¿Cuáles son las herramientas potenciales o las nuevas tecnologías que puedo aprender para adquirir una mejor carrera?

Cuando CompTIA realizó un examen intensivo del mercado de empleo de TI el año pasado, descubrió la demanda de empleos cuyos títulos no tendrían sentido hace solo uno o dos años: diseñador de realidad aumentada, arquitecto de Internet de las cosas, desarrolladores de contenedores.

Eso no es sorprendente, dado que el mercado de trabajo de TI está en constante cambio, con nuevas tecnologías emergentes tan rápidamente que los gerentes de contratación luchan por definir esos puestos, y mucho menos darles un título. IBM, por ejemplo, tiene un director de blockchains, y Ford Motor se encuentra entre muchas compañías que buscan ingenieros de clúster de GPU.

Ingeniero de clúster de GPU

La computación de GPU mejora el rendimiento de la aplicación al descargar porciones de la aplicación que requieren gran cantidad de cómputo en la GPU, mientras que el resto del código aún se ejecuta en la CPU. Esa ventaja es clave para compañías como Facebook, Baidu de China y Experian que manejan enormes conjuntos de datos.

Big Sur de Facebook ejecuta los servidores de aprendizaje automático de la compañía de redes sociales y depende en gran medida de los clústeres de GPU, que pueden ser más eficientes que las CPU convencionales para el aprendizaje automático y otras tareas. El CTO de Facebook, Mike Schroepfer, dice que el sistema basado en GPU es dos veces más rápido que las soluciones convencionales.

Experian, con sus enormes almacenes de datos, también utiliza clústeres de GPU, pero debido a que es una tecnología nueva, encontrar ingenieros con experiencia en GPU es difícil, dice Haller de Experian. “Aprovisionar clústeres es una cosa, pero escribir código para ejecutarlo es otra. Puede descargar software que lo haga, pero eso es ineficiente ”, dice.

En una especie de nuevo altavoz de tecnología, Ford Motor está buscando ingenieros de GPU que trabajen en su programa de automóvil sin conductor. La lista de habilidades y deberes necesarios ocupa toda una pantalla de computadora, y las habilidades mínimas necesarias incluyen: “1+ años [experiencia con] GPU, herramientas de programación paralelas y extensiones de lenguaje, etc.”, así como una amplia gama de habilidades de programación, entre ellos C / C ++, Perl, Python, Java, OpenGL, OpenCV, CUDA, MATLAB y más.

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