Bien, las cartas sobre la mesa: parece que todos, desde recién graduados hasta quienes cambian de carrera en la mediana edad, están añadiendo "IA" a sus currículums últimamente. Pero ¿qué es lo que realmente cambia las cosas? Por ejemplo, ¿qué hace que un responsable de contratación se detenga a mitad de la lectura y piense: "Bueno, este tiene sustancia"?
Porque, seamos sinceros, usar palabras de moda es fácil. ¿Demostrar habilidades reales y útiles en IA? Eso es otra historia.
Si aspiras a un puesto en tecnología (o incluso si simplemente intentas evitar que la ola de aprendizaje automático te aplaste), saber qué habilidades de IA destacar podría ser decisivo. Así que, ¡vamos a profundizar! 👇
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¿Qué diferencia a las habilidades útiles de IA del resto?
¿Respuesta corta? Contexto. Pero también:
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Aplicación en la realidad : ¿Puede la habilidad realizar algo práctico? ¿Resolver algo no teórico?
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Flexibilidad entre roles : funciona bien ya sea que trabajes en producto, diseño o análisis.
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Escalabilidad y herramientas : ¿Está utilizando marcos (como TensorFlow, API, etc.) que crecen con los proyectos?
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Recibos : ¿Tienes muestras de trabajo? ¿Proyectos? Incluso las pequeñas demostraciones hablan por sí solas.
No te limites a decir que "haces IA". Explica qué hiciste con ella.
Habilidades de IA que realmente importan y que están listas para el currículum
A continuación se presenta un resumen, no exhaustivo, pero definitivamente sólido, de material para currículum que llama la atención:
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Aprendizaje automático (ML)
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Procesamiento del lenguaje natural (PLN)
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Ingeniería rápida (sí, ahora es una cosa, acéptalo)
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Ajuste fino del modelo (especialmente con Hugging Face, PyTorch, etc.)
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Visión por computadora
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Aprendizaje profundo / Redes neuronales
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Preprocesamiento de datos y selección de características
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IA conversacional / Chatbots
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Aprendizaje por refuerzo (si buscas puestos de alto nivel o de investigación)
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Flujos de trabajo de implementación de modelos/MLOps
Ah, ¿y si estás integrando alguno de estos con GCP, AWS o Azure? ¡Perfecto!.
Resumen de habilidades de IA: una tabla rápida 🔍
| Habilidad de IA | ¿Quién lo utiliza? | Rango de dificultad | ¿Por qué aparece en los currículums? |
|---|---|---|---|
| Aprendizaje automático | Analistas, científicos de datos | Intermedio+ | Flexible, de amplia utilidad |
| PNL | Escritores, comercializadores, soporte | Todos los niveles | Lenguaje = universal |
| Ingeniería rápida | Desarrolladores, diseñadores | Nivel de entrada+ | Súper nuevo, súper relevante |
| Implementación de modelos (MLOps) | Ingenieros, equipos de operaciones | Avanzado | Conecta el desarrollo con la producción |
| Visión por computadora | Comercio minorista, atención médica, imágenes | Intermedio | Resuelve tareas del mundo visible |
| Transformers / Cara abrazada | Ingenieros de IA, investigadores | Avanzado | Preentrenado = entrega más rápida |
Ingeniería rápida: la habilidad del desvalido que da una bofetada 🧠
Aquí hay un aspecto que se pasa por alto: qué tan bien te comunicas con la IA.
No es broma: la ingeniería de indicaciones no se limita a trucos de ChatGPT. Se trata de:
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Estructuración de indicaciones en capas o iterativas
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Prueba de variaciones para obtener resultados consistentes
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Integración de herramientas como LangChain o Flowise
Los proyectos secundarios cuentan. Incluso los experimentos aleatorios pueden demostrar que sabes cómo dirigir modelos, no solo usarlos.
Destacando proyectos de IA que tuvieron un gran impacto 🛠️
¿Quieres destacar? Muestra tu trabajo.
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Vincula tu GitHub o portafolio (aunque sea feo, solo muestra algo )
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Nombre los conjuntos de datos o tipos de datos que ha manejado
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Incluya todas las métricas: precisión, aceleraciones, reducciones de costos
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Comparte el desorden: errores extraños, cambios en los proyectos: a la gente le gustan las historias
Un consejo: incluso los cursos básicos pueden transformarse en “experiencia aplicada” si el marco es adecuado.
No te duermas con estas habilidades blandas ✨
No todo es Python y GPU.
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Curiosidad: la IA avanza rápido: ¿estás siguiendo su ritmo?
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Pensamiento crítico: Los modelos fallan. ¿Te das cuenta de cómo?
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Comunicación: ¿Puedes explicar esto sin sonar como un duende de la tecnología?
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Colaboración: rara vez se trabaja en solitario; se trabajará en equipos, a menudo interdisciplinarios
Honestamente, la combinación de habilidad dura + contexto blando es lo que separa a los profesionales de los guerreros del currículum.
Certificaciones que no son inútiles 🎓
No son obligatorios ... pero ayudan a eliminar el ruido:
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Especializaciones en DeepLearning.AI (Coursera)
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Ingeniero de inteligencia artificial profesional de Google Cloud
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Aprendizaje profundo práctico de Fast.ai
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Pistas de IA estructurada de DataCamp o edX
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Ingeniería rápida en LearnPrompting.org
Bono: si combinas esto con proyectos reales, incluso pequeños, estarás por delante del 90% de los solicitantes.
Consejos para redactar un currículum sobre habilidades de IA 🧾
No seas seco. Sé claro . Sé real .
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Comience con los verbos: “Construido”, “Optimizado”, “Implementado”
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Utilizar métricas: “Reducción del tiempo de inferencia en un 40%”
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Crea una sección titulada "IA y ciencia de datos"
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Reduzca la jerga a menos que la publicación del trabajo lo exija
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No uses el modo mago completo. "Hechicero de IA" = omisión automática.
Lo que realmente necesitas 🚀
Sí, incluya IA en su currículum, pero sólo si usted ha ganado .
Destaca el uso práctico, enfatiza el contexto y complementa el trabajo técnico con la narrativa de habilidades blandas. No importa si eres ingeniero o especialista en marketing digital: la IA ya forma parte de tus herramientas.
Así que pruébalo. Eso sí, no te pongas raro con los títulos. 😅