A continuaciónSiguiente guía
How to Become a Machine Learning Engineer
sociedad
GUÍA Técnica
Cómo convertirse en ingeniero de inteligencia artificial
Para convertirse en ingeniero de inteligencia artificial, aprenda Python (e idealmente TypeScript), aprenda a llamar API de modelos de lenguaje grandes, luego cree aplicaciones progresivamente más difíciles con generación de recuperación aumentada, llamada de herramientas y evaluaciones sistemáticas, y publíquelas como proyectos de cartera.
Escuche esta guíaNarrado por IA · ~3 min
En esta pagina4 minutos de lectura
Descripción general
La ingeniería de IA consiste en construir productos sobre modelos básicos existentes en lugar de entrenar modelos desde cero. Eso la convierte en una de las rutas más accesibles hacia el trabajo de IA para los desarrolladores de software.
Buceo profundo
El término "ingeniero de IA" se popularizó en un ensayo de 2023 de Shawn Wang (conocido como swyx), "El ascenso del ingeniero de IA". Describe a los desarrolladores que crean aplicaciones sobre modelos básicos. El rol difiere del de un ingeniero de aprendizaje automático, que entrena e implementa modelos, y del de un científico de datos, que se enfoca en análisis y estadísticas. Una hoja de ruta práctica consta de siete etapas. 1. Fundamentos de la programación. Aprenda Python, git, HTTP y JSON, variables de entorno y SQL básico. TypeScript ayuda a crear interfaces web. 2. Fundamentos del LLM. Aprenda tokens, ventanas de contexto, temperatura, precios y por qué los modelos inventan las cosas. Llame a API de proveedores como OpenAI, Anthropic y Google, y ejecute modelos de peso abierto localmente con una herramienta como Ollama. Aprenda streaming y salida estructurada. 3. Incitar. Escriba instrucciones claras, utilice ejemplos y aplique formatos de salida con esquemas. 4. Generación de recuperación aumentada (RAG). Aprenda fragmentación, incrustaciones y búsqueda vectorial, búsqueda híbrida que agrega concordancia de palabras clave, reclasificación y citas. 5. Herramientas y agentes. Aprenda llamadas a funciones, bucles de varios pasos y el protocolo de contexto de modelo, un estándar abierto Anthropic introducido a finales de 2024 para conectar modelos a herramientas y datos. Agregue barandillas y límites. 6. Evaluaciones y observabilidad. Cree conjuntos de pruebas, utilice calificadores automatizados, rastree cada solicitud y capture regresiones antes de implementarlas. 7. Producción. Cree API (por ejemplo, con FastAPI) y luego maneje el almacenamiento en caché, los límites de velocidad, el control de costos y la seguridad, especialmente la inyección rápida. El ajuste fino, PyTorch y la teoría del aprendizaje automático serán útiles más adelante, pero no son necesarios para comenzar. Son comunes dos conceptos erróneos. No necesitas un doctorado ni matemáticas avanzadas para comenzar. Necesita una ingeniería de software sólida, porque la mayoría de las fallas son errores comunes, problemas de datos o pruebas faltantes. Los marcos como LangChain son opcionales. Aprender primero las API sin procesar hace que sea mucho más fácil depurar cualquier marco más adelante.
Implementación en el mundo real
Un proyecto inicial: un script que envía un artículo pegado a una API de LLM y obtiene JSON con un título, un resumen y tres puntos clave, cotejado con un esquema antes de guardarlo.
Un proyecto de recuperación: un chatbot que responde preguntas sobre los estatutos públicos de una ciudad. Divide los archivos PDF en fragmentos, almacena incrustaciones en Postgres con pgvector y cita la sección detrás de cada respuesta.
Un asistente de llamada de herramientas que lee una solicitud, llama a una API meteorológica y a una API de calendario, y propone un cronograma, con pruebas que cubren lo que sucede cuando cualquiera de las API caduca.
Un arnés de evaluación: 100 preguntas etiquetadas para el chatbot de estatutos que califican si se recuperó la sección correcta y si la respuesta se mantiene fiel a ella, se ejecutan automáticamente con cada cambio de código.
