Vagas remotas para engenheiro de Machine Learning Full Stack

O desenvolvimento full stack envolve elaborar e desenvolver a funcionalidade de front-end e back-end do aplicativo Web. Os desenvolvedores full-stack qualificados têm habilidades de programação aprofundadas, pois constroem aplicativos Web e sistemas de software por completo. Como o desenvolvimento full stack abrange todas as partes do desenvolvimento web, o trabalho de um desenvolvedor full stack não é uma tarefa fácil e não se limita ao desenvolvimento front-end e back-end – também inclui a supervisão da conectividade do banco de dados e o debugging de sites e aplicativos desenvolvidos.

Os engenheiros de Machine Learning são programadores altamente competentes que pesquisam, elaboram e desenvolvem software auto-executável para automatizar modelos de previsão. Um engenheiro de Machine Learning (ML) cria sistemas de inteligência artificial (IA) que empregam enormes conjuntos de dados para gerar e construir algoritmos capazes de aprender e gerar previsões. O engenheiro de Machine Learning deve estudar, analisar e organizar dados, executar testes e melhorar o processo de aprendizado para auxiliar na construção de modelos de Machine Learning de alto desempenho.

Se você tiver interesse em dados, automatização e algoritmos, um emprego de engenheiro de Machine Learning Full Stack é a escolha de carreira perfeita para você. No dia-a-dia, você movimentará grandes blocos de dados brutos, desenvolverá algoritmos para processar esses dados e, em seguida, automatizará o processo para otimização.

Atualmente, o desenvolvimento full stack está em alta demanda. Os desenvolvedores full stack têm a capacidade de trabalhar com uma ampla gama de tecnologias, permitindo que eles supervisionem mais aspectos de um projeto do que um programador comum. Eles economizam dinheiro para as empresas, pois podem realizar as tarefas de vários profissionais por conta própria. Um desenvolvedor full stack está familiarizado com uma variedade de stacks, como MEAN e LAMP. Seu vasto conhecimento em diversos tópicos os ajuda a satisfazer as necessidades individuais de seus projetos.

Como os cargos de engenheiro de ML estão em grande demanda em todos os setores, eles oferecem estabilidade de carreira e uma ampla gama de perspectivas. De acordo com várias estimativas, espera-se que o setor global de Inteligência Artificial e Machine Learning se desenvolva a uma taxa estável de 2018 a 2027. De acordo com a empresa de pesquisa de mercado IDC, o mercado mundial de IA será avaliado em mais de US$ 500 bilhões até 2024.

Os empregos de engenheiro de Machine Learning Full Stack têm um futuro promissor. A situação é promissora, devido ao crescimento contínuo da demanda por esses especialistas. Por várias razões, as vagas para engenheiros de Machine Learning Full Stack estão aumentando e continuarão aumentando nos próximos anos, à medida que as empresas se tornam mais dependentes da tecnologia e da internet. Os engenheiros de Machine Learning Full Stack têm um futuro inquestionavelmente brilhante e agora é o momento ideal para aprender essa habilidade.

Desenvolvedores full stack podem trabalhar tanto no front-end quanto no back-end de aplicativos mobile e online. Eles podem elaborar aplicativos Web esteticamente atraentes, em termos comerciais, e podem otimizar o funcionamento do sistema criando o código apropriado. O banco de dados do seu site é hospedado no servidor por desenvolvedores iOS, desenvolvedores de aplicativos mobile Android ou por um desenvolvedor web full stack.

Um desenvolvedor web full stack ajuda a adquirir novos clientes do domínio online, estabelecendo um site eficaz e elegante. Os engenheiros de Machine Learning Full Stack têm o benefício adicional de poder fazer a transição entre o desenvolvimento de front-end e back-end conforme necessário para o projeto.

Algumas das principais tarefas em um trabalho de engenheiro de Machine Learning Full Stack incluem:

• A infraestrutura de back-end, funis de dados e/ou modelos de ML serão projetados para um serviço baseado em IA
• Trabalhar em modelos de classificação para automatizar e desenvolver modelagem de fluxos de trabalho
• Contribuir para o desenvolvimento de recursos inovadores que lidam com questões difíceis de gerenciamento de dados
• Enviar os modelos de Machine Learning aos usuários finais e realizar testes.
• Criar excelentes modelos de ML utilizando fundamentos da Ciência da Computação, como estruturas de dados, algoritmos e machine learning
• Criação de uma arquitetura front-end escalável
• Auxiliar no projeto e desenvolvimento de software
• Escrever código limpo para desenvolvimento de software full stack.
• Criar bancos de dados e servidores de trabalho
• Garantir a otimização e compatibilidade entre plataformas testando e fazendo o debug do programa regularmente
• Manter a capacidade de resposta dos aplicativos
• Colaborar com designers gráficos para transformar designs em elementos visuais
• Criar interfaces de programação de aplicativos que permitem que aplicativos de computador se comuniquem entre si
• Auxiliar no desenvolvimento de um projeto desde a concepção até a conclusão

O caminho para se tornar um engenheiro de Machine Learning Full Stack é longo e difícil, mas não impossível. Seja você um profissional de TI ou um entusiasta, você precisará de treinamento e especialização para conseguir um emprego remoto de engenheiro de Machine Learning Full Stack que seja bem remunerado e na empresa dos seus sonhos.

