100+ Vagas Machine Learning | Vagas para brasileiros

Os engenheiros de Machine Learning são programadores altamente qualificados que pesquisam, desenvolvem e criam software autogerido para automatizar modelos preditivos. Um engenheiro de Machine Learning (ML) cria sistemas de inteligência artificial (IA) que utilizam grandes conjuntos de dados para produzir e construir algoritmos capazes de aprender e fazer previsões. Para ajudar no desenvolvimento de modelos de Machine Learning de alto desempenho, o engenheiro de Machine Learning deve examinar, analisar e organizar dados, executar testes e otimizar o processo de aprendizagem de máquina.

Machine Learning é a escolha de carreira apropriada para você caso esteja interessado em dados, automatização e algoritmos. A movimentação de grandes volumes de dados brutos, a construção de algoritmos para processar esses dados e depois a automatização do processo para otimização ocuparão seus dias.

Além disso, uma das razões pela qual Machine Learning é um campo tão empolgante para se trabalhar é o fato de que, dentro da indústria, há inúmeras rotas de carreira a escolher. Você pode trabalhar como Engenheiro de Machine Learning, Cientista de Dados, Cientista PNL, Desenvolvedor de BI ou Designer de ML com foco no ser humano, se você tiver um histórico com Machine Learning.

Como as vagas de Machine Learning são muito requisitadas em todas as indústrias, elas oferecem segurança na carreira e uma variedade de oportunidades. De 2018 a 2027, a indústria mundial de IA e ML está prevista para crescer a um ritmo constante, de acordo com vários estudos. O setor global de Inteligência Artificial valerá mais de meio trilhão de dólares até 2024, de acordo com a empresa de pesquisa de mercado IDC.

O crescente número de empresas startups e o interesse renovado no assunto entre as empresas existentes é resultado da demanda global por tecnologias e aplicações de IA/ML. A taxa de aquisições de empresas startups de Inteligência Artificial tem aumentado constantemente desde 2010, aproximadamente quadruplicando entre 2015 e 2018.

Os ganhos nas aquisições iniciais de startups com foco em IA têm acompanhado aumentos paralelos no financiamento inicial delas, que aumentaram de mais de um bilhão de dólares em 2013 para 8,5 bilhões de dólares no primeiro trimestre de 2020. Como os engenheiros altamente qualificados em ML estão continuamente em demanda em todas as indústrias, os empregos home office de engenheiros de ML raramente não são preenchidos.

Qual é a diferença entre Machine Learning e Deep Learning?

A principal diferença entre Machine Learning e Deep Learning está na forma como os dois se comportam: enquanto o Machine Learning se caracteriza pela prática de usar dados e algoritmos (com orientação humana) para analisá-los e aprender com eles, o Deep Learning é intuitivo e capaz de criar insights sobre esses dados sem interferência humana.

Em suma, o Aprendizado de Máquina é automatizado, mas só até certo ponto. O Deep Learning, por sua vez, é uma parte do Machine Learning que utiliza algoritmos complexos para formar uma rede neural artificial, inspirada no cérebro humano, que toma decisões inteligentes por conta própria.

Na equipe, as responsabilidades do engenheiro de ML incluem uma variedade de tarefas, como por exemplo:

• Elaborar infraestrutura backend, funis de dados e/ou modelos de Machine Learning para uma solução alimentada por IA
• Trabalhar em modelos de classificação para automatizar e desenvolver funis de modelagem
• Contribuir para a implementação de novos recursos que abordam questões desafiadoras de gerenciamento de dados
• Conduzir testes para que os usuários finais recebam modelos de Machine Learning prontos para a utilização
• Criar modelos de ML fantásticos, usando o essencial da informática, tais como estruturas de dados, algoritmos e Machine Learning
• Linguagens de programação, sistemas distribuídos e recuperação de informações são todos tópicos abordados por engenheiros de Machine Learning

Além destes, o papel e as responsabilidades de um engenheiro em um emprego de machine learning podem implicar mais. Como esta indústria ainda está em seus estágios iniciais e ainda há muito o que ser descoberto, cada organização tem seu conjunto único de abordagens de automatização produtiva.

Como resultado, os trabalhos de machine learning em empresas de TI podem cobrir uma variedade de responsabilidades extras, como:

• Colaborar com cientistas de dados e analistas de negócios
• Automatizar a infraestrutura
• Criar APIs através da conversão de modelos de Machine Learning
• Colocar de modelos de Inteligência Artificial e Machine Learning à prova e implantá-los
• Desenvolver produtos viáveis utilizando Machine Learning
• Usar Inteligência Artificial para trazer novos talentos às empresas

A área de engenharia de ML é relativamente nova e está evoluindo rapidamente. Como resultado, não há um único conjunto de habilidades padrão para você se tornar um engenheiro de Machine Learning. Há uma infinidade de maneiras de entrar no setor, dependendo de sua formação, habilidades técnicas e áreas de interesse. A Inteligência Artificial e Machine Learning já estão remodelando o setor de TI, FinTech, Saúde, Educação, Transporte e outras indústrias, e ainda há um longo caminho a percorrer. As organizações estão focadas no valor da IA, passando da fase de teste e concentrando-se na adoção da IA/ML o mais rápido possível. Como resultado, em breve, os empregos de machine learning remotos serão os mais solicitados.

