un impacto directo en el salario que recibe.
• Experiencia: cuanta más experiencia tenga, mejor será la capacidad de comprender los obstáculos y proporcionar soluciones rápidas para los errores. Una combinación de experiencia y compañía conseguirá salarios y puestos que ayudarán a crear una huella.
• Ubicación: en los próximos años, la ubicación está lista para desempeñar un papel menor en el salario que puede esperar. Pero, incluso entonces, la ubicación seguirá teniendo un impacto en el salario que puede pedir y obtener de un posible empleador.
• Habilidad: cuantas más habilidades importantes tenga, mejor será su capacidad de comprensión. La ubicación está lista para desempeñar un papel vital a la hora de decidir el salario del aprendizaje automático en la India.

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Salario de aprendizaje automático en India: basado en la empresa

Es un hecho aceptado, cuanto más grande es la marca o empresa, mayor es el salario que puede esperar un individuo. Veamos algunos de los paquetes de pago más altos: Tata Consultancy Services Limited ofrece alrededor de Rs. 4,42,000 anuales como salario. Le sigue Intel Corporation con Rs 20,00,000.

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Salario del aprendizaje automático en la India: basado en la experiencia

Cuanta más experiencia tenga, mayor será su paquete de pago. Por lo tanto, si es un principiante y acaba de ingresar a la industria, tendrá que moderar sus esperanzas en consecuencia. Entonces, analicemos el salario de aprendizaje automático en la India, dependiendo de cuántos años de experiencia tenga en su bolsa:

Veamos cómo varía un salario de aprendizaje automático en la India según la experiencia.

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Salario de aprendizaje automático de nivel de entrada en la India

El salario promedio de aprendizaje automático de nivel de entrada en India es ₹ 501,058.

Salario de aprendizaje automático de nivel medio en India

El salario promedio de aprendizaje automático de nivel medio en India es ₹ 1,142,459.

Salario experimentado en aprendizaje automático en India

El salario promedio con experiencia en aprendizaje automático en India es de ₹ 1,999,619.

Salario de aprendizaje automático en India: según la ubicación

Aunque Covid-19 puede reducir el impacto de la ubicación en los salarios en el futuro, actualmente, la ubicación juega un factor crucial para determinar el salario del aprendizaje automático en la India. El Silicon Valley de la India, Bangalore, ofrece los salarios más altos, y el aprendizaje automático en la ciudad gana aproximadamente un 21 % más que sus contrapartes en otras ciudades. La comparación se hace contra el promedio nacional. Chennai, la otra ciudad que compite por el título de Silicon Valley, ofrece salarios un 5% inferiores a la media nacional.

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Salario de aprendizaje automático en India: basado en habilidades

Analicemos cómo aumenta el salario del aprendizaje automático en la India con el conjunto de habilidades. Como mencionamos anteriormente, debe poseer un conjunto impresionante de habilidades para adquirir los trabajos mejor pagados en el mercado altamente competitivo de ingenieros de aprendizaje automático. Algunas habilidades te dan un cheque de pago más alto. Por lo tanto, intente invertir en estas habilidades.

1. Aprendizaje automático – ₹ 706,169
2. Pitón – ₹ 612,684
3. Aprendizaje profundo: ₹ 754,250
4. Procesamiento del lenguaje natural (NLP) - ₹ 697,670
5. Visión por computadora- ₹ 736,976

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El aprendizaje automático y el aprendizaje profundo seguramente le brindarán más que el salario promedio de aprendizaje automático en la India. También en términos de respuesta de popularidad, estas dos habilidades ocuparon los primeros puestos.

Salario de aprendizaje automático en otros países

Salario de Machine Learning en los EE. UU.: $ 111,297.

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Salario de aprendizaje automático en el Reino Unido: £ 50,296.

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Roles de trabajo de aprendizaje automático

1. Ingeniero de aprendizaje automático

La inteligencia artificial y el aprendizaje automático son meros términos generales para una serie de aplicaciones que se aplican en todas las disciplinas y tecnologías. También involucran robótica, análisis de datos, desarrollo web, desarrollo de chatbots, desarrollo de aplicaciones inteligentes y mucho más.

Desde finales de 2017, AI y ML han conquistado la nación. Marcos como OpenCV , PyTorch y TensorFlow se han convertido en palabras de moda para los entusiastas de AI/ML de hoy.

