Linkedin: Ciencia de Datos aplicada a través de la Inteligencia Artificial

¿Sabías que Linkedin es la red profesional más grande? Actualmente son 756 millones de usuarios a nivel Global y tiene presencia en más de 200 países y territorios. El 90% de los reclutadores utilizan esta red para encontrar a los candidatos ideales para sus organizaciones. 

El nombre del Chief Data Officer es Igor Perisi y tiene a su cargo a los expertos de Inteligencia Artificial y Científicos de Datos que realizan investigaciones aplicadas que impulsan los productos basados en Datos de Linkedin y brindan información para las decisiones comerciales.

En Linkedin el contenido está muy bien filtrado, sus modelos matemáticos y algoritmos son su producto principal. Su sistema de recomendación ayuda a detectar cuentas falsas, fraudes y discursos de odio entre otras cosas. 

Las redes neuronales profundas están presentes en casi todos sus procesos. Ha lanzado una API para crear campañas publicitarias y salvaguardando los datos de los usuarios.


Primera empresa con un equipo de Ciencia de Datos en la Industria Tech

AI Academy dentro de Linkedin enseña a todos los empleados de todas las áreas sobre la Inteligencia Artificial. Su sistema de recomendación empezó en el 2006 en ese momento se formó el primer equipo de Ciencia de Datos en la industria Tech.

Es un buen momento para convertirte en un especialista de IA

AI specialist tiene un 74% de crecimiento anual, convirtiendose en el top de la lista.

LinkedIn está viendo un ecosistema completo de roles técnicos que respaldan las diferentes etapas del ciclo de vida de la IA.  Los roles de especialistas en IA (personas que construyen y entrenan modelos, etc.) han aumentado, pero los llamados trabajos “adyacentes a la IA” también están aumentando. Esto significa que se está viendo una mayor demanda de científicos de datos, ingenieros de datos e ingenieros de la nube. También se está viendo que ésta demanda crece en múltiples industrias, no solo en el sector de la tecnología. 

¿Cómo Linkedin utiliza la IA?

Prácticamente en todo lo que hacen, aqui enlisto algunos ejemplos:

  • Recomendación de trabajo correcta
  • Animar a los usuarios a conectar con otros usuarios
  • Mostrar el contenido correcto en el feed
  • Mostrar publicidad relevante para los usuarios
  • Ayudar a los reclutadores a buscar el talento que necesitan
  • Asegurarse que las notificaciones que reciben los usuarios sean informativas pero no molestas
Ejemplo del feed de Linkedin y de la página de trabajos

El acercamiento con la Inteligencia Artificial en Linkedin no es completamente manejada por máquinas ni por humanos, si no una combinación de las 2. 

Utilizan el aprendizaje profundo para la personalización. Combinan Machine Learning con señales de intención de los usuarios, datos del perfil e información acerca de la red de los usuarios. Por lo anterior, pueden personalizar las recomendaciones y los resultados de búsqueda.

Cuentan con una plataforma de automatización de IA llamada Pro-ML que permite administrar de manera centralizada las funciones y los modelos de aprendizaje automático para cada equipo de ingeniería de la empresa en un sistema. Este sistema proporciona una plataforma única para todo el ciclo de vida de desarrollo, capacitación, implementación y prueba de modelos de aprendizaje automático o Machine Learning acelerando la velocidad a la que pueden crear e implementar nuevos productos en Linkedin.

Esta es parte de la infraestructura de datos que utilizan, algunos son open source:

  • Kafka
  • Samza
  • Hadoop
  • Ambry
  • Spark
  • TensorFlow
  • Microsoft Azure

En el siguiente video, Igor Perisic habla al respecto en el Paris Open Source Summit

Para Linkedin los datos son como el oxígeno, impulsan todo lo que hacen y la Inteligencia Artificial se vive en cada rincón de la empresa y se administra de manera inigualable. Esas son las razones del éxito de esta red profesional. 

Si te interesa subirte a la ola de la Inteligencia Artificial, te recomiendo el curso de Fundamentos de IA del Colegio de Matemáticas Bourbaki a través de Blen.io. Ahí podrás conocer el caso de Linkedin más a detalle y otros tantos muy interesantes como el de GPT-3 y el de vehículos de conducción automática.

Bibliografía y créditos de las imágenes:
https://engineering.linkedin.com/teams/data
https://www.microsoft.com/en-us/research/podcast/getting-linked-data-science-dr-igor-perisic/
https://www.forbes.com/sites/cognitiveworld/2020/07/02/how-ai-is-impacting-operations-at-linkedin/?sh=634dc70e3a48
https://engineering.linkedin.com/blog/2018/10/an-introduction-to-ai-at-linkedin
https://www.youtube.com/watch?v=HZu-KCj0a3k
https://engineering.linkedin.com/blog/2019/01/scaling-machine-learning-productivity-at-linkedin

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