I si les teves primeres pràctiques poguessin donar forma al futur de la intel·ligència artificial—i a la teva carrera?

A mesura que naveguem pel món dinàmic de la tecnologia, és cada cop més evident que la intel·ligència artificial (IA) ja no és un camp de nínxol. Des de cotxes autònoms fins a assistents digitals personalitzats, la IA està present en cada aspecte de la vida moderna. I per als qui tot just comencem, unes pràctiques en desenvolupament d’IA no són només una experiència d’aprenentatge—són una plataforma de llançament.

Tots ens hem preguntat: “Tinc prou habilitats per competir per les millors pràctiques en IA?” o “Quines pràctiques em donaran experiència real i no només em faran arreglar errors?” Són preguntes vàlides. Per això hem investigat i recopilat les millors oportunitats de pràctiques en desenvolupament d’IA, pensades per a ments ambicioses que volen endinsar-se en el món del machine learning, les xarxes neuronals i els sistemes intel·ligents.

Per què les pràctiques en desenvolupament d’IA són transformadores

Una pràctica en desenvolupament d’IA és molt més que una feina temporal—és una mirada al futur de la tecnologia. Les empreses d’avui busquen ments noves capaces d’aportar avenços en àrees com el processament del llenguatge natural, el deep learning i la robòtica.

Aquestes pràctiques ofereixen:

• Exposició a models i sistemes d’IA reals
• Mentoria per part d’experts líders en intel·ligència artificial
• Una aproximació pràctica a la programació i el disseny d’algoritmes d’IA

Ja sigui codificant un chatbot intel·ligent o optimitzant una xarxa neuronal, estaràs resolent problemes que poden impactar milions de persones. Des de startups de Silicon Valley fins a gegants com Google i NVIDIA, les pràctiques d’innovació en IA estan redefinint el desenvolupament tecnològic.

La pràctica adequada ens dona més que una línia al currículum—ens dona confiança, experiència i credibilitat. En aquesta indústria tan ràpida, això ho és tot.

Empreses destacades que ofereixen pràctiques en desenvolupament d’IA

Donem un cop d’ull a alguns dels programes de pràctiques més emocionants disponibles actualment. Aquestes empreses són conegudes per la recerca d’avantguarda, fluxos d’IA robustos i cultures de mentoria sòlides.

1. Programa de Residència i Pràctiques en IA de Google

La divisió d’IA de Google és la llar de pioners en machine learning, processament del llenguatge natural i visió per computador. Els becaris treballen directament amb investigadors i enginyers en projectes amb impacte.

• Durada: 12 setmanes (Estiu)
• Rols: Becari en Recerca d’IA, Becari en Entrenament de Models d’IA
• Ubicacions: Principalment a Califòrnia

Cita: “Fer pràctiques a Google IA em va permetre publicar recerca i aprendre dels millors experts.” — Exbecari

2. Pràctiques en Deep Learning a NVIDIA

NVIDIA no és només GPUs—és una potència en deep learning i sistemes intel·ligents. Els becaris sovint treballen en robòtica, vehicles autònoms o disseny d’algoritmes d’IA.

• Durada: 10–12 setmanes
• Rols: Becari d’Enginyeria d’IA, Pràctiques en Xarxes Neuronals
• Beneficis: Bonificació competitiva, lideratge de projectes, xarxa amb científics d’IA

3. Pràctiques en IA a Meta (Facebook)

Meta ofereix rols que van des de becaris de programari d’IA fins a pràctiques de recerca en reconeixement de veu, AR/VR i visió per computador.

• Durada: 12 setmanes
• Rols: Becari en Programació d’IA, Becari en PLN, Becari de Visió per Computador
• Enfocament: Recerca + Implementació

Aquestes empreses busquen més que notes. Volen persones curioses, motivades i preparades per submergir-se en la innovació en IA.

Habilitats necessàries per aconseguir unes bones pràctiques en IA

Aconseguir un rol com a becari tecnològic d’IA és competitiu, però no impossible. Només cal centrar-se a desenvolupar les habilitats adequades:

Habilitats tècniques:

• Experiència amb Python, TensorFlow, PyTorch o Keras
• Coneixements de estructures de dades, algoritmes, i programació orientada a objectes
• Familiaritat amb conjunts de dades, entrenament de models i avaluació

Base acadèmica:

• Cursos en machine learning, deep learning, estadística, ciència de dades
• Projectes o treballs de recerca en camps relacionats amb la IA

Habilitats toves:

• Col·laboració, ja que la IA poques vegades es desenvolupa en solitari
• Curiositat i capacitat d’aprenentatge ràpid
• Bona comunicació per explicar conceptes complexos amb claredat

Consell: Crea un portafoli a GitHub. Un projecte ben documentat val més que un currículum polit. Mostra què saps fer.