Responsabilidades de un ingeniero de aprendizaje automático

• Estudiar y convertir prototipos de ciencia de datos.
• Diseñar y desarrollar sistemas y esquemas de Machine Learning.
• Para realizar análisis estadísticos y ajustar modelos utilizando resultados de pruebas.
• Para encontrar conjuntos de datos disponibles en línea con fines de capacitación.
• Para entrenar y volver a entrenar sistemas y modelos de ML cuando sea necesario.
• Para ampliar y enriquecer los marcos y bibliotecas de ML existentes.
• Desarrollar aplicaciones de Machine Learning de acuerdo con los requisitos del cliente/cliente.
• Para investigar, experimentar e implementar algoritmos y herramientas de ML adecuados.
• Analizar las capacidades de resolución de problemas y los casos de uso de los algoritmos de ML y clasificarlos según su probabilidad de éxito.

Salario de un ingeniero de aprendizaje automático en India

El salario anual promedio de un ingeniero de aprendizaje automático es de 671 548 rupias. Los ingenieros de aprendizaje automático con menos de 1 año de experiencia ganan alrededor de ₹ 500 000 por año, lo que claramente es uno de los salarios de nivel de entrada más altos en la India. Los ingenieros de aprendizaje automático de nivel inicial cobran ₹ 672,106 por año, obviamente, según su conjunto de habilidades, ubicación y demanda.

El salario promedio de un ingeniero de nivel medio es ₹ 1,173,074 por año. Si piensan que eso es genial, encontrará inspirador el salario de los ingenieros de alto nivel (más de 10 años de experiencia), ya que ganan más de 2 millones de rupias por año.

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2. Científico de datos

La ciencia de datos es básicamente estadística implementada a través de la programación. Junto con R, Python también ha demostrado su valía en la clasificación de datos según requisitos genéricos y específicos. En lo que respecta a la India, los programadores de Python para ciencia de datos ganan más que los desarrolladores de software y los programadores de DevOps. La razón de esto es que la recopilación, la limpieza y el procesamiento de datos se están volviendo muy comunes hoy en día, ya que las empresas necesitan datos para recopilar información sobre el mercado y los clientes.

Esto requiere un nicho de programadores de Python que estén especialmente capacitados en la recopilación y el procesamiento de datos a través de bibliotecas como NumPy y Pandas . Los científicos de datos tienen una gran demanda en las principales áreas metropolitanas como Delhi-NCR y Mumbai y en ciudades emergentes como Pune y Bangalore.

Responsabilidades de los científicos de datos

• Recopilar grandes cantidades de datos estructurados y no estructurados y convertirlos en información procesable.
• Identificar las soluciones de análisis de datos que tienen el potencial más significativo para impulsar el crecimiento de las organizaciones.
• Usar técnicas analíticas como análisis de texto, aprendizaje automático y aprendizaje profundo para analizar datos, desentrañando así patrones y tendencias ocultos.
• Fomentar el enfoque basado en datos para resolver problemas comerciales complejos.
• Limpieza y validación de datos para optimizar la precisión y la eficacia de los datos.
• Comunicar todas las observaciones y hallazgos productivos a las partes interesadas de la empresa a través de la visualización de datos.

Rango de salario de los científicos de datos en la India

El salario promedio de un científico de datos es de 708 012 rupias . Un científico de datos de nivel de entrada puede ganar alrededor de ₹ 500,000 por año con menos de un año de experiencia. Los científicos de datos de nivel inicial con 1 a 4 años de experiencia obtienen alrededor de ₹ 610,811 por año.

Un científico de datos de nivel medio con 5 a 9 años de experiencia gana ₹ 1,004,082 por año en India. A medida que aumentan su experiencia y sus habilidades, sus ganancias aumentan drásticamente como científicos de datos de alto nivel, ¡alrededor de más de ₹ 1 700 000 al año en la India!

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3. Ingenieros de datos

El trabajo principal de un ingeniero de datos es diseñar y crear una infraestructura confiable para transformar datos en formatos que puedan usar los científicos de datos. Además de construir canalizaciones escalables para convertir datos semiestructurados y no estructurados en formatos utilizables, los ingenieros de datos también deben identificar tendencias significativas en grandes conjuntos de datos. Esencialmente, los ingenieros de datos trabajan para preparar y hacer que los datos sin procesar sean más útiles para usos analíticos u operativos. Hay muchos mitos sobre los ingenieros de datos y la mayoría de ellos están lejos de la realidad.

En una organización, la posición de un ingeniero de datos es tan vital como la de un científico de datos. La única razón por la que los ingenieros de datos permanecen alejados del centro de atención es que no tienen un vínculo directo con el producto final del análisis.

