Eso depende del rol, la especialización y la industria. El término “experto en inteligencia artificial” transmite una sensación de sabelotodo, que es un término extraño en un campo tan amplio. ¿Es este el título de la descripción del trabajo? Si es así, considere cuidadosamente si proviene de una compañía que se sube al tren con más dinero que sentido. O podría ser una designación interna, lo que significa que usted es su “experto en inteligencia artificial”. Ese es un papel más plausible.
He trabajado como arquitecto, programador e investigador. Las industrias incluyen defensa, entretenimiento / medios y fabricación. Estos roles son muy similares a los roles de contraparte en otras áreas que no son de IA. La principal diferencia es que los problemas tienden a requerir una base sólida (como la teoría de la computación, los algoritmos, las matemáticas discretas, las estadísticas, la combinatoria, la teoría de gráficos: sí, las matemáticas realmente importan en la IA, no se puede simplemente escribir con código la salida) ) y sustancialmente más potencia mental para tratar. Por supuesto, también necesitará habilidades específicas de IA, como el conocimiento de varios algoritmos de aprendizaje automático o técnicas de búsqueda.
En cuanto a las especializaciones, mi experiencia es en minería de datos, búsqueda / optimización combinatoria, aprendizaje automático y web semántica. Cada uno tiene sus peculiaridades. No estoy seguro de que haya espacio para entrar en detalles de estas especializaciones. Sin embargo, puedo decir que, en general, hacer una buena investigación se vuelve mucho más crucial en IA que en TI estándar. Como dije, es un campo amplio. Hay un cuerpo masivo de material relevante, a menudo subutilizado, que se remonta a los años 60 enterrados bajo montones de basura (encuentro la calidad de la revisión por pares en publicaciones de IA bastante atroz). No importa cuál sea el papel, si uno va a crear soluciones que no sean ruedas reinventadas, tendrá que atravesar esta pila. Porque algunas de estas ruedas tienen medio siglo de trabajo enterrado en ellas.
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Sin embargo, tenga en cuenta que las soluciones de plantilla / enlatadas no son tan fáciles de encontrar. Esto es especialmente cierto para la arquitectura del sistema de calidad de producción: no hay un libro de patrones de “cuadrilla de cuatro” para esto. Lo que está disponible a menudo se prueba mal y rara vez se empaqueta para uso de producción. Por ejemplo, para una aplicación web semántica, intente encontrar una tienda triple que le brinde la misma confianza que cualquier base de datos SQL de su elección.
Al final, los genéricos solo llegan hasta cierto punto. Al igual que cualquier otra área de especialización. Para obtener detalles, primero mire la descripción particular del trabajo y, a partir de ahí, haga preguntas específicas. Estoy seguro de que obtendrá respuestas más útiles.
