📂 Categoría: Careers,as-told-to,agnes-burgess-applegate,contributor-2026,manseen-logan,amazon,meta,machine-learning,ai,career-advice,big-tech,resume-tips,job-applications | 📅 Fecha: 1772813566
🔍 En este artículo:
Este ensayo, tal como se cuenta, se basa en una conversación con Saurabh Khandelwal, un ingeniero de aprendizaje automático de 28 años en Meta, con sede en Bellevue, Washington. Lo siguiente ha sido editado para mayor extensión y claridad.
Hay muchos caminos diferentes en el mundo de la IA y el aprendizaje automático.
Para las personas que ingresan a este campo, es importante pensar en cómo dedican su tiempo a aprender. He trabajado en nuevas empresas y grandes empresas de tecnología, y tuve que ser intencional en la forma en que presento mi carrera. Ahora soy ingeniero de aprendizaje automático en Meta.
La tecnología seguirá evolucionando y surgirán nuevos modelos, pero es importante centrarse en por qué haces lo que haces, tanto en el trabajo en sí como en cómo te presentas como alguien que marca la diferencia en ese trabajo.
Cuando solicité mi puesto en Meta, me concentré en construir un hilo narrativo en mi currículum, lo que creo que ayudó en mi solicitud y me acercó a mis objetivos profesionales a largo plazo.
Empecé en el mundo de las startups antes de unirme a las Big Tech
Mi primer trabajo fue como ingeniero fundador de aprendizaje automático en una startup. Luego, en el verano de 2022, hice una pasantía en un fondo de cobertura en Nueva York como ingeniero de software y solicité un puesto en Amazon.
Me uní a Amazon en febrero de 2023. Realmente disfruté mi tiempo allí. Me enseñó mucho sobre cómo las grandes tecnologías abordan la resolución de problemas y la ampliación de recursos.
Estaba terminando mis proyectos existentes a finales de 2024 y quería pasar a una función de aprendizaje automático centrada tanto en la investigación como en la implementación, ya que mi función en Amazon se limitaba más a la implementación. Empecé a buscar oportunidades y, a finales de febrero de 2025, dejé Amazon para unirme a Meta como ingeniero de aprendizaje automático.
Tengo más independencia en Meta
Mi función en Meta está más estrechamente ligada a los resultados del producto que lo que hice en Amazon, lo cual es parte del motivo por el que estaba interesado.
En Meta, me centro tanto en la investigación como en la implementación. Hay menos énfasis en alinear a todos los miembros de mi equipo que en mi puesto anterior en Amazon. Si creo que una idea es buena, me animan a probarla, probarla y enviarla a producción con las medidas de seguridad necesarias.
Construí una historia en mi CV para ayudarme a conseguir el trabajo en Meta
Cuando solicité este puesto, no solo enumeré mis proyectos en mi CV; Me concentré en resaltar los detalles que muestran la línea más fuerte. Quería que contara una historia.
Mi historia se componía de dos partes. La primera fue que entendía los sistemas de aprendizaje automático en su conjunto, porque trabajé en una startup antes de unirme a Amazon, y el alcance de las tareas en una startup es mucho más amplio que en una gran empresa de tecnología. Todo está construido desde cero y tuve que entender cada proceso paso a paso y crear los componentes en consecuencia.
La otra parte de mi historia fue que puedo resolver sistemas de aprendizaje automático a escala gracias a mi experiencia en Amazon. En mi CV, especifiqué la escala en la que trabajé, la cantidad de tokens que procesé y la cantidad de solicitudes que manejé, porque las grandes empresas de tecnología se preocupan por los sistemas que operan a ese nivel. Incluso las nuevas empresas se preocupan por escalar los puntos de datos porque en algún momento quieren operar y escalar a ese nivel.
La historia general fue que entendía el sistema de principio a fin y podía marcar la diferencia al enviar una idea al destino final porque entendía el ciclo de vida completo del sistema de aprendizaje automático hfg1.
Mi mejor consejo para los ingenieros de aprendizaje automático
El aprendizaje automático está evolucionando tan rápidamente que es difícil mantenerse al día.
Si tiene un poco más de experiencia en la industria, sepa en qué sistema o parte del problema desea centrarse y siga esa investigación. Sigue a blogueros, asiste a congresos de las especialidades que te interesen y profundiza en estos temas. Dedico un tiempo de estudio cada semana, durante el cual bloqueo mi calendario durante una hora.
Si recién está comenzando su carrera, concéntrese en una base sólida sobre la cual se construyen los sistemas de aprendizaje automático. Si comprende bien los conceptos básicos, puede adaptar e implementar estos sistemas incluso si las arquitecturas y herramientas cambian cien veces más.
¿Tiene una historia que compartir sobre su trayectoria profesional en tecnología? Póngase en contacto con esta periodista, Agnes Applegate, en aapplegate@businessinsider.com.
Este ensayo, tal como se cuenta, se basa en una conversación con Saurabh Khandelwal, un ingeniero de aprendizaje automático de 28 años en Meta, con sede en Bellevue, Washington. Lo siguiente ha sido editado para mayor extensión y claridad.