Responsabilidades de los ingenieros de datos

• Integre, consolide y limpie los datos recopilados de múltiples fuentes.
• Prepare datos sin procesar para la manipulación y el modelado predictivo/prescriptivo por parte de los científicos de datos.
• Desarrolle la infraestructura necesaria para una extracción, transformación y carga óptimas de datos de fuentes dispares utilizando SQL, AWS y otras tecnologías de Big Data.
• Implemente sofisticados programas de análisis, algoritmos de aprendizaje automático y técnicas estadísticas para crear canalizaciones de datos.
• Reúna conjuntos de datos extensos y complejos para satisfacer los requisitos comerciales funcionales y no funcionales.
• Identificar y desarrollar formas innovadoras de mejorar la confiabilidad, la eficiencia y la calidad de los datos.
• Desarrollar, construir, probar y mantener arquitecturas de datos.

Habilidades requeridas para ser un ingeniero de datos

• Gestión activa de proyectos y habilidades organizativas.
• Fuertes habilidades analíticas para manejar y trabajar con grandes conjuntos de datos no estructurados.
• Fuerte estilo de programación en lenguajes de moda, incluidos Python, Java, C ++, Scala, Ruby, etc.
• Conocimiento práctico avanzado de SQL, junto con experiencia en el trabajo con bases de datos relacionales.
• Habilidad para trabajar con una amplia variedad de bases de datos.

Rango de salario del ingeniero de datos en la India

Según Glassdoor, el salario promedio de un ingeniero de datos en la India es de 8,56,643 rupias LPA. Pero, por supuesto, el salario del ingeniero de datos depende de varios factores, incluido el tamaño y la reputación de la empresa, la ubicación geográfica, las calificaciones educativas, el puesto de trabajo y la experiencia laboral. Empresas de renombre y grandes actores en la industria de Big Data como Amazon, Airbnb, Spotify, Netflix, IBM, Accenture, Deloitte y Capgemini, por nombrar algunos, generalmente pagan una alta compensación a los ingenieros de datos. Además, cuanto mayor sea su experiencia laboral anterior en Big Data, mayor será su valor de mercado.

A pesar de la paradoja de la oferta y la demanda global (la demanda de ingenieros de datos supera con creces su oferta), la perspectiva profesional de los ingenieros de datos parece prometedora en la India. Según el informe de la revista Analytics India,

“Si bien las empresas de TI han mostrado una tendencia negativa, la demanda de profesionales de ingeniería de datos ha aumentado en todas las empresas, lo que ha dado lugar a un salto significativo en su estructura salarial. Mientras que para los salarios en las habilidades de análisis, los roles de análisis avanzado y los profesionales de modelado predictivo ocuparon el centro de atención en comparación con otros roles”.

En cuanto a los ingenieros de datos en los inicios de su carrera (1 a 4 años de experiencia), ganan alrededor de Rs.7,37,257 LPA. A medida que pasan al nivel medio (con 5 a 9 años de experiencia), el salario de un ingeniero de datos se convierte en 1.218.983 rupias LPA. Los ingenieros de datos con más de 15 años de experiencia laboral pueden ganar más de 1.579.282 rupias LPA.

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4 . Analista de datos

Los analistas de datos son profesionales que traducen números, estadísticas y cifras a un lenguaje sencillo para que todos los entiendan.

Dadas las circunstancias, siempre hay un alcance cada vez mayor para los analistas de datos en el lugar de trabajo, y puede ser una excelente opción para aquellos que tienen una sólida base en matemáticas, estadística, informática o antecedentes comerciales. Esta posición incluye minería de datos, fluidez en lenguajes como SQL, Python, etc. para extraer los conocimientos relevantes de los conjuntos de datos, así como canalizar esas ideas a través de visualizaciones e informes.

Responsabilidades del analista de datos

• Analizar y extraer datos comerciales para identificar correlaciones y descubrir patrones valiosos a partir de puntos de datos dispares.
• Para trabajar con modelos de algoritmos centrados en el cliente y personalizarlos para que se ajusten a los requisitos individuales del cliente.
• Para crear e implementar modelos personalizados para descubrir respuestas a asuntos comerciales, como estrategias de marketing y su rendimiento, gusto del cliente y patrones de preferencia, etc.
• Para mapear y rastrear datos de múltiples sistemas para resolver problemas comerciales específicos.
• Escribir consultas SQL para extraer datos del almacén de datos e identificar las respuestas a problemas comerciales complejos.
• Aplicar métodos de análisis estadístico para realizar investigaciones y análisis de datos de consumidores.