Algumas das habilidades que você deve adquirir se quiser construir uma carreira em Machine Learning e garantir empregos excepcionais nos EUA são:

A área de engenharia de ML é relativamente nova e está evoluindo rapidamente. Como resultado, não há um único conjunto de habilidades padrão para você se tornar um engenheiro de Machine Learning. Há uma infinidade de maneiras de entrar no setor, dependendo de sua formação, habilidades técnicas e áreas de interesse. A Inteligência Artificial e Machine Learning já estão remodelando o setor de TI, FinTech, Saúde, Educação, Transporte e outras indústrias, e ainda há um longo caminho a percorrer. As organizações estão focadas no valor da IA, passando da fase de teste e concentrando-se na adoção da IA/ML o mais rápido possível. Como resultado, em breve, as vagas remotas de engenheiro do ML serão as mais solicitadas.
Algumas das habilidades que você deve adquirir se quiser construir uma carreira em Machine Learning e garantir empregos excepcionais nos EUA são:

1. Habilidades em Engenharia de Software

Escrever algoritmos que possam pesquisar, classificar e otimizar; familiaridade com algoritmos de aproximação; compreensão de estruturas de dados como stacks, queues, gráficos, árvores e arrays multidimensionais; compreensão da computabilidade e complexidade da mesma; e conhecimento da arquitetura de computadores como memória, clusters, largura de banda, deadlocks e cache são apenas alguns dos fundamentos da ciência da computação com os quais os engenheiros Machine Learning devem dominar.

2. Habilidades em Ciência de Dados

Familiaridade com linguagens de programação como Python, SQL e Java; teste de hipóteses; modelagem de dados; proficiência em matemática, probabilidade e estatística (tais como classificadores Naive Bayes, probabilidade condicional, estatísticas, regra Bayes e redes Bayes, Modelos Markov Escondidos, etc.); e a capacidade de desenvolver uma estratégia de avaliação para modelos e algoritmos preditivos são apenas alguns dos fundamentos da ciência de dados que os engenheiros de Machine Learning usam.

3. Habilidades adicionais em Machine Learning

Deep learning, programação dinâmica, design de redes neurais, processamento de linguagem natural, processamento de áudio e vídeo, aprendizagem de reforço, técnicas sofisticadas de processamento de sinais e otimização de algoritmos de Machine Learning são habilidades que a maioria dos engenheiros de Machine Learning possuem.

4. Segurança em sistemas de IA/ML

Segurança é uma das partes mais cruciais no desenvolvimento de soluções de IA/ML, como é para qualquer outra solução de software. Embora a preparação de dados substanciais seja necessária para modelos de Machine Learning, o acesso aos dados deve ser limitado apenas ao pessoal e aplicações autorizadas. Segurança de dados é uma habilidade obrigatória.

5. Experiência com projetos reais baseados em Machine Learning

Outro aspecto crucial para se tornar um engenheiro ML é reconhecer quando e como aplicar seus conhecimentos técnicos em tarefas e serviços práticos. Completar um projeto de desenvolvimento com Inteligência Artificial e Machine Learning do início ao fim e documentá-lo em seu portfólio o ajudará a transmitir suas habilidades e conhecimentos a empregadores em potencial, permitindo que você conquiste vagas home office de engenheiro de Machine Learning nas empresas dos seus sonhos.

6. Habilidades de Comunicação

Os engenheiros de Machine Learning frequentemente colaboram com cientistas e analistas de dados, engenheiros de software, cientistas de pesquisa, equipes de marketing e equipes de produtos, portanto, a capacidade de explicar com precisão as metas, cronogramas e expectativas do projeto para os stakeholders é uma habilidade essencial em um trabalho de machine learning.

7. Habilidades de solução de problemas

Tanto os cientistas de dados quanto os engenheiros de software precisam de habilidades de solução de problemas, e os engenheiros de Machine Learning também. Como Machine Learning se concentra em resolver problemas em tempo real, a capacidade de pensar de forma crítica e criativa sobre os problemas e gerar soluções é uma aptidão necessária para todos os engenheiros de ML.

8. Especialização na área

Os engenheiros de Machine Learning devem compreender tanto as necessidades da empresa quanto os tipos de problemas que seus projetos estão resolvendo para criar software auto-executável e otimizar as soluções utilizadas pelas empresas e clientes. Sem conhecimento especializado, as recomendações de um engenheiro de Machine Learning podem ser imprecisas, seu trabalho pode negligenciar características úteis e conseguir avaliar um modelo pode ser um desafio.

Para acompanhar todos os avanços atuais do setor e desenvolver gradualmente suas habilidades, os engenheiros de ML devem ser dedicados. Para se destacar em sua indústria, eles devem seguir as melhores práticas do setor com sucesso e consistência. Há duas coisas que os desenvolvedores devem levar em conta para impulsionar sua carreira. Eles podem pedir o apoio de alguém mais experiente e hábil para ensiná-los novas habilidades enquanto aprimoram as existentes. Além disso, como engenheiro de Machine Learning, você deve aprimorar constantemente suas habilidades analíticas, de programação de computadores, Inteligência Artificial e Machine Learning. Como resultado, os desenvolvedores devem procurar um mentor que tenha disponibilidade para ajudá-los.

A Turing oferece as melhores vagas de Machine Learning que são feitas sob medida para o seu plano de carreira como engenheiro de Machine Learning. Obtenha empregos home office de engenheiro de Inteligência Artificial e Machine Learning, de tempo integral, longo prazo, com oportunidades de crescimento na carreira e ótima remuneração, juntando-se a uma rede com os melhores desenvolvedores do mundo.

O salário de um engenheiro de Machine Learning pode variar – no entanto, na Turing, cada engenheiro de Machine Learning 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. Inscreva-se agora mesmo e alavanque rapidamente sua carreira em Machine Learning conosco!