Vagas remotas para engenheiro de Dados/IA/ML

A Engenharia de Dados é um tópico amplo que abrange uma variedade de campos. Com foco principal na construção de infraestruturas confiáveis, ela permite o fluxo contínuo de dados em um ambiente orientado a dados. Os engenheiros de dados servem como facilitadores de dados limpos e brutos de várias fontes, permitindo que as empresas os usem para tomar decisões baseadas em dados.

Da mesma forma, Inteligência Artificial e Machine Learning são alguns dos avanços tecnológicos mais fascinantes já criados e podemos ver suas aplicações em diversas áreas. Quando não sabemos para onde devemos ir, por exemplo, usamos o GPS para escolher a melhor rota. A Inteligência Artificial também recomenda novos produtos online que atendam às nossas necessidades. Você pode até usar a IA para organizar reuniões ou escolher um novo programa de TV favorito para assistir.

A IA está em constante evolução e veremos mais assistentes de voz com Inteligência Artificial direcionando nossas atividades diárias nas próximas décadas.

Portanto, a necessidade de trabalhos remotos de engenheiro de dados/IA/ML está aumentando cada vez mais. Nunca houve um momento melhor ou mais empolgante para trabalhar como engenheiro de dados/IA/ML/. Mas primeiro, aprenda mais sobre o que eles fazem e como é trabalhar neste campo.

A engenharia de dados/IA/ML já está impactando nosso futuro e, por isso, a demanda por engenheiros qualificados está aumentando. Inteligência Artificial e Machine Learning parecem ser a chave para melhorar e otimizar os trabalhos humanos especializados, como reconhecimento de fala, processamento de imagens, gerenciamento de processos de negócios e até detecção de doenças.

Como essas tecnologias são usadas em vários setores em todo o mundo, incluindo saúde e educação, as opções de carreira aumentaram drasticamente. Da mesma forma, a engenharia de dados é um campo que ajuda as empresas a tomar decisões baseadas em dados. A crescente popularidade e os aplicativos dessas tecnologias prometem um grande futuro para os profissionais que decidirem seguir uma carreira como engenheiro de dados/IA/ML remoto.

Os engenheiros de dados/IA/ML criam modelos de IA por completo, para ajudar as empresas a tomar decisões críticas. Eles criam sistemas que podem ser treinados para prever eventos futuros, resolver problemas e apresentar soluções.

Como engenheiro de dados/IA/ML, você será responsável por várias tarefas, incluindo escrever e testar algoritmos, usar ferramentas (como R) e entregar seus produtos finais aos clientes.

As principais responsabilidades de um desenvolvedor após obter trabalhos remotos de engenheiro de dados/IA/ML são as seguintes.

• Converter modelos de Machine Learning em interfaces de programação de aplicativos (APIs) para que outros programas possam usá-los
• Criar modelos de IA de baixo para cima e ajudar diversas partes da empresa a compreender as consequências do modelo
• Organizar a configuração da equipe de ciência de dados
• Criar infraestrutura de ingestão e transformação de dados
• Realizar análises estatísticas e ajustar os resultados
• Criar e gerenciar produtos de Inteligência Artificial e infraestrutura de desenvolvimento

Com a combinação certa de habilidades e experiência, você pode iniciar ou avançar em sua carreira de engenharia de dados/IA/ML. Os engenheiros de dados/IA/ML geralmente são formados em Ciência da Computação, Engenharia, Matemática aplicada ou áreas de TI relacionadas. Como o trabalho requer um alto nível de conhecimento técnico, os engenheiros de dados/IA/ML em potencial podem achar que bootcamps ou certificações são insuficientes.

Um diploma pode ajudá-lo a construir uma base sólida de conhecimento neste campo em constante mudança. Um mestrado também pode ajudá-lo a avançar em sua carreira e abrir portas para empregos remotos de engenheiro de dados/IA/ML mais bem pagos.

Você também precisará de conhecimentos de design de banco de dados SQL e habilidades de programação em várias linguagens, incluindo Python e Java. Se você já tem experiência em TI ou em um campo relacionado, como Matemática ou Análise, um treinamento ou certificação pode ajudá-lo a criar um bom currículo para ajudá-lo a conseguir vagas remotas de engenheiro de dados/IA/ML.