Salario de analista de datos en India

Para un analista de datos en India, tener de 1 a 4 años de experiencia tiene una ganancia bruta (incluyendo propinas, bonos y pago de horas extras) de Rs 3,96,128, mientras que un analista de datos de mitad de carrera con 5 a 9 años de experiencia puede compensar a Rs 6,03,120 según la organización y la ubicación del lugar de trabajo. Y si usted es un analista de datos maduro y experimentado que ha estado en la industria o entre 10 y 19 años, puede ganar una compensación total promedio de Rs 9,00,000.

Fuente: Payscale

– El 78 % de los profesionales analíticos en la India están por debajo del rango salarial de 0 a 6 mil rupias en su nivel de entrada, pero dado que ha habido un aumento en el número de nuevos en análisis de datos en la India, esta es una excelente indicación para madurar el industria.

– Los salarios de 4 a 6 años de experiencia se mantienen estables en 8,7 lakhs.

– Para el analista de datos sénior que tiene una experiencia sustancial de 12 años o más, ha sido testigo de un fuerte aumento del 20 % en sus salarios el año pasado.

5. Desarrollador/ingeniero de software (AI/ML)

Los desarrolladores/ingenieros de software con especialización en AI/ML son las mentes creativas detrás de los programas informáticos inteligentes. Su trabajo principal es desarrollar algoritmos y aplicaciones de aprendizaje automático eficientes. Los desarrolladores/ingenieros de software diseñan, desarrollan e instalan soluciones de software AI/ML; crear funciones informáticas específicas; preparar la documentación del producto, diagramas de flujo, diseños, diagramas, gráficos, etc. para su visualización; escribir y probar código; crear especificaciones técnicas, actualizar y mantener sistemas, y mucho más.

Habilidades requeridas : los desarrolladores/ingenieros de software (AI/ML) deben dominar la codificación en múltiples lenguajes de programación, incluidos Python, Java, R, C, C++, Scala, etc. Deben poseer una buena comprensión de los sistemas operativos, estructuras de datos, arquitectura de datos, arquitectura informática, análisis de datos, procesamiento distribuido, prueba y depuración de software, entre otras cosas. Además, deben tener un amplio conocimiento de los conceptos, algoritmos, sistemas y herramientas de ML.

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El desarrollador de software de IA promedio en la India es Rs. 700,000 por año

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6. Diseñador de aprendizaje automático centrado en el ser humano

Machine Learning tiene una rama exclusiva que se dedica a diseñar algoritmos ML centrados en humanos. De ahí el nombre de aprendizaje automático centrado en el ser humano. Los diseñadores de aprendizaje automático centrado en el ser humano son responsables de crear sistemas inteligentes que puedan "aprender" las preferencias y los patrones de comportamiento de los seres humanos individuales a través del procesamiento de información y el reconocimiento de patrones.

Estos sistemas requieren una intervención humana mínima o nula o incluso programas engorrosos para dar cuenta de todos los escenarios de usuario imaginables. El motor de recomendación de Netflix y Amazon es un excelente ejemplo de aprendizaje automático centrado en el ser humano.

Habilidades requeridas : como es el caso de cualquier carrera de aprendizaje automático, los diseñadores de aprendizaje automático centrado en el ser humano también deben poseer una comprensión profunda de varios conceptos y algoritmos de ML y cómo funcionan. También deben tener una buena base en Matemáticas y Estadística junto con dominio de la codificación.

7. Científico de PNL

El procesamiento del lenguaje natural (NLP) tiene como objetivo impartir a las máquinas la capacidad de comprender los lenguajes humanos naturales. Los científicos de PNL son los principales responsables de diseñar y desarrollar máquinas y aplicaciones que puedan aprender los patrones del habla de un idioma humano y también traducir palabras habladas a otros idiomas. El objetivo aquí es ayudar a las máquinas a comprender los lenguajes humanos con la misma naturalidad que los humanos. Grammarly y Duolingo son dos excelentes ejemplos de aplicaciones de PNL.

Habilidades requeridas : dado que el trabajo principal de los científicos de PNL es enseñar a las máquinas cómo comprender los matices de los idiomas humanos, deben dominar la sintaxis, la ortografía y la gramática de al menos un idioma (cuanto más, mejor). Además, deben tener las habilidades de ML de nivel básico.

Salario para PNL en India:

El salario promedio por habilidad en la India: Rs. 919,108 por año.

