Contratación de ingenieros de PNL y robótica: qué esperar en 2024

Descripción general de la Skills Coalition

La creciente importancia de la PNL y la robótica

El procesamiento del lenguaje natural (PLN) y la robótica están a la vanguardia de la innovación tecnológica. El PLN permite que las máquinas comprendan y respondan al lenguaje humano, mientras que la robótica implica el diseño y la aplicación de robots para diversas tareas. Juntos, están revolucionando industrias que van desde la atención médica y las finanzas hasta la fabricación y el servicio al cliente.

Tendencias del mercado y áreas de crecimiento

Se proyecta que los mercados de PNL y robótica crecerán sustancialmente, impulsados por los avances en IA y aprendizaje automático, la creciente demanda de automatización y la proliferación de dispositivos inteligentes.

· Atención sanitaria: la PNL se utiliza para analizar los registros de los pacientes, agilizar la documentación clínica y mejorar la atención al paciente mediante análisis predictivos. La robótica se aplica en cirugía, rehabilitación y asistencia al paciente.

· Finanzas: Las instituciones financieras utilizan el procesamiento del lenguaje natural para la detección de fraudes, la automatización del servicio al cliente y el análisis de sentimientos en el comercio. La robótica ayuda en la automatización de procesos y la eficiencia operativa.

· Fabricación: La robótica es fundamental para la automatización, ya que mejora la precisión y la eficiencia. El procesamiento del lenguaje natural (PLN) respalda el mantenimiento y la resolución de problemas a través de sistemas inteligentes.

· Comercio minorista: los minoristas utilizan el procesamiento del lenguaje natural para chatbots, recomendaciones personalizadas y análisis de opiniones de clientes. La robótica mejora la gestión de inventario y el servicio al cliente.

Herramientas y tecnologías clave

Los ingenieros en PNL y robótica utilizan una variedad de herramientas y marcos para desarrollar e implementar soluciones innovadoras. Las herramientas más populares incluyen:

· NLTK (Natural Language Toolkit)**: Esencial para el procesamiento de texto y creación de prototipos en Python.

· spaCy: Eficiente para tareas avanzadas de PNL como reconocimiento de entidades con nombre y etiquetado de partes del discurso.

· Transformadores (Hugging Face): modelos preentrenados como BERT, GPT-3 y RoBERTa para aplicaciones específicas de PNL.

· TensorFlow y PyTorch: marcos de aprendizaje profundo que respaldan el desarrollo de modelos complejos de PNL y robótica.

· ROS (Robot Operating System): un marco flexible para escribir software de robots.

· Gazebo: Una herramienta de simulación para probar algoritmos robóticos.

Habilidades esenciales para ingenieros de PNL y robótica

Programación y aprendizaje automático: el dominio de lenguajes de programación como Python es fundamental, dado su amplio uso en el procesamiento del lenguaje natural y la ciencia de datos. Además, es esencial tener un conocimiento sólido de los algoritmos y marcos de aprendizaje automático (TensorFlow, PyTorch) para desarrollar y ajustar los modelos de procesamiento del lenguaje natural. En el caso de la robótica, a menudo se requieren conocimientos de C++ y ROS.

Conocimiento lingüístico: una base sólida en lingüística ayuda a los ingenieros de PNL a comprender las complejidades de la sintaxis, la semántica y la pragmática. Este conocimiento es fundamental para desarrollar modelos que interpreten y generen el lenguaje humano con precisión. En robótica, es importante comprender la interacción entre humanos y robots y los matices de la comunicación verbal y no verbal.

Ingeniería de datos y preprocesamiento: los proyectos de procesamiento del lenguaje natural (PLN) suelen implicar el manejo de grandes conjuntos de datos. Las habilidades en preprocesamiento de datos, incluidas la tokenización, la derivación y la lematización, son fundamentales. Los ingenieros también deben ser expertos en la gestión y limpieza de datos para garantizar entradas de alta calidad para sus modelos. En robótica, los datos de sensores y cámaras deben procesarse de manera eficiente para la toma de decisiones en tiempo real.

Técnicas avanzadas: aprendizaje por transferencia: utilizar modelos previamente entrenados y ajustarlos para tareas específicas puede reducir significativamente el tiempo y los recursos necesarios para desarrollar soluciones de PNL efectivas.

· Transformadores: estas arquitecturas de redes neuronales han revolucionado el procesamiento del lenguaje natural, permitiendo una comprensión y generación de lenguaje más precisa. La familiaridad con modelos como BERT y GPT-3 es muy valiosa.

· Localización y mapeo simultáneos (SLAM): en robótica, esta técnica ayuda a los robots a mapear y navegar entornos de forma autónoma.

Trayectorias profesionales y puestos de trabajo

A medida que se expanden los campos de la PNL y la robótica, también lo hacen las oportunidades profesionales. A continuación, se indican algunos puestos destacados:

Ingeniero de procesamiento del lenguaje natural en aprendizaje automático: se especializa en el desarrollo de algoritmos para la comprensión y generación de lenguaje. Este puesto requiere un conocimiento profundo tanto de las técnicas de aprendizaje automático como de los principios lingüísticos.

Ingeniero de IA conversacional: se centra en la creación de chatbots y asistentes virtuales que puedan entablar diálogos naturales. Esto implica comprender la intención del usuario y gestionar los flujos de conversación de forma eficaz.

Ingeniero en PNL del habla: trabaja en el procesamiento y comprensión del lenguaje hablado, desarrollando sistemas de reconocimiento de voz y aplicaciones activadas por voz.

Ingeniero de análisis de texto: extrae información de datos de texto no estructurados y realiza tareas como análisis de sentimientos, modelado de temas y reconocimiento de entidades.

Ingeniero de software robótico: desarrolla software para sistemas robóticos, centrándose en permitir que los robots realicen tareas de forma autónoma o semiautónoma.

Mantenerse a la vanguardia en PNL y robótica

Los campos de la PNL y la robótica están evolucionando rápidamente y el aprendizaje continuo es esencial. Los ingenieros deben mantenerse actualizados con las últimas investigaciones, herramientas y mejores prácticas mediante:

· Leer artículos de investigación y asistir a conferencias**: Mantenerse al día de los avances y las tendencias emergentes.

· Participar en cursos y talleres en línea**: Plataformas como Coursera, edX y Udacity ofrecen cursos sobre PNL y campos relacionados.

· Interactuar con la comunidad**: unirse a foros, asistir a reuniones y contribuir a proyectos de código abierto.

Al centrarse en estas áreas de crecimiento y adquirir las habilidades necesarias, los profesionales y las empresas de PNL y robótica pueden posicionarse a la vanguardia de la industria. Para obtener más información y recursos, esté atento al blog de The Skills Coalition y únase a nosotros para explorar el apasionante mundo del procesamiento del lenguaje natural y la robótica.

¡Buena suerte en tu viaje en estos campos dinámicos y recuerda: el futuro es lingüístico y automatizado!

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