Se você não tem nenhuma experiência anterior com tecnologia ou TI, pode ser necessário participar de um programa mais intenso para comprovar sua compreensão ou matricular-se em um programa de graduação. Se você tem um diploma de graduação, mas não está em um campo relevante, continue procurando mestrados em análise de dados e engenharia de dados.

Você terá uma noção melhor de como sua experiência se encaixa nesse cargo se passar algum tempo analisando os anúncios de emprego.

Comece aprendendo todas as habilidades básicas necessárias para conseguir empregos remotos de engenheiro de dados/IA/ML bem remunerados – vamos dar uma olhada em cada uma delas!

1. Python

Trabalhar como engenheiro de dados/IA/ML remoto requer lidar com grandes quantidades de dados que devem ser analisados rapidamente. Python é fácil de aprender e codificar por causa de sua sintaxe direta e pode garantir que partes em sistemas complicados tenham links explícitos.

A enorme quantidade de bibliotecas disponíveis em Python é uma das principais razões pelas quais ele é utilizado para IA. Itens básicos são fornecidos por bibliotecas Python para que os desenvolvedores não precisem codificá-los do zero todas as vezes. A IA exige processamento contínuo de dados, e os módulos do Python permitem que você acesse, processe e altere dados com facilidade.

2. Java

Java é uma linguagem de programação independente que pode ser usada em qualquer computador. Como as informações específicas da plataforma são incorporadas em um pacote, sua tecnologia de máquina virtual permite criar aplicativos e instalá-los rapidamente em qualquer lugar. Machine Learning, algoritmos genéticos, algoritmos de pesquisa e redes neurais são exemplos de programação de Inteligência Artificial que usa Java.

3. C++

C++ é uma excelente linguagem de programação usada por engenheiros de dados/IA/ML. Inclui várias ferramentas de programação e funções de biblioteca, tornando-se uma boa alternativa para lidar com desafios complicados. C++ é uma linguagem de programação multiparadigma que segue ideias orientadas a objetos e é eficaz para organização de dados.

4. LISP

LISP é outra linguagem de programação valiosa para conseguir trabalhos remotos de engenheiro de dados/IA/ML. Depois do Fortran, é a segunda linguagem de programação mais antiga, mas que evoluiu para uma linguagem de codificação sofisticada e dinâmica com o tempo. Devido à sua versatilidade na prototipagem e experimentação rápida, o LISP é empregado na IA. Além disso, é uma linguagem de programação que se adapta às demandas do desenvolvedor e trata de forma eficaz problemas específicos.

5. Tecnologias Spark e Big Data

Todos os dias, especialistas em engenharia de dados/IA/ML trabalham com grandes quantidades de dados, semelhantes ao que você encontraria em uma biblioteca digital. Eles precisarão de acesso a tecnologias de Big Data, como MongoDB e Cassandra, para entender todos esses dados. Além disso, mais algoritmos são necessários para processar dados em tempo real à medida que o software de IA avança.

6. Algoritmos e Frameworks

Ao tentar construir modelos de Machine Learning com simplicidade, todo engenheiro de dados/IA/ML em potencial deve primeiro entender as técnicas de Machine Learning, como regressão linear, KNN, Naive Bayes, Support Vector Machine e outras funções. Além disso, quando se trata de modelos de IA que lidam com dados não estruturados, como fotografias e vídeos, deve-se estar familiarizado com técnicas de Deep Learning e como usar um framework para construí-las. Portanto, você precisa dominar os algoritmos e frameworks importantes para conseguir trabalhos remotos de engenheiro de dados/IA/ML.

7. Hadoop

A biblioteca de software Apache Hadoop é uma plataforma que permite o processamento distribuído de enormes volumes de dados em clusters de dispositivos usando princípios fundamentais de programação. Ele foi elaborado para ser dimensionado de um único servidor para dezenas de milhares de dispositivos, cada um com seus próprios recursos de processamento e armazenamento. O framework suporta muitas linguagens de programação, incluindo Python, Scala, Java e R. Embora o Hadoop seja a ferramenta mais poderosa para dados massivos, ela tem algumas desvantagens, como processamento atrasado e alto grau de codificação.

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