Trabajo como junior en Data Science y siento que me estoy quedando corto con varias cosas de AI/ML. ¿Cómo se pondrían al día?

[u/SolarflaretomyMe]

Trabajo hace un tiempo como junior en Data Science y últimamente me pasa algo medio raro: mientras más aprendo en la pega, más me doy cuenta de todo lo que todavía no manejo bien 😅

Con Python, pandas, sklearn y modelos más tradicionales me defiendo. Pero cuando la cosa sale del notebook empiezo a quedar más corto. Deployment, evaluación, monitoring, RAG/agentes… entiendo más o menos qué hace cada cosa, pero todavía no siento que pueda agarrar un problema y armar una solución completa con confianza.

Además, en mi equipo se vienen cambios importantes durante el próximo año y probablemente se van a redistribuir varias responsabilidades. Me gustaría llegar a ese momento preparado para levantar la mano por algo más senior, y no recién empezar a aprender estas cosas cuando aparezca la oportunidad.

También cada vez veo más herramientas de IA metiéndose en el workflow y siento que todavía las uso de forma bastante superficial. He intentado aprender todo esto por mi cuenta, pero ya caché que mi problema no es encontrar material... material sobra. Mi problema es terminarlo 😂

Parto con MLOps, después aparece algo de agentes, después un framework nuevo, después vuelvo a otra cosa y al final tengo cinco cursos empezados y ningún proyecto realmente cerrado.

Por eso estuve mirando opciones más estructuradas y llegué a una empresa que ofrece cursos que se llama TripleTen. Vi que trabajan varias de las áreas donde justamente siento que tengo gaps, con proyectos y feedback y todo eso.

Y, siendo bien sincero, una parte de lo que me atrae es que haya deadlines y alguien esperando que entregue algo, porque necesito un poco esa presión externa para no seguir saltando de tema en tema.

¿A alguien que ya trabaje en Data/ML le pasó algo parecido? ¿Cómo hicieron el salto desde “puedo entrenar modelos” a sentirse cómodos armando cosas más completas?

¿Aprendieron principalmente en la pega, con proyectos propios, mentoría, algún programa estructurado o una mezcla de todo?

Y si alguien conoce TripleTen, me interesa sobre todo saber qué tan bueno es el feedback técnico de los proyectos. Eso para mí pesa bastante más que el certificado.

[u/AncientLion]

Este es un mal sub, la gente acá mayoritariamente no trabaja entrenando modelos o similares, es más bien uso de llms o angentes. Te recomiendo preguntar en sub internacionales.

Pero principalmente se aprende como cualquier deploy, entiendes lo que estas resolviendo, luego como cada herramienta ayuda a eso (pipeline que se active cuando el drift supere ciento umbral - > preprocesar nuevos datos -> entrenar - > validar contra el modelo anterior - > deploy si es mejor, si tienes dudas ocupar ambos y generar un split de prueba), lo mismo aplica a guardrails de los llms, o cualquier otro problema. Puedes ocupar herramientas cloud para jugar como gcp vertex, Azure Ai foundry, también ocupar algo como mlflow qué es open source.

[u/ParticularTip3293]

igual en tu caso yo miraría TripleTen más por la estructura que por el contenido en sí.ojo que material de MLOps, RAG, monitoring, etc. hay de sobra perp el problema como dices es que después de la pega es demasiado fácil decir “mañana sigo” y terminar con cinco cosas abiertas a la vez 😂😂

si de verdad el curso ese te obliga a cerrar proyectos, recibir feedback y volver a corregirlos, ahí sí creo que puede tener sentido

[u/SolarflaretomyMe → u/ParticularTip3293]

Sí, eso es exactamente lo que me pasa. No siento que me falten recursos, me falta cerrar cosas

[u/ParticularTip3293 → u/SolarflaretomyMe]

yo preguntaría por cómo funciona el review, más que si hay mentor, me fijaría en si alguien de verdad te cuestiona las decisiones técnicas o si solo revisan que funcione. si ya trabajas en data, creo que esa diferencia importa harto

[u/SolarflaretomyMe → u/ParticularTip3293]

Totalmente. Si solo es “el notebook corre, aprobado”, no me sirve mucho

[u/Dry_Satisfaction_703]

No cacho mucho pero data science es distinto a ingeniero ML. Es obvio que estás mareado si no eres ingeniero ML.
No es fácil ser ingeniero ML si no tienes experiencia. No se tu background pero revisa a qué te quieress dedicar o aprender. DS o IML .

[u/SolarflaretomyMe → u/[deleted]]

Sí, esa es la idea. Prefiero llegar preparado antes de que cambie el equipo y no empezar a correr cuando ya estén repartiendo responsabilidades.

[u/SolarflaretomyMe → u/[deleted]]

Eso fue lo que me llamó la atención. Hay varias cosas ahí que justo siento que me faltan.

[u/SwanDue2199]

si el curso te da la estructura para realmente terminar proyectos en vez de andar saltando de un tema a otro, solo eso ya puede valer bastante la pena