Cuando empecé a explorar el campo de la inteligencia artificial, me fascinaba entender cómo los modelos aprendían a razonar, interpretar y generar contenido. Pero fue al leer sobre el perfil de AI Research Scientist que entendí que, detrás de cada avance en IA, hay personas que no solo usan modelos, sino que los diseñan, cuestionan y mejoran. Este rol se ha convertido en uno de los más demandados y transformadores del panorama tecnológico actual.
Según el informe de Simplilearn sobre tendencias tecnológicas de 2025, el puesto de AI Research Scientist está entre los perfiles de mayor crecimiento y con salarios más competitivos del sector. La razón es clara: la IA está en el corazón de la revolución digital, y quienes impulsan su evolución están marcando el rumbo del futuro.
¿Qué hace un AI Research Scientist?
Un AI Research Scientist se dedica a investigar, diseñar y mejorar algoritmos y modelos de inteligencia artificial. No se limita a aplicar modelos existentes, sino que se enfoca en crear soluciones nuevas, más eficientes y adaptadas a problemas complejos.
Algunas de sus responsabilidades clave son:
- Proponer nuevas arquitecturas de redes neuronales
- Desarrollar frameworks y metodologías de aprendizaje profundo
- Optimizar modelos para reducir sesgos o aumentar su explicabilidad
- Publicar papers científicos en conferencias como NeurIPS, ICLR o ICML
- Colaborar con equipos de desarrollo para llevar ideas del laboratorio al producto
Es un perfil que mezcla conocimiento teórico profundo con visión práctica, y suele estar presente tanto en centros de investigación como en grandes empresas tecnológicas.
Habilidades necesarias para ser AI Research Scientist
Para desempeñar este rol, necesitas un conjunto de habilidades técnicas y académicas avanzadas. En mi experiencia, estos son los pilares fundamentales:
🔴 ¿Quieres formarte en Inteligencia Artificial a un nivel avanzado? 🔴
Descubre nuestro Inteligencia Artificial Full Stack Bootcamp. La formación más completa del mercado y con empleabilidad garantizada
👉 Prueba gratis el Bootcamp en Inteligencia Artificial por una semana- Formación matemática sólida: álgebra lineal, estadística, cálculo diferencial e inferencia bayesiana.
- Dominio en Machine Learning y Deep Learning: desde regresión logística hasta transformers o reinforcement learning.
- Programación avanzada en Python: incluyendo el uso de bibliotecas como PyTorch, TensorFlow o JAX.
- Experiencia con GPUs y entornos de computación distribuida.
- Conocimiento en frameworks de experimentación: como Weights & Biases, MLFlow o Ray Tune.
- Lectura y redacción de papers académicos.
Además, es importante tener una mentalidad crítica, curiosidad constante y capacidad para trabajar con grandes volúmenes de datos y resultados no deterministas.
¿Cuánto gana un AI Research Scientist?
Los salarios pueden variar según la región, el tipo de empresa y el nivel de experiencia, pero en general es uno de los perfiles mejor pagados del sector tecnológico. Según datos de Simplilearn y plataformas como Glassdoor o Levels.fyi:
- En EE. UU., el salario promedio ronda los $130.000 a $180.000 USD anuales
- En Europa, el rango puede estar entre €60.000 y €120.000 EUR
- En empresas top como Google DeepMind, OpenAI o Meta AI Research, los paquetes totales pueden superar los $250.000 USD
La demanda sigue creciendo, especialmente en sectores como medicina, finanzas, automoción, ciberseguridad y energía.
FAQs sobre AI Research Scientist
¿Necesito un doctorado para ser AI Research Scientist?
No siempre, pero sí es habitual. Muchos científicos de IA tienen PhD en campos como informática, matemáticas o física. Sin embargo, cada vez más empresas valoran la experiencia práctica equivalente.
¿Dónde trabaja un AI Research Scientist?
En laboratorios de IA, startups deeptech, universidades, y grandes corporaciones como Google, Microsoft, NVIDIA o IBM.
¿Qué diferencia a este perfil de un ML Engineer?
El AI Research Scientist se enfoca en el diseño teórico y exploratorio de nuevos modelos, mientras que el ML Engineer prioriza la implementación, producción y escalabilidad de modelos existentes.
¿Qué herramientas debo dominar?
Python, bibliotecas de deep learning, herramientas de análisis de datos, plataformas de experimentación, y entornos de cómputo distribuido como CUDA o TPU.
Aprende a convertirte en AI Research Scientist
Convertirse en AI Research Scientist no es cuestión de magia, sino de preparación, dedicación y visión. En el Bootcamp de Inteligencia Artificial de KeepCoding te damos las herramientas necesarias para entender a fondo los modelos, experimentar con ellos y llevar la investigación a la práctica. KeepEvolving, KeepCoding.