El futuro de cómo convertirse en ingeniero de inteligencia artificial
La ingeniería de IA sigue cambiando rápidamente. Las capacidades, los precios y las herramientas de los modelos cambian con frecuencia, por lo que los fundamentos duran más que cualquier marco en particular: diseño de software limpio, manejo cuidadoso de los datos, disciplina de evaluación y conciencia de seguridad. Los agentes que toman muchos pasos y controlan el software están recibiendo cada vez más atención, lo que aumenta la importancia de las pruebas, el monitoreo y el diseño de permisos. Algunas tareas que hoy en día necesitan procesos personalizados pueden absorberse en plataformas modelo. Es probable que los ingenieros que puedan definir la calidad, medirla y ofrecer sistemas confiables sigan siendo valiosos independientemente de las herramientas que se utilicen. Trate cualquier hoja de ruta como un punto de partida para revisarla cada pocos meses.
Poniéndolo en práctica
Por qué es importante
- Costo y presupuesto. Las decisiones de arquitectura impulsan el rendimiento y los costos operativos durante años.
- Decisiones más claras. La educación técnica ayuda a los equipos a elegir la pila adecuada, no sólo la más nueva.
- control de calidad. Mejores opciones de ingeniería reducen los incidentes de confiabilidad en la producción.
cuidado con
- La optimización de un punto de referencia puede ocultar debilidades más amplias del sistema.
- Los costos de infraestructura y mantenimiento a menudo se subestiman.
- Las brechas de seguridad y observabilidad pueden crecer a medida que los sistemas se vuelven más complejos.
Próximos pasos
- Defina objetivos de latencia, calidad y costos antes de la implementación.
- Comparación en condiciones realistas de carga y datos.
- Monitoreo de instrumentos para detectar errores, deriva e impacto para el usuario.
- Prepare rutas de reversión y respuesta a incidentes antes de escalar.
Sigue explorando
Boletín gratuito
Recibe el resumen diario de IA
Tres noticias verificadas sobre IA cada mañana de lunes a viernes, explicadas con claridad. Gratis para siempre y sin anuncios.
Un correo cada día laborable. Date de baja con un clic. Nunca vendemos ni compartimos tu dirección.
Ponte a prueba
Take the How to Become an AI Engineer quiz
Corrección inmediata en cada respuesta y un certificado para compartir, con un ID verificable, cuando apruebas un curso.
Apoya la educación gratuita sobre IA. AI Understanding es una organización sin fines de lucro 501(c)(3): sin anuncios ni muros de pago, nunca. Hacer una donación
Preguntas frecuentes
¿Qué es cómo convertirse en ingeniero de inteligencia artificial?
Para convertirse en ingeniero de inteligencia artificial, aprenda Python (e idealmente TypeScript), aprenda a llamar API de modelos de lenguaje grandes, luego cree aplicaciones progresivamente más difíciles con generación de recuperación aumentada, llamada de herramientas y evaluaciones sistemáticas, y publíquelas como proyectos de cartera. La ingeniería de IA consiste en construir productos sobre modelos básicos existentes en lugar de entrenar modelos desde cero. Eso la convierte en una de las rutas más accesibles hacia el trabajo de IA para los desarrolladores de software.
¿En qué se diferencia el enfoque de un ingeniero de IA del de un ingeniero de aprendizaje automático, según la guía?
La ingeniería de IA se centra en la creación de productos con modelos existentes a través de API, recuperación, herramientas y evaluaciones. Los modelos de entrenamiento suelen ser dominio del ingeniero de ML.
¿Por qué la guía recomienda aprender las API de LLM sin procesar antes que marcos como LangChain?
Comprender lo que sucede debajo de las abstracciones le permite diagnosticar problemas cuando un marco se comporta inesperadamente.
¿Qué es el protocolo de contexto modelo?
La guía describe MCP como un estándar abierto introducido por Anthropic a finales de 2024 para conectar modelos a herramientas y fuentes de datos externas.
En un oleoducto RAG, ¿qué sucede durante la ingestión?
La ingestión prepara la base de conocimientos dividiendo los documentos en fragmentos, convirtiéndolos en incrustaciones y almacenándolos con metadatos para su posterior recuperación.
¿Por qué un sistema podría ejecutar una búsqueda de palabras clave BM25 junto con una búsqueda de vectores?
La búsqueda híbrida combina similitud semántica de incrustaciones con coincidencia exacta de términos, lo que ayuda con nombres, códigos y términos específicos.
sigue aprendiendo
Guías relacionadas
Más guías seleccionadas para este tema.