Hay muchos caminos diferentes en el mundo de la IA y el aprendizaje automático.
Para las personas que ingresan a este campo, es importante pensar en cómo dedican su tiempo a aprender. He trabajado en nuevas empresas y grandes empresas de tecnología, y tuve que ser intencional en la forma en que presento mi carrera. Ahora soy ingeniero de aprendizaje automático en Meta.
La tecnología seguirá evolucionando y surgirán nuevos modelos, pero es importante centrarse en por qué haces lo que haces, tanto en el trabajo en sí como en cómo te presentas como alguien que marca la diferencia en ese trabajo.
Cuando solicité mi puesto en Meta, me concentré en construir un hilo narrativo en mi currículum, lo que creo que ayudó en mi solicitud y me acercó a mis objetivos profesionales a largo plazo.
Empecé en el mundo de las startups antes de unirme a las Big Tech
Mi primer trabajo fue como ingeniero fundador de aprendizaje automático en una startup. Luego, en el verano de 2022, hice una pasantía en un fondo de cobertura en Nueva York como ingeniero de software y solicité un puesto en Amazon.
Me uní a Amazon en febrero de 2023. Realmente disfruté mi tiempo allí. Me enseñó mucho sobre cómo las grandes tecnologías abordan la resolución de problemas y la ampliación de recursos.
Estaba terminando mis proyectos existentes a finales de 2024 y quería pasar a una función de aprendizaje automático centrada tanto en la investigación como en la implementación, ya que mi función en Amazon se limitaba más a la implementación. Empecé a buscar oportunidades y, a finales de febrero de 2025, dejé Amazon para unirme a Meta como ingeniero de aprendizaje automático.
Tengo más independencia en Meta
Mi función en Meta está más estrechamente ligada a los resultados del producto que lo que hice en Amazon, lo cual es parte del motivo por el que estaba interesado.
En Meta, me centro tanto en la investigación como en la implementación. Hay menos énfasis en alinear a todos los miembros de mi equipo que en mi puesto anterior en Amazon. Si creo que una idea es buena, me animan a probarla, probarla y enviarla a producción con las medidas de seguridad necesarias.
Construí una historia en mi CV para ayudarme a conseguir el trabajo en Meta
Cuando solicité este puesto, no solo enumeré mis proyectos en mi CV; Me concentré en resaltar los detalles que muestran la línea más fuerte. Quería que contara una historia.
Mi historia se componía de dos partes. La primera fue que entendía los sistemas de aprendizaje automático en su conjunto, porque trabajé en una startup antes de unirme a Amazon, y el alcance de las tareas en una startup es mucho más amplio que en una gran empresa de tecnología. Todo está construido desde cero y tuve que entender cada proceso paso a paso y crear los componentes en consecuencia.
La otra parte de mi historia fue que puedo resolver sistemas de aprendizaje automático a escala gracias a mi experiencia en Amazon. En mi CV, especifiqué la escala en la que trabajé, la cantidad de tokens que procesé y la cantidad de solicitudes que manejé, porque las grandes empresas de tecnología se preocupan por los sistemas que operan a ese nivel. Incluso las nuevas empresas se preocupan por escalar los puntos de datos porque en algún momento quieren operar y escalar a ese nivel.
La historia general fue que entendía el sistema de principio a fin y podía marcar la diferencia al enviar una idea al destino final porque entendía el ciclo de vida completo del sistema de aprendizaje automático hfg1.
Mi mejor consejo para los ingenieros de aprendizaje automático
El aprendizaje automático está evolucionando tan rápidamente que es difícil mantenerse al día.
Si tiene un poco más de experiencia en la industria, sepa en qué sistema o parte del problema desea centrarse y siga esa investigación. Sigue a blogueros, asiste a congresos de las especialidades que te interesen y profundiza en estos temas. Dedico un tiempo de estudio cada semana, durante el cual bloqueo mi calendario durante una hora.
Si recién está comenzando su carrera, concéntrese en una base sólida sobre la cual se construyen los sistemas de aprendizaje automático. Si comprende bien los conceptos básicos, puede adaptar e implementar estos sistemas incluso si las arquitecturas y herramientas cambian cien veces más.
¿Tiene una historia que compartir sobre su trayectoria profesional en tecnología? Póngase en contacto con esta periodista, Agnes Applegate, en aapplegate@businessinsider.com.
💡 Puntos Clave
- Este artículo cubre aspectos importantes sobre Careers,as-told-to,agnes-burgess-applegate,contributor-2026,manseen-logan,amazon,meta,machine-learning,ai,career-advice,big-tech,resume-tips,job-applications
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- Contenido actualizado y relevante para nuestra audiencia
📚 Información de la Fuente
| 📰 Publicación: | www.businessinsider.com |
| ✍️ Autor: | Agnes Applegate |
| 📅 Fecha Original: | 2026-03-06 15:58:00 |
| 🔗 Enlace: | Ver artículo original |
Nota de transparencia: Este artículo ha sido traducido y adaptado del inglés al español para facilitar su comprensión. El contenido se mantiene fiel a la fuente original, disponible en el enlace proporcionado arriba.
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