Vagas Remotas para Engenheiro de IA/ML

Os engenheiros de Machine Learning e Inteligência Artificial constroem, testam e implantam modelos de IA, mantém a infraestrutura de IA subjacente, bem como navegam entre o desenvolvimento de software tradicional e as implantações de machine learning.
Os engenheiros de AI-ML concentram-se na pesquisa, planejamento e produção de sistemas de Inteligência Artificial auto executáveis para automatizar modelos preditivos. As responsabilidades exigidas nos trabalhos de engenharia AI-ML também incluem elaborar e desenvolver os algoritmos de IA, componentes de aprendizagem e fazer previsões que expliquem o Machine Learning. Ele permite que os engenheiros não confiem em uma série de etapas, mas aprendam com os dados fornecidos nos algoritmos de ML.
Os trabalhos remotos de engenharia de Machine Learning e Inteligência Artificial estão vendo um aumento exponencial à medida que mais e mais empresas no mundo inteiro se inclinam à automatização de processos. Se você adquiriu experiência e aperfeiçoou suas habilidades em IA e ML, você pode se tornar um engenheiro de primeira linha. A engenharia de Machine Learning e Inteligência Artificial oferece a oportunidade de obter um trabalho home office seguro e com ótima remuneração.

Os empregos remotos de engenheiro de IA e ML oferecem estabilidade de carreira e várias oportunidades devido a sua alta demanda em todas as indústrias. Esta profissão tem visto um aumento exponencial no número de vagas de empregos em mais de 300% entre 2015 e 2018. E este número continua a crescer à medida que mais e mais organizações em todo o mundo percebem o potencial de combinar Big Data com software.
Embora Inteligência Artificial seja um termo guarda-chuva com várias aplicações, obter as habilidades e especializar-se em áreas particulares leva tempo e maturidade. Acima de qualquer coisa, construir uma carreira na área exige o interesse dos candidatos nas tecnologias e que eles assumam riscos.
Como indústrias diferentes estão sempre precisando de engenheiros de Machine Learning e Inteligência Artificial altamente qualificados, então as vagas de engenheiros de IA-ML raramente não são preenchidas. Estes engenheiros são os melhores solucionadores de problemas que criam, testam e executam inúmeros modelos de Inteligência Artificial. Eles também estão envolvidos na criação e gestão de aplicações autônomas que impulsionam projetos de Machine Learning.

As responsabilidades do engenheiro de Machine Learning e Inteligência Artificial na equipe incluem diversas tarefas, como:

• Escrever um algoritmo de Machine Learning para capturar os esboços de layouts de websites elaborados pela equipe de UX a fim de produzir layouts de websites finalizados para a equipe de desenvolvimento de software. Se executado com sucesso, este fluxo de trabalho ajudará as empresas a economizarem muito em horas e força de trabalho, e acelerará os loops de feedback relacionados com as melhorias da UX do website.
• Acumular dados de múltiplos usuários do HotJar e conduzi-lo contra algoritmos ML para encontrar erros e causas comuns de distração do usuário. Com a análise correta dos dados, as empresas podem encontrar padrões nas coisas que distraem os usuários e como, quando e porquê isso acontece.
• Criar um modelo conectando os dados dos testes A/B e do HotJar com os dados e informações do Google Analytics. Ele ajudará na criação de layouts melhorados, o que aumentará o tempo que o cliente passa no site, maior aquisição de clientes, etc.
• Prever o nível de sucesso de vários layouts recomendados pela equipe de UX.

Além dessas, pode haver mais funções e responsabilidades em vagas home office para engenheiros de Machine Learning e Inteligência Artificial. Como este campo ainda é muito novo e muitas etapas ainda não foram identificadas, cada empresa tem algumas implementações específicas de práticas de automatização.
Como resultado, os empregos de engenheiro de IA e ML em empresas de TI podem ter outras responsabilidades, como:

• Trabalhar em equipe com cientistas de dados e analistas de negócios
• Automatizar a infraestrutura do software
• Criar APIs, transformando modelos de Machine Learning
• Testar modelos de IA e ML e implantá-los
• Desenvolver produtos usando Machine Learning
• Usar IA para trazer novos profissionais para as organizações

Para seguir uma carreira profissional como engenheiro de Machine Learning e Inteligência Artificial há alguns requisitos que são obrigatórios. Para começar, tenha em mente que você precisa ser formado com um bacharelado ou mestrado em matemática, estatística, ciência da computação, ciência de dados ou qualquer assunto relevante para realizar a função. Além disso, você também precisa dominar as habilidades técnicas e não técnicas relevantes. Engenheiros de IA-ML iniciantes podem conquistar vagas em startups e pequenas empresas onde trabalharão em múltiplas áreas da engenharia de Machine Learning e Inteligência Artificial.
Entretanto, você já deve ter ouvido que para conseguir empregos remotos nessa área, você deve ter entre 3 e 5 anos, ou mais, de experiência. Isto acontece por algumas razões.