Como o desenvolvimento de Machine Learning Full Stack é considerado “um pau para toda obra”, você deve se familiarizar com todas as tecnologias envolvidas no desenvolvimento front-end e back-end. Uma compreensão profunda dos procedimentos dentro da aplicação geral também seria vantajosa para estabelecer uma boa base neste assunto.

Para começar, um bom engenheiro de Machine Learning Full Stack deve ter uma base sólida em programação orientada a objetos, HTML, CSS e JavaScript. Logo, ter um bacharelado/mestrado em Ciência da Computação ou experiência comparável o ajudará a se qualificar para a maioria dos trabalhos remotos de engenheiro de Machine Learning Full Stack. Adicionalmente, a formação desse profissional nunca é completa porque você deve sempre se adaptar às tecnologias emergentes. Portanto, leia sempre e onde puder para se manter atualizado.

Agora que você aprendeu os fundamentos para se candidatar para uma vaga remota de engenheiro de Machine Learning Full Stack, vamos dar uma olhada em quais são as habilidades necessárias para ter sucesso.

Aqui estão as habilidades necessárias para te ajudar a conquistar seu o objetivo final, o de obter um emprego profissional de engenheiro de Machine Learning Full Stack:

1. HTML e CSS

HTML e CSS são os blocos fundamentais do desenvolvimento front-end, pois mesmo as páginas web mais básicas não podem ser criadas sem eles. Como resultado, é a primeira coisa que todo desenvolvedor full stack aprende. Muitos frameworks, como o Bootstrap, agora são amplamente usados para produzir código de objeto em HTML e CSS pronto para uso para botões, formulários e outras coisas. Dessa forma, depois de aprender HTML e CSS, é uma boa ideia se familiarizar com esses frameworks.

2. UI e UX

UX é a abreviação de experiência do usuário, enquanto UI é a abreviação de interface do usuário. A interface do usuário (UI) lida com a aparência do aplicativo – o posicionamento de botões, imagens, vídeos e texto é regido por ela. A experiência do usuário (UX) descreve como as pessoas interagem com a interface do usuário. Um desenvolvedor full stack deve ser capaz de fazer julgamentos sobre o design de UI e UX. Um aplicativo precisa apresentar uma boa interface do usuário, mas não ao preço da experiência do usuário.

3. Ciência de dados

Alguns dos fundamentos da ciência de dados nos quais os engenheiros de machine learning confiam incluem familiaridade com linguagens de programação como Python, SQL e Java; teste de hipóteses; modelagem de dados; proficiência em Matemática, probabilidade e estatística (como classificadores Naive Bayes, probabilidade condicional, regra de Bayes e redes de Bayes, modelos ocultos de Markov (MOM) e assim por diante); e a capacidade de desenvolver uma estratégia de avaliação para modelos e algoritmos.

4. JavaScript

JavaScript é uma habilidade necessária em um emprego de engenheiro Machine Learning full stack. A linguagem de programação é utilizada tanto no front-end quanto no back-end do aplicativo. Em JavaScript, Programação Orientada a Objetos (OOP) refere-se à ideia de classes e objetos. JavaScript também é usada para adicionar funcionalidade a páginas da Web baseadas em HTML e CSS.

5. Frameworks e linguagens back-end

Existem várias linguagens back-end para selecionar hoje em dia, como por exemplo Java, PHP e Python, e você pode aprender qualquer uma delas, pois a lógica por trás delas é a mesma. Depois de dominar uma, passar para a próxima será muito fácil. Existem várias linguagens adicionais disponíveis para desenvolvimento back-end, como Django, Express.js, Flask, Laravel e mais frameworks disponíveis.

6. Outras habilidades

Muitos engenheiros de machine learning são qualificados em deep learning, programação dinâmica, design de redes neurais, processamento de linguagem natural, processamento de áudio e vídeo, aprendizado por reforço, técnicas complexas de processamento de sinais e otimização de algoritmos de machine learning.

7. Bases de Dados

Os bancos de dados servem como um repositório central para todos os aplicativos, armazenando todos os dados necessários para que um programa funcione corretamente. Desenvolvedores full-stack devem ser capazes de manipular e usar bancos de dados. Eles também devem estar familiarizados com sistemas de gerenciamento de banco de dados (DBMS), pois devem obter e fornecer dados regularmente.

Os engenheiros de Machine Learning Full Stack devem trabalhar duro para acompanhar todos os avanços atuais do setor e expandir constantemente seus talentos – para serem eficazes e consistentes, eles devem aderir às melhores práticas.

Nesse sentido, os desenvolvedores devem manter duas coisas em mente à medida que avançam: enquanto praticam, eles podem procurar ajuda de alguém mais experiente e apto a ensinar novas habilidades. Além disso, como engenheiro de ML, você deve aprimorar suas habilidades analíticas, de programação de computadores, inteligência artificial e machine learning. Como resultado, os desenvolvedores devem garantir que alguém esteja disponível para ajudá-los.

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