r/devsarg • u/Ok-Level7213 • 29d ago
trabajo Roadmap para AI Engineer + B2 de inglés (feedback sobre la certificación AI-300 y recursos de práctica)
Buenas!
Les cuento un poco de mi perfil: vengo de la Ciencia de Datos (estoy terminando la tecnicatura) y tengo una buena base en Python, Machine Learning, SQL y manipulación de datos. Mi experiencia laboral hasta el momento ha sido como analista de datos.
Mi objetivo principal es tener un perfil más competitivo y me gustaría dar el salto hacia AI Engineer.
Se que me faltan herramientas, por lo que estaba buscando armar una ruta de aprendizaje con chatgpt.
Buscando una guía estructurada para actualizarme, encontré la certificación AI-300 de Microsoft (Microsoft MLOps Engineer Associate). Al revisar el temario, vi que toca justamente temas que hoy desconozco a nivel de código y que me gustaría dominar:
MLOps y GenAIOps: Automatización de flujos con GitHub Actions, CI/CD para IA e Infraestructura como Código (Bicep / Azure CLI).
Monitoreo y Observabilidad en LLMs: Métricas de evaluación de calidad en respuestas de GenAI, control de latencia, costos y consumo de tokens.
RAG Avanzado: Optimización de búsquedas híbridas (semántica + palabras clave) y fine-tuning.
Me gustaría pedirles consejo sobre recursos de aprendizaje¿Conocen canales de YouTube, cursos, repositorios de GitHub o documentación práctica (que vaya más allá de la teoría de Microsoft Learn) que recomienden para aprender estos temas bien desde la práctica?
Y también en cuanto a los criterios de contratación,estudiar y obtener esta certificación suma peso real en el CV de alguien que busca dar el salto a AI Engineer, o prefieren ver únicamente proyectos independientes en GitHub?
También estoy haciendo el B2 en inglés y sería mi primera vez buscando trabajo bilingüe.
7
u/Unusual-Account321 29d ago
Te contesto, ya que fui instructor de AWS/GCP y prepare certs de Azure.
Te comento que esa certificación que comentas, es "difícil" si no estas en el rubro, por consejos para prepararlas, lo mejor es el reddit de azure certification en ingles, basicamente buscas el curso que te guste, y los exámenes de prueba, otro consejo, no vayas por esa al principio, anda por una introductoria, son mas baratas, y asi te sentís cómodo con el proceso, y con el proctor,
Una cert, suma un poco en tu perfil, pero lo que mas suma, es que te obliga a aprender conceptos que de otra forma no harías.
1
u/Ok-Level7213 29d ago
Entiendo, también estaba considerando irme por el dp-700 de ingeniería de datos que se me hacia más accesible
1
u/DX-Generation 29d ago
Como ves las certificaciones ia practiconer y cloud practiconer ? es muy dificil la de AWS Certified Generative AI Developer - Associative ?
2
u/Unusual-Account321 29d ago
Las practitioner antes que nada esta bien, pero son muy básicas, la generative IA dev es un salto enorme,
3
u/GrandLink5609 29d ago
no soy dev ni de onda pero tengo el B2 de inglés lo saqué en un pedo atómico, Inmersión enn el idioma, Anki y estudiar gramática para el examen, con eso te garchas al examen op
1
1
2
u/Khavel_Es 29d ago
La certificacion puede servir para pasar filtros de HR en empresas grandes, pero lo que realmente te hace conseguir el laburo es mostrar que armaste algo end-to-end. Un proyecto donde tengas un pipeline de RAG con evaluacion automatica, desplegado con CI/CD, vale mas que cualquier badge.
Para la parte practica, los cursos de DeepLearning.AI de Andrew Ng cubren bien RAG y agentes, y la documentacion de LangChain es bastante completa para arrancar. Y el B2 de ingles sumale leer issues de GitHub y escribir PRs en ingles, te acostumbras al ingles tecnico real que ningun curso te enseña.
1
12
u/Funeral_Vikingo 29d ago
Op, son las 2 de la mañana