100+ Vagas Engenheiro de Deep Learning | Vagas para brasileiros

O deep learning é uma técnica que envolve Machine Learning e inteligência artificial (IA) para ajudar as pessoas a adquirir conhecimento. Uma parte importante do deep learning é a ciência dos dados, que abrange estatísticas e modelagem preditiva. Engenheiros de Machine Learning e deep learning são encarregados de coletar, analisar e interpretar volumes massivos de dados, e o deep learning torna esse processo mais rápido e fácil.

Engenheiros de deep learning são programadores especializados que pesquisam, criam e constroem software auto executável para automatizar modelos de previsão. Um engenheiro de Machine Learning e deep learning produz sistemas de inteligência artificial (IA) que utilizam enormes conjuntos de dados para produzir e construir algoritmos de aprendizagem e previsão. O engenheiro de Machine Learning deve estudar, analisar e organizar dados, executar testes e melhorar o processo de aprendizagem a fim de ajudar no desenvolvimento de modelos de Machine Learning de alto desempenho.

Se você tem aptidão para tarefas relacionadas a dados, automatização e algoritmos, Machine Learning pode ser a carreira certa para você. Diariamente você moverá enormes quantidades de dados brutos, desenvolvendo algoritmos para processar esses dados, e depois automatizando o processo para otimização.

Os empregos de engenheiro de deep learning são muito procurados em todos os setores, o que significa que eles proporcionam segurança na carreira e diversas oportunidades. De acordo com várias avaliações, o setor global de inteligência artificial e Machine Learning se desenvolverá a um ritmo estável de 2018 a 2027. De acordo com a empresa de pesquisa de mercado, IDC, o setor mundial de Inteligência Artificial será avaliado em mais de meio trilhão de dólares até 2024.

A demanda global por tecnologia e aplicações de IA/ML resultou no aumento do número de startups de IA e no aumento do interesse pelo assunto entre as empresas estabelecidas. Desde 2010, o número de aquisições de startups com foco em IA aumentou rapidamente, quase quadruplicando entre 2015 e 2018. As aquisições de startups de Inteligência Artificial aumentaram em ritmo acelerado com o financiamento que aumentou de mais de um bilhão de dólares em 2013, para 8,5 bilhões de dólares no primeiro trimestre de 2020.

As funções de engenheiro de deep learning dentro da equipe de desenvolvimento abrangem uma série de tarefas, incluindo:

• Criar Infraestrutura back-end, funis de dados e/ou modelos de Machine Learning para um serviço alimentado por Inteligência Artificial
• Trabalhar em modelos de ranking para automatizar e desenvolver processos de modelagem
• Auxiliar no desenvolvimento de novos recursos que lidam com problemas complexos de gerenciamento de dados
• Criar modelos de Machine Learning para os usuários finais e testá-los
• Criar excelentes modelos de ML combinando fundamentos da ciência da computação, tais como estruturas de dados, algoritmos e Machine Learning

Um engenheiro de deep learning pode ter outras tarefas e funções, além destas. Como esse é um setor que ainda está no inícioe muitos aspectos ainda são desconhecidos, cada empresa tem seu próprio conjunto de estratégias de automatização.

Como resultado, o emprego de engenheiro de Machine Learning e deep learning em empresas de TI pode incluir uma série de tarefas adicionais, como por exemplo:

• Trabalhar com cientistas de dados e analistas de negócios
• Automatizar a infraestrutura
• Transformar modelos de aprendizagem de máquinas em APIs
• Colocar modelos de ML e IA à prova e depois implantá-los
• Usar Machine Learning para criar produtos minimamente viáveis
• Utilizar de IA para fornecer novos talentos às empresas

Você precisará de alguns requisitos para trabalhar como engenheiro de deep learning. Você estará encarregado de desenvolver sistemas de Machine Learning de alto desempenho, avaliando e organizando dados, executando testes e experimentos e, em geral, monitorando e otimizando o processo de aprendizagem.