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8. Director de análisis

El Director de Analytics es responsable de supervisar los departamentos de Data Analytics y Data Warehousing. Además, el Director de Analytics alinea la gestión, el desarrollo y la integración de Data Analytics y Business Intelligence para apoyar la misión y visión de la empresa.

El salario promedio del director de análisis en la India es de Rs. 3.719.375.

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9. Científico de datos principal

Un científico de datos principal tiene la tarea de supervisar y administrar todo el equipo de ciencia de datos. Él / ella los guía en el proceso de desarrollo de modelos analíticos y también es la voz líder detrás del desarrollo de planes de proyectos. Los principales científicos de datos deben poseer sólidas habilidades de análisis estadístico junto con una habilidad especial para resolver problemas complejos.

El salario promedio de un científico principal de datos en la India es de Rs. 3.719.375.

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10. Ingeniero de Visión por Computador

Los ingenieros de visión por computadora aplican técnicas de investigación de visión por computadora en grandes cantidades de datos para encontrar soluciones a varios problemas del mundo real. Trabajan en estrecha colaboración con otros equipos para desarrollar e implementar nuevas arquitecturas integradas. Además, los ingenieros de visión por computadora poseen un conocimiento profundo de los sistemas ML.

Salario del ingeniero de visión por computadora en India:

El salario promedio de un ingeniero de visión por computadora en India es de ₹ 512,820 por año.

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11. Ingeniero de algoritmos

Los ingenieros de algoritmos diseñan, analizan, implementan, optimizan, perfilan y evalúan algoritmos informáticos/ML. Su objetivo es minimizar la brecha entre la teoría de algoritmos y las aplicaciones prácticas de algoritmos en Ingeniería de Software.

El salario promedio de un ingeniero de algoritmos en India:

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12. Informático

La tarea principal de los informáticos es desarrollar nuevas tecnologías, sistemas y soluciones informáticas. Su trabajo gira en torno a diversas tecnologías, incluidas la IA, la robótica, la tecnología de la información y la realidad virtual. Trabajan juntos en un equipo junto con programadores informáticos, profesionales de tecnología de la información, ingenieros mecánicos/eléctricos, etc.

Salario de un informático en la India:

El salario medio de un informático en la India es de 1.892.000 rupias al año.

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¿Cómo convertirse en un ingeniero de aprendizaje automático?

Paso 1: Mejora tus habilidades de Python y Software

Python, un lenguaje de alto nivel y fácil de usar, es el lenguaje elegido por los especialistas en inteligencia artificial, los científicos de datos y los ingenieros de aprendizaje automático.

La sintaxis de Python es fácil de aprender y tiene toneladas de bibliotecas ya integradas.

Otra cosa importante con la que familiarizarse es Github.

Lea algunos libros o artículos para tener una idea de las herramientas que necesitará para ejecutar Python en conjuntos de datos.

Paso 2: Busque algoritmos de aprendizaje automático

Una vez que esté familiarizado y cómodo con Python, puede comenzar a buscar algoritmos de aprendizaje automático. Asegúrese de leer sobre la teoría relacionada con cada algoritmo para que pueda implementar modelos con facilidad.

Paso 3: Trabajar en mini proyectos

Ahora que su iniciación en los reinos de Python y el aprendizaje automático está completa (tanto de forma individual como combinada), es hora de tomar todo ese conocimiento y comenzar a implementarlo en proyectos.

Paso 4: Lleva las cosas al siguiente nivel con Hadoop y Spark

Hadoop y Spark son los 2 sistemas que querrá abordar después de que haya desarrollado cierta competencia en el trabajo con conjuntos de datos usando Python. Estos marcos de macrodatos le permitirán trabajar con datos a escala de terabytes y petabytes.

Paso 5: pasar a TensorFlow

¿Algoritmos de aprendizaje automático? Controlar. ¿Marcos de grandes datos? Controlar. ¿Aprendizaje automático avanzado? Comienza a trabajar con TensorFlow.

Paso 6: Ir a lo grande

Después de trabajar con todos los componentes básicos, ahora es el momento de luchar con grandes conjuntos de datos y aplicar todo el conocimiento que ha adquirido en los 5 pasos anteriores.

Paso 7: Sigue practicando y creciendo

El paso final es simplemente practicar y repetir los 6 pasos mencionados anteriormente. Ahora se encuentra en un punto en el que puede crear sus propios modelos de aprendizaje automático. Es hora de refinar esas habilidades ahora y seguir mejorando.

