Engenheiro de Aprendizado de Máquina – Habilidades e Carreira

O Aprendizado de Máquina (AM) é o ramo da Inteligência Artificial em que usamos algoritmos para aprender com os dados fornecidos para fazer previsões em dados não vistos. Recentemente, a demanda por engenheiros de Aprendizado de Máquina cresceu rapidamente em setores como saúde, finanças, comércio eletrônico, etc. De acordo com o Glassdoor, o salário médio de um engenheiro de Aprendizado de Máquina é de $131.290 por ano. Em 2021, o mercado global de Aprendizado de Máquina foi avaliado em $15,44 bilhões. Espera-se que ele cresça a uma taxa de crescimento anual composto (CAGR) acima de 38% até 2029.

Um Engenheiro de Aprendizado de Máquina é um programador especializado que projeta, desenvolve e implanta sistemas para automatizar a modelagem preditiva. O Engenheiro de Aprendizado de Máquina faz parte de uma equipe maior, que inclui cientistas de dados, engenheiros, analistas de negócios e partes interessadas. Ele é especializado em manipular grandes conjuntos de dados, experimentação de modelagem iterativa e otimização de modelos de Aprendizado de Máquina. Este blog explorará o que um engenheiro de Aprendizado de Máquina faz, suas qualificações e sua carreira para se tornar um Engenheiro de Aprendizado de Máquina.

Papéis e Responsabilidades de um Engenheiro de Aprendizado de Máquina

Os papéis e responsabilidades de um Engenheiro de Aprendizado de Máquina variam de acordo com a indústria, dependendo do tamanho da organização e da disponibilidade de outros papéis, incluindo cientistas de dados, engenheiros de dados e analistas de dados. Geralmente, um Engenheiro de Aprendizado de Máquina realiza as seguintes tarefas:

• Entender o problema de negócios e o objetivo final
• Pré-processar os dados para torná-los prontos para o modelo.
• Realizar testes estatísticos e Análise de Dados Exploratória para obter insights mais profundos
• Selecionar o modelo e as técnicas apropriadas para os dados
• Avaliar o desempenho do modelo
• Otimizar os sistemas de Aprendizado de Máquina
• Comunicar os resultados com cientistas de dados, engenheiros de dados e partes interessadas
• Tornar o modelo treinado disponível para fazer previsões ou decisões para aplicações ou serviços ao vivo
• Garantir a escalabilidade, versionamento e registro do modelo implantado
• Monitorar e resolver problemas relacionados ao modelo implantado
• Mantenha-se atualizado com as últimas pesquisas e algoritmos

Habilidades Necessárias para se Tornar um Engenheiro de Aprendizado de Máquina

Habilidades de Programação

Dominar conceitos de programação em Python ou R é a habilidade técnica mais importante para um Engenheiro de Aprendizado de Máquina. É necessário ter expertise em bibliotecas e frameworks, que são os seguintes:

• NumPy (computação científica)
• Pandas (manipulação de dados)
• Matplotlib/Seaborn (análise de dados exploratória)
• Scikit-learn (modelagem de Aprendizado de Máquina)
• PyTorch/TensorFlow/Keras (modelagem de Aprendizado Profundo)
• Apache Spark (pré-processamento de dados)

Conceitos de Aprendizado de Máquina

É necessário ter uma compreensão dos algoritmos comumente usados para se tornar um Engenheiro de Aprendizado de Máquina. Esses algoritmos e conceitos são os seguintes:

• Regressão Linear, Regressão Logística, Árvores de Decisão e Redes Neurais
• Aprendizado Supervisionado, Aprendizado Não Supervisionado e Aprendizado Semissupervisionado
• Descida do Gradiente
• Regularização
• Sobreajuste e Subajuste
• Classificação, Regressão, Detecção de Anomalias e Agrupamento

Além disso, é necessário ter uma compreensão de SQL, Git e Computação em Nuvem.

Matemática (Estatística e Probabilidade)

Como a Estatística e a Probabilidade são a base de muitos algoritmos de Aprendizado de Máquina, é necessário ter uma boa compreensão de matemática. A probabilidade é usada em muitos algoritmos e técnicas, como o Modelo de Markov Oculto, Algoritmos de Bayes e probabilidade condicional. Os conceitos estatísticos importantes incluem Distribuições de Probabilidade (Normal, Poisson, Distribuição Uniforme, etc.), medidas de tendência central e dispersão, Testes de Hipótese (ANOVA, qui-quadrado, etc.) e Inferência Bayesiana, etc.

Habilidades Sociais

As habilidades sociais são igualmente importantes para um Engenheiro de Aprendizado de Máquina. Ele deve ser capaz de se comunicar e cooperar com outros membros da equipe, como engenheiros de dados e analistas de dados. Ele deve ter criatividade e habilidades de resolução de problemas para resolver problemas no Ciclo de Aprendizado de Máquina e adaptabilidade para aprender novas tecnologias. As habilidades de gerenciamento de projetos são essenciais para lidar e concluir projetos de forma eficiente.

Carreira de Engenheiro de Aprendizado de Máquina

O Aprendizado de Máquina oferece uma carreira promissora. O seguinte caminho pode ser adotado para construir uma carreira nesse campo:

Bacharelado em Ciência da Computação ou um Programa Relacionado

Muitas empresas exigem que os candidatos tenham um diploma de bacharel. Os Engenheiros de Aprendizado de Máquina vêm de diversas áreas; um diploma de bacharel em ciência da computação, matemática ou estatística forneceria uma base sólida para alguém que busca uma carreira nesse campo.

Certificação

Plataformas de educação bem conhecidas oferecem cursos e programas de Aprendizado de Máquina. Completar esses cursos ajudará a aprender programação e Aprendizado de Máquina. Isso também melhorará sua credibilidade como um profissional especializado.

Construindo um Portfólio

Construir um Portfólio usando as habilidades que você adquiriu é a parte mais importante da Carreira de Engenheiro de Aprendizado de Máquina. Para isso, pegue conjuntos de dados do mundo real e passe-os pelo ciclo de vida do Aprendizado de Máquina. Depois de implantá-los, documente seus resultados no GitHub ou por meio de um post de blog. Crie vários projetos de portfólio para adicionar protótipos ao seu currículo.

Para concluir, o Engenheiro de Aprendizado de Máquina é um papel em constante evolução. Todos os anos, pesquisas e produtos inovadores são trazidos à frente por institutos de pesquisa. Uma pessoa que busca uma carreira nesse campo deve se dedicar ao aprendizado contínuo e se adaptar à medida que a tecnologia melhora.

Quer mais conteúdo relacionado à Inteligência Artificial? Visite unite.ai.