¿Para qué empresas es mejor trabajar en el campo del aprendizaje automático?

Todos los gigantes tecnológicos tienen departamentos de Aprendizaje Automático muy bien financiados y calificados, están trabajando en muchos, pero en su mayoría, los mismos temas y con suficientes datos para hacerlo interesante. Elegir en cuál trabajar es realmente una cuestión de elegir dónde puede obtener las mejores condiciones y la cultura adecuada.

Para las empresas más pequeñas y las nuevas empresas, es extremadamente importante tener en cuenta el primer impulsor de la tecnología ML: los datos.

Está comprobado y bien conocido que, como regla general, lo que permite superar a la competencia en el aprendizaje automático no es qué tan buenos son sus algoritmos, sino cuántos datos buenos puede obtener sobre lo que está estudiando. Esto determinará si la empresa crecerá o fracasará a largo plazo, si se basa en un producto ML.

Para evaluar las nuevas empresas que trabajan en un producto ML, lo que realmente evalúa es su estrategia de recopilación de datos:

  • ¿Cómo va a obtener la empresa más datos que sus competidores?
  • ¿Recopilará la empresa suficientes datos para que funcione?
  • ¿Cuál es el umbral de datos para el producto?
  • ¿Es la calidad de los datos recopilados lo suficientemente buena? (dando una idea real)
  • ¿Este producto aporta valor a sus clientes previstos?

Soy un desarrollador de software que trabaja en el área de la bahía y, según mi experiencia, casi todas las demás empresas tienen grandes mentes trabajando en el dominio de aprendizaje automático. Las compañías que dependen de los ingresos publicitarios como Facebook, Google, Apple y productos de Amazon como Siri, Alexa, las compañías de redes como Cisco que intentan hacer que la mayor parte de Internet sea una fortuna, sería un lugar ideal si está buscando un buen salario y un equilibrio entre la vida laboral y personal. Hay muchas startups pequeñas y medianas que también trabajan en cosas interesantes como autos / camionetas autónomas que pueden ayudarlo a aprender mucho en poco tiempo.

Google, Facebook, Microsoft, Tesla

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