• Primeiro, a experiência na indústria permite que você reconheça as vastas oportunidades enquanto trabalha remotamente nas principais empresas do Vale do Silício.
• Segundo, muitas organizações contratam candidatos com um histórico comprovado para garantir uma contratação sem riscos e vantajosa para ambas as partes.

Agora, vamos analisar as habilidades e os métodos que você precisará entender para ser um engenheiro de Machine Learning e Inteligência Artificial remoto.

O setor de engenharia de Machine Learning e Inteligência Artificial é novo e está em constante evolução. Logo, não há um padrão de habilidades definidas para se tornar um engenheiro de Machine Learning ou de Inteligência Artificial. Há muitos modos de entrar na área, dependendo de sua formação, habilidades técnicas e interesses.
Todavia, há sete habilidades que você deve obter se quiser avançar em sua carreira e em conquistar em vagas excepcionais nos EUA:

1. Linguagens de Programação

A capacidade de lidar com diversas linguagens de programação é a primeira habilidade que os engenheiros de IA-ML devem possuir. De acordo com GitHub, as 10 principais linguagens de Machine Learning são Python, C++, JavaScript, Java, C#, Julia, Shell, R, TypeScript, e Scala. Podemos destacar Python e Scala como as principais entre elas.

2. Desenvolvimento com foco em Dados (ETL)

O pré-processamento e armazenamento dos dados brutos gerados pelos sistemas de ML é extremamente importante. Quando novos dados são gerados, o engenheiro de IA e ML deve criar funis ETL (Extract, Transform, Load) para processá-los, limpá-los e armazená-los para que possam ser usados em outros processos como análises e previsões. Os engenheiros de Machine Learning e Inteligência Artificial devem identificar modelos de dados e conectar as soluções de ciência de dados aos princípios de desenvolvimento de software.

3. Análise de Dados

A capacidade de realizar análise experimental de dados em um conjunto de dados para identificar padrões inesperados nos dados, definir anormalidades específicas e testar ideias é importante para qualquer engenheiro de Machine Learning e Inteligência Artificial. Gerar estatísticas resumidas para um conjunto de dados, criar representações gráficas que permitam uma boa visualização dos dados, limpar e preparar dados para modelagem, realizar desenvolvimento de recursos para obter mais informações sobre o conjunto de dados e assim por diante, é uma obrigação sua.

4. Modelos

Se você quiser conquistar boas vagas como engenheiro de IA e ML, precisará ser um especialista em algoritmos de Machine Learnings e saber quando usá-los. Você, também, precisará de um entendimento completo de algoritmos complexos baseados em redes neurais artificiais para realizar tarefas mais complexas como classificação de imagens, identificação de objetos, reconhecimento de rostos, traduções de máquinas, síntese de diálogos e etc.

5. Serviços

Você deve decidir se deseja construir o modelo a partir do zero ou usar serviços existentes para fazer isso. Se você precisa gerar novos modelos de Machine Learning e precisa de uma plataforma totalmente gerenciada para construir, treinar e implantá-los de maneira rápida e eficiente em um ambiente hospedado pronto para a produção, conhecer o AWS SageMaker é imprescindível.

6. Segurança

O gerenciamento de segurança para sistemas ML, é crucial. Embora seja necessária uma preparação substancial dos dados para os modelos Machine Learning, o acesso a estes dados deve ser limitado apenas para pessoas e aplicações autorizadas. Proficiência com segurança de dados é uma competência obrigatória para engenheiros de Machine Learning e Inteligência Artificial.

7. Experiência em projetos reais

Outro aspecto importante para você se tornar um engenheiro de IA e ML é saber a hora certa de aplicar seus conhecimentos técnicos em tarefas e serviços. Concluir um projeto de desenvolvimento com IA e ML do início ao fim e colocá-lo no seu portfólio te ajudará a demonstrar suas habilidades e conhecimentos, e isso te ajudará a conquistar vagas home office na empresa que você quiser.

Os engenheiros de Machine Learning e Inteligência Artificial devem ser dedicados para acompanhar todas as descobertas recentes da indústria e para melhorar suas habilidades com o decorrer do tempo. Para se destacar na área, eles devem seguir as melhores práticas da indústria com sucesso e consistência. Há algumas coisas que os engenheiros devem levar em conta para serem bem sucedidos. Eles devem pedir a ajuda de alguém com mais experiência e que seja capaz de ensinar novas habilidades. Além disso, como um engenheiro de IA e ML, você deve aperfeiçoar suas habilidades analíticas, de programação e inteligência artificial, e de Machine Learning. Assim, procurar um mentor que tenha disponibilidade para te ajudar é sempre algo bom a se fazer.
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Na Turing, cada engenheiro de Machine Learning e Inteligência Artificial é livre para determinar sua faixa salarial. A Turing, por outro lado, recomendará um salário com o qual estamos confiantes de que poderemos lhe oferecer uma oportunidade vantajosa e de longo prazo. Nossas sugestões baseiam-se na análise das condições de mercado e na demanda que recebemos de nossos clientes.