Saiba mais sobre o cargo de Engenheiro de Aprendizado de Máquina

Os engenheiros de aprendizado de máquina estão na vanguarda do campo em rápida evolução da inteligência artificial (IA). Esses profissionais desenvolvem, implementam e mantêm algoritmos e modelos de aprendizado de máquina de ponta que permitem que os computadores aprendam, se adaptem e melhorem sem programação explícita. Neste artigo, forneceremos informações sobre as responsabilidades, deveres, salário, conhecimento necessário, educação e habilidades de um engenheiro de aprendizado de máquina, bem como as disciplinas e cursos que os alunos devem aprender para seguir essa carreira emocionante.

Responsabilidades e deveres dos engenheiros de aprendizado de máquina (Machine Learning Engineer)

Os engenheiros de aprendizado de máquina são responsáveis por uma ampla gama de tarefas, incluindo:

Pesquisa e Desenvolvimento: Explorar e identificar novos algoritmos, técnicas e modelos de aprendizado de máquina para resolver problemas específicos de negócios ou de pesquisa.
Coleta e limpeza de dados: coleta e pré-processamento de grandes conjuntos de dados para garantir sua qualidade e adequação para tarefas de aprendizado de máquina.
Engenharia de recursos: selecionar, transformar e combinar recursos de dados relevantes para melhorar o desempenho dos modelos de aprendizado de máquina.
Desenvolvimento de modelo: construção, treinamento e refinamento de modelos de aprendizado de máquina usando várias linguagens de programação, bibliotecas e frameworks.
Avaliação de modelo: avaliar o desempenho de modelos de aprendizado de máquina usando métricas e técnicas apropriadas, como validação cruzada ou matrizes de confusão.
Implantação: Integrando modelos machine learning em sistemas de produção e garantindo sua escalabilidade, confiabilidade e eficiência.
Manutenção e Otimização: Acompanhar o desempenho dos modelos implantados, atualizando-os conforme necessário e buscando continuamente oportunidades de melhoria.
Colaboração: trabalhar em estreita colaboração com cientistas de dados, engenheiros de software e especialistas de domínio para garantir o desenvolvimento e a implantação bem-sucedidos de soluções de aprendizado de máquina.

Salário de um engenheiro de aprendizado de máquina

De acordo com a Glassdoor, a partir de 2023, o salário base médio de um engenheiro de aprendizado de máquina nos Estados Unidos é de US$115.121 por ano. Os salários podem variar de $90.000 a mais de $160.000, dependendo de fatores como localização, experiência e indústria.

Conhecimentos, educação e habilidades necessários

Para se tornar um engenheiro de aprendizado de máquina bem-sucedido, você precisará de uma base sólida nas seguintes áreas:

Matemática: Uma compreensão sólida de álgebra linear, cálculo, probabilidade e estatística é essencial para desenvolver e implementar algoritmos de aprendizado de máquina.
Ciência da computação: a proficiência em estruturas de dados, algoritmos e linguagens de programação (como Python, R ou Java) é fundamental para criar e otimizar modelos de aprendizado de máquina.
Machine Learning: Conhecimento de técnicas de aprendizado supervisionado, não supervisionado e por reforço, bem como vários algoritmos de aprendizado de máquina (por exemplo, regressão linear, árvores de decisão, redes neurais) e suas aplicações.
Deep Learning: A familiaridade com arquiteturas de redes neurais (por exemplo, redes neurais convolucionais, redes neurais recorrentes) e frameworks de aprendizado profundo (como TensorFlow, PyTorch ou Keras) é benéfica para lidar com problemas complexos.
Big Data: A experiência em trabalhar com grandes conjuntos de dados e tecnologias de big data (como bancos de dados Hadoop, Spark ou NoSQL) é necessária para processar e analisar grandes quantidades de dados.
Engenharia de software: habilidades em design, desenvolvimento e teste de software são vitais para integrar modelos de aprendizado de máquina em sistemas de produção.

Normalmente, um diploma de bacharel em ciência da computação, engenharia, matemática ou áreas afins é necessário para entrar no campo de aprendizado de máquina. No entanto, muitos empregadores preferem candidatos com mestrado ou doutorado em uma disciplina relevante, bem como experiência prática adquirida por meio de estágios, projetos de pesquisa ou trabalho na indústria.

Cursos e disciplinas para alunos

Para se preparar para uma carreira como engenheiro de aprendizado de máquina, os alunos devem considerar fazer os seguintes cursos e disciplinas:

Matemática: álgebra linear, cálculo multivariável, probabilidade e estatística.
Ciência da Computação: Linguagens de programação (Python, R ou Java), estruturas de dados, algoritmos e sistemas de computador.

Machine Learning: Introdução ao machine learning, aprendizado supervisionado e não supervisionado, vários algoritmos de aprendizado de máquina e técnicas de avaliação de modelos.
Deep Learning: redes neurais, redes neurais convolucionais, redes neurais recorrentes, long short-term memory networks e generative adversarial networks.
Processamento de linguagem natural (NLP): pré-processamento de texto, tokenization, incorporação de palavras e técnicas avançadas de NLP, como modelos transformer e BERT.
Visão computacional: processamento de imagens, extração de recursos, detecção de objetos e segmentação.
Aprendizado por Reforço: processos de decisão de Markov, Q-learning, gradientes de políticas e aprendizado por reforço profundo.
Tecnologias de Big Data: Hadoop, Spark, bancos de dados NoSQL e armazenamento de dados.
Cloud Computing: Introdução às plataformas de computação em nuvem (AWS, Azure ou Google Cloud) e seus serviços para aprendizado de máquina e processamento de dados.
Engenharia de software: padrões de design de software, controle de versão, integração e implantação contínuas e testes.

Além da educação formal, aspirantes a engenheiros de aprendizado de máquina devem se envolver em aprendizado autodirigido, cursos online, workshops e treinamentos para aprofundar seus conhecimentos e manter-se atualizado com os avanços mais recentes nesse campo. Participar de competições machine learning, como as hospedadas no Kaggle, pode fornecer uma experiência prática valiosa e ajudar a construir um portfólio sólido.

Conclusão

Uma carreira como engenheiro de aprendizado de máquina oferece oportunidades empolgantes para trabalhar na vanguarda da IA e contribuir para o desenvolvimento de soluções inovadoras que têm um impacto significativo em vários setores. Para se tornar um engenheiro de aprendizado de máquina, os alunos devem se concentrar em construir uma base sólida em matemática, ciência da computação e técnicas de aprendizado de máquina, além de buscar diplomas avançados em áreas relevantes. Ao se manter informado sobre os últimos desenvolvimentos e adquirir experiência prática por meio de estágios, projetos de pesquisa ou trabalho na indústria, aspirantes a engenheiros de aprendizado de máquina podem se posicionar para o sucesso neste campo em rápida evolução.