Como um engenheiro de Machine Learning e deep learning, você será responsável por aplicar algoritmos a uma variedade de codebases; dessa forma, a experiência prévia no desenvolvimento de software é uma vantagem. Basicamente, a combinação apropriada de matemática, estatística e programação web lhe fornecerá a base essencial - uma vez que você compreenda estes conceitos, você estará pronto para se candidatar a vagas remotas de engenheiro de deep learning.

expansão. Como resultado, não há uma abordagem única para se tornar um engenheiro de deep learning. Dependendo de seu histórico educacional, talentos técnicos e áreas de interesse, há uma variedade de métodos para entrar na indústria. A IA e o Machine Learning já estão transformando as indústrias de TI, FinTech, Saúde, Educação, Transporte, etc. As empresas estão se concentrando nos benefícios da IA, passando da fase experimental e buscando a adoção da IA/ML o mais rápido possível. Como resultado, as vagas de engenheiro de deep learning aumentarão cada vez mais no futuro.

Se você quer impulsionar sua carreira de engenheiro de deep learning, nos Estados Unidos, precisará aprender as seguintes habilidades:

1. Habilidades de Engenharia de Software

Engenheiros de Machine Learning e deep learning confiam em uma variedade de fundamentos da ciência da computação, incluindo escrever algoritmos que podem pesquisar, classificar e otimizar dados; familiaridade com algoritmos aproximados; compreensão de estruturas de dados como stacks, queues, gráficos, árvores e matrizes multidimensionais; compreensão de computabilidade e complexidade; e conhecimento da arquitetura de computadores como memória, clusters, largura de banda, deadlocks e cache.

2. Habilidades de Ciência de Dados

Engenheiros de deep learning usam uma variedade de fundamentos de ciência de dados, incluindo conhecimento de linguagens de programação como Python, SQL e Java, teste de hipóteses, modelagem de dados, matemática, probabilidade e estatística (como classificadores Naive Bayes, probabilidade condicional, regra Bayes e redes Bayes, Modelos Markov Escondidos, etc.), e a capacidade de desenvolver uma estratégia de avaliação para modelos e algoritmos preditivos.

3. Especialização em Machine Learning

Muitos engenheiros de Machine Learning são qualificados em deep learning, programação dinâmica, projetos de redes neurais, processamento de linguagem natural, processamento de áudio e vídeo, aprendizagem de reforço, técnicas complexas de processamento de sinais e otimização de algoritmos de Machine Learning.

4. Segurança como prioridade

Embora os modelos de Machine Learning necessitem de preparação extensiva de dados, o acesso aos dados deve ser restrito apenas a funcionários e aplicações autorizadas. A segurança dos dados é uma habilidade obrigatória para todos engenheiros de deep learning.

5. Experiência com projetos reais

Outro aspecto importante para você se tornar um engenheiro de Machine Learning e deep learning é reconhecer quando e como aplicar seus conhecimentos técnicos em tarefas e serviços práticos. Completar um projeto de desenvolvimento com IA e ML do início ao fim e documentá-lo em seu portfólio te ajudará a demonstrar suas habilidades e conhecimentos para as empresas, te deixando mais próximo de conquistar vagas remotas onde você quiser.

6. Habilidades de comunicação

Engenheiros de deep learning geralmente trabalham com cientistas e analistas de dados, engenheiros de software, cientistas de pesquisa, equipes de marketing e equipes de produtos; portanto, a capacidade de comunicar claramente as metas, cronogramas e expectativas do projeto para os stakeholders é fundamental.

7. Habilidades de resolução de problemas

Engenheiros de deep learning, assim como cientistas de dados e engenheiros de software, precisam ter boas habilidades de solução de problemas. Como a engenharia de Machine Learning se concentra em resolver problemas em tempo real, ele requer a capacidade de pensar de forma crítica e criativa sobre os desafios e encontrar soluções.

8. Especialização no setor

Para construir software autoexecutável e otimizar as soluções utilizadas pelas empresas e consumidores, engenheiros de deep learning devem compreender tanto as exigências do negócio quanto os tipos de problemas que seus projetos estão enfrentando. As recomendações de um engenheiro de Machine Learning e deep learning podem estar erradas sem conhecimento profundo do setor e das tecnologias, e assim seu trabalho pode omitir características úteis e a avaliação de um modelo pode ser difícil.

Os engenheiros de deep learning 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: e devem pedir a ajuda de alguém com mais experiência e que seja capaz de ensinar novas habilidades. Além disso, como um engenheiro de deep learning, 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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