El desarrollo de Machine Learning es un campo en constante crecimiento y evolución. Cada vez más empresas están adoptando esta tecnología para mejorar sus productos y servicios. En este artículo, hablaremos con Yunshi Zhao, Ingeniera de Machine Learning en Liftoff, una plataforma de optimización de aplicaciones móviles para marketing y monetización a gran escala. Yunshi nos compartirá sus experiencias y consejos sobre las mejores prácticas en el desarrollo de Machine Learning y los casos de uso más comunes.
La misión de Liftoff
Liftoff es una empresa de tecnología y publicidad programática. Su misión principal es ayudar a las aplicaciones móviles a crecer y monetizarse. Lo que hace a Liftoff único es su sistema integrado verticalmente, donde el grupo de Machine Learning se encarga de todo el ciclo de vida del modelo. A diferencia de otras empresas, donde el desarrollo del modelo se separa de su implementación, en Liftoff se encargan de todo el proceso, lo cual resulta muy atractivo para los profesionales de Machine Learning.
Consejos para aquellos interesados en la transición a la IA
Para aquellos interesados en convertirse en ingenieros de Machine Learning, Yunshi recomienda tener una sólida formación en matemáticas. Esto facilitará la transición, ya que muchos conceptos matemáticos son fundamentales en el desarrollo de modelos de Machine Learning. En cuanto a la programación, existen numerosos recursos en línea y una gran comunidad dispuesta a ayudar. Si no se cuenta con una formación matemática sólida, se puede comenzar con áreas como la ciencia de datos y el análisis de datos, para luego avanzar gradualmente hacia el desarrollo de Machine Learning.
El enfoque de Liftoff y el día a día de Yunshi
Yunshi trabaja en la plataforma de demanda (DSP) de Liftoff, que ayuda a los anunciantes a comprar el anuncio adecuado al precio correcto. Su trabajo diario varía según el proyecto en el que esté trabajando, pero generalmente implica iniciar experimentos de modelos y actualizar el código base. También se encarga de producir código para mejorar el entrenamiento del modelo y realizar cambios en el proceso de oferta para pujar por un anuncio. Además, Yunshi destaca la importancia de la cultura de documentación en Liftoff, ya que pasa mucho tiempo escribiendo propuestas e ideas, y se reúne con otros equipos para comprender mejor las métricas comerciales y cómo el modelo debe comportarse en ese contexto.
Escalabilidad en el desarrollo de Machine Learning
La escalabilidad es un aspecto crucial en el desarrollo de Machine Learning, especialmente en casos de uso relacionados con la tecnología publicitaria. En Liftoff, se procesan dos gigabytes de datos por segundo a través de Kafka, lo cual representa un gran desafío. La empresa ha construido su sistema en torno al procesamiento de datos específicos, lo que dificulta el análisis de características. Debido al gran volumen de datos, no es fácil realizar un análisis de características nativo como en otros casos de uso. Por lo tanto, la escalabilidad siempre es un factor clave a considerar al tomar decisiones sobre los sistemas en la empresa.
El desarrollo de Machine Learning es un campo emocionante y en constante evolución. Empresas como Liftoff están liderando el camino en la implementación de esta tecnología para mejorar la eficiencia y la rentabilidad de las aplicaciones móviles. Si estás interesado en adentrarte en el mundo del Machine Learning, sigue los consejos de Yunshi y aprovecha los recursos disponibles en línea para comenzar tu viaje en este apasionante campo.