Rols de pràctiques en IA segons l’especialització

No totes les pràctiques en IA són iguals. Aquí tens una classificació per àrea de focus per ajudar-te a trobar la millor opció:

Rol	Àrea d’enfocament	Eines/Llenguatges comuns	Empreses contractants
Becari en Recerca d’IA	IA acadèmica i experimental	Python, Jupyter, Scikit-learn	Google, Meta, OpenAI
Becari en PLN	Entendre text i veu	NLTK, SpaCy, HuggingFace	Amazon, Grammarly, Cohere
Becari en Deep Learning	Xarxes neuronals i arquitectures profundes	PyTorch, TensorFlow	NVIDIA, Tesla, Apple
Becari d’IA en Robòtica	IA per al moviment i control	ROS, C++, OpenCV	Boston Dynamics, iRobot
Becari en Algoritmes d’IA	Optimització d’algoritmes i models	Python, C++, CUDA	Intel, Microsoft, Salesforce
Becari de Solucions d’IA	Aplicacions d’IA orientades a productes	JavaScript, APIs, SQL	IBM, Oracle, SAP

Escull el que més s’adapti als teus interessos—ja sigui recerca teòrica o IA aplicada per a problemes del món real.

Millor moment per sol·licitar pràctiques en IA

El temps és clau. La majoria d’empreses obren sol·licituds de pràctiques amb 6–9 mesos d’antelació. Aquí tens una línia temporal típica:

1. Pràctiques d’estiu (maig–agost)

   • Sol·licituds obertes: agost–octubre (any anterior)
   • Entrevistes: octubre–gener

2. Pràctiques de tardor (setembre–desembre)

   • Sol·licituds obertes: març–maig

3. Pràctiques de primavera (gener–abril)

   • Sol·licituds obertes: agost–octubre (any anterior)

Consell Pro: Activa alertes de feina a LinkedIn, Internships.com i AngelList. Algunes ofertes només estan disponibles durant pocs dies.

Com destacar en la teva sol·licitud de pràctiques en IA

Per destacar entre milers de sol·licituds, cal anar més enllà dels bàsics. Aquí tens com fer-ho:

• Adapta el currículum a cada rol—destaca projectes d’IA o codificació rellevants
• Escriu una carta de presentació personalitzada que mostri passió per la IA
• Aconsegueix cartes de recomanació de professors o mentors de projectes
• Contribueix a projectes d’IA de codi obert—demostra compromís i iniciativa

Extra: Si has publicat un article o escrit un post sobre IA, inclou’l! Mostra que tens pensament crític sobre el tema.

Preguntes freqüents

Quina diferència hi ha entre unes pràctiques en desenvolupament d’IA i unes en ciència de dades?
Les pràctiques d’IA se centren més en construir models i algoritmes, mentre que les de ciència de dades poden implicar anàlisi estadística, visualització i intel·ligència empresarial.

Necessito un màster per aconseguir unes pràctiques en IA?
No necessàriament. Moltes empreses contracten estudiants de grau si tenen bones habilitats de programació i un portafoli centrat en IA.

Quins projectes hauria d’incloure al meu portafoli d’IA?
Projectes com desenvolupament de chatbots, aplicacions de visió per computador, experiments d’entrenament de models o contribucions de codi obert són bones opcions.

Són habituals les pràctiques en IA remotes?
Sí, especialment després del 2020. Moltes empreses ofereixen opcions híbrides o totalment remotes.

Són importants les certificacions per a pràctiques en IA?
Poden ajudar, però els projectes reals i les pràctiques tenen més pes. Són un valor afegit, però no essencials.

Conclusions

La IA està modelant el futur—i no hi ha millor manera d’entrar-hi que mitjançant unes pràctiques estratègiques. Hem vist que les millors pràctiques ofereixen una combinació de formació, reptes i mentoria, preparant el camí per a l’èxit professional a llarg termini.

Com a desenvolupadors emergents, hauríem d’apuntar a rols que ens permetin experimentar amb programació d’IA, contribuir a sistemes intel·ligents i perfeccionar el nostre domini de les xarxes neuronals i el deep learning. El camí no és fàcil, però val totalment la pena.

No només consumim IA—ajudem a construir-la.

Conclusions clau

• Les millors pràctiques en IA ofereixen experiència pràctica en machine learning, PLN, visió per computador i més.
• Empreses com Google, NVIDIA i Meta són ideals per oportunitats en desenvolupament d’IA.
• Cal tenir un portafoli fort—especialment amb projectes que reflecteixin casos d’ús reals d’IA.
• El moment d’aplicar és clau: aplica d’hora, adapta les sol·licituds i sigues constant.
• Habilitats com Python, TensorFlow i la curiositat són el teu bitllet cap al futur de la IA.