¿Por qué está aumentando la demanda de ingenieros de aprendizaje automático?

En la última década, la demanda de ingenieros de aprendizaje automático incluso ha superado la necesidad de científicos de datos. En el informe de empleo de LinkedIn EE. UU. de 2017, el ingeniero de aprendizaje automático ocupó el primer lugar con un crecimiento registrado de 9,8 veces en cinco años (2012-17).

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En cuanto al mercado global de aprendizaje automático, se prevé que supere los $ 39,986.7 millones para 2025, creciendo a una CAGR de 49.7% entre 2017 y 2025. Estas estadísticas dejan en claro que el mercado de ML se está expandiendo a un ritmo sin precedentes. A la luz de la creciente competencia, las empresas tendrán que contratar ingenieros de ML talentosos junto con otros profesionales de la ciencia de datos para mantenerse firmes en el mercado.

¿Cuáles son las ventajas de un curso de aprendizaje automático?

1. Mejores oportunidades de carrera y crecimiento

Un informe de TMR señala que se prevé que MLaaS (aprendizaje automático como servicio) crezca de $ 19,9 mil millones para fines de 2025, de solo $ 1,07 mil millones en 2016. Esta es una cantidad asombrosa de crecimiento, tanto en términos absolutos como así como año tras año.

El aprendizaje automático se burla de cualquier cosa que pueda llamarse "importante", tanto a escala financiera como global. Si está buscando llevar su carrera a otro nivel, Machine Learning puede hacerlo por usted. Si está buscando involucrarse en algo que lo hará parte de algo que es global y de relevancia contemporánea, Machine Learning también puede hacerlo por usted.

2. Mejores salarios

¡Los mejores ingenieros de aprendizaje automático en estos días cobran tanto como las personalidades deportivas inmensamente populares! ¡Y eso no es exageración! Según Glassdoor.co.in, el salario promedio de un ingeniero de aprendizaje automático es de 8 mil rupias por año, ¡y eso es solo al comienzo de la carrera! Un ingeniero experimentado en aprendizaje automático se lleva a casa entre 15 y 23 lakhs por año.

3. La falta de habilidades de aprendizaje automático está plagando a las corporaciones

Dada la rápida velocidad a la que se han dado los saltos tecnológicos, muchas corporaciones se han visto obligadas a ponerse al día. La transformación digital es una industria enorme, y la verdad es que simplemente no hay suficientes profesionales de aprendizaje automático para satisfacer las nuevas demandas de la industria.

4. El aprendizaje automático y la ciencia de datos están íntimamente relacionados

Si la religión gobernó a las masas durante siglos enteros antes de la modernidad, ahora es cierto que la ciencia de datos gobierna a las masas, debido a su naturaleza explicativa y su viabilidad tanto comercial como innovadora.

Y Machine Learning es solo una sombra de Data Science. Para llevar su carrera tan alto como ni siquiera puede imaginar, puede volverse competente en estos dos campos, lo que le permitirá analizar una cantidad aterradora de datos y luego proceder a extraer valor y proporcionar información sobre los datos.

Además, en muchas organizaciones, los ingenieros de ML y los científicos de datos trabajan juntos en productos, por lo que es probable que esté expuesto a la perspectiva de los científicos de datos si ya se ha convertido en ingeniero de ML.

Pensamientos concluyentes…

Cuando se trata del paquete salarial anual, se debe admitir que, en comparación con otras naciones tecnológicamente desarrolladas como los EE. UU. y el Reino Unido, los salarios de los profesionales de ML e IA en la India son mucho menores.

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Sin embargo, según el 'Salary Study-2018' de Analytics India Magazine, casi el 40 % de los profesionales en el campo de la ciencia de datos y el análisis obtuvo un paquete salarial anual de más de 10 rupias lakh. Por lo tanto, no se puede negar que en India, la escala salarial también está aumentando. Aparte de otros factores, si adquiere las habilidades necesarias de Data Science y ML, su futuro en la industria será muy brillante.

Esperamos que le haya gustado nuestro artículo sobre el salario de Machine Learning en India. Estos números anteriores no están escritos en piedra. El verdadero factor de influencia de tu salario son las habilidades que tienes, el dominio que has logrado sobre ellas y la rapidez con la que creces y haces crecer a la empresa también.

También puede consultar el Programa Executive PG de IIT Delhi en Machine Learning en asociación con upGrad . IIT Delhi es una de las instituciones más prestigiosas de la India. Con más de 500+ profesores internos que son los mejores en las materias.