Más de 250.000$ al año en Meta: la investigadora que lo logró gracias a publicar estudios
Ruiyu Li, investigadora de IA en Meta, cuenta cómo publicar papers y trabajar en startups le permitió conseguir un puesto de seis cifras en la gran tecnológica.
Ruiyu Li, de 26 años, es investigadora científica en Meta y gana más de 250.000 dólares al año (salario base, bonus y acciones). En una entrevista con Business Insider, explicó que publicar investigaciones académicas fue clave para conseguir el puesto en un mercado laboral tecnológico muy competitivo. Li se graduó en 2022 y completó un máster en machine learning en la Universidad Carnegie Mellon en 2023.
Su trayectoria incluye prácticas en una startup con menos de diez empleados y en Microsoft, donde trabajó en Bing Copilot y en sistemas de generación de vídeo con IA. "Si quieres trabajar en IA, necesitas tener resultados que enseñar a los empleadores", afirma. Recomienda a los aspirantes ganar experiencia práctica, ya sea mediante prácticas en startups o publicando estudios.
En Meta, Li se centra en entrenar modelos de IA para sistemas de recomendación a gran escala, construir agentes nativos de IA y optimizar el entrenamiento y la inferencia de modelos de lenguaje. Su experiencia en entornos de producción, tanto en startups como en Microsoft, le permitió desarrollar un nicho en sistemas de IA a gran escala y generación de vídeo.
Li asegura que durante el máster realizó proyectos avanzados que la pusieron en contacto con la investigación de frontera. Además, sus prácticas en la startup le dieron acceso directo al CEO y CTO, lo que multiplicó su aprendizaje. "Cuando evalúo candidatos, miro si tienen investigaciones y proyectos. En mercados competitivos, no basta con listar experiencia en el currículum", explica.
Para quien quiera dedicarse a la IA, Li recomienda cursar un posgrado especializado y acumular publicaciones o código abierto que los reclutadores puedan revisar. Su historia demuestra que, en la carrera por el talento en inteligencia artificial, la evidencia tangible del trabajo propio marca la diferencia.
El análisis de Salseo
- La historia de Li refleja cómo el mercado de IA valora cada vez más la evidencia tangible de habilidades (papers, código abierto) frente a los títulos o la experiencia genérica. Para inversores, esto sugiere que Meta y otras tecnológicas compiten por talento de élite, lo que puede influir en sus costes de I+D.
- El hecho de que Li trabajara en Bing Copilot durante su etapa en Microsoft indica que la experiencia en productos de IA generativa ya aplicados es un trampolín directo hacia roles en Meta, reforzando la idea de que la guerra por el talento se libra en el terreno práctico.
- Para Meta, contar con investigadores como Li, que han pasado por startups y grandes empresas, le permite mantener su ventaja en sistemas de recomendación y LLMs a escala. Sin embargo, la alta rotación en IA obliga a la empresa a retener estos perfiles con paquetes competitivos, un gasto recurrente.
- La recomendación de hacer un máster especializado apunta a que el camino tradicional (solo grado) se queda corto para la IA de frontera. Esto podría aumentar la demanda de posgrados en machine learning, beneficiando a universidades, pero también encareciendo la entrada al sector.