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Engenheiro de Machine Learning: O Guia Completo para trabalhar na área

Engenheiro de Machine Learning: O Guia Completo para trabalhar na área

Em 1950, o cientista da computação Alan Turing publicou uma tese que ficou conhecida como “Teste de Turing”. Nesse artigo, ele afirmava que a criação de uma Inteligência Artificial consistia em gerar uma máquina capaz de copiar o comportamento humano. Décadas depois, ele certamente ficaria impressionado em observar o número de tarefas que os computadores já são capazes de entender e realizar. 

Entre os grandes responsáveis pelo avanço no aprendizado das máquinas estão os Engenheiros de Machine Learning. Esses profissionais, que dominam assuntos relacionados à Ciência da Computação e Engenharia de Dados, são capazes de propor modelos para que os computadores criem o próprio discernimento, e assim, possam usar essa habilidade para auxiliar pessoas e empresas em análises e tomada de decisões.

Esse é o tema do artigo que você está prestes a ler! A seguir, explicamos com mais detalhes o que é Machine Learning, o que faz um Engenheiro de ML e como se tornar um. Confira!

O que é Machine Learning?

Em inglês, “machine learning” significa simplesmente “aprendizado de máquina”. Portanto, uma definição geral para esse tema seria o aprendizado pelo qual uma Inteligência Artificial passa até que consiga imitar o raciocínio humano. Esse processo é feito para que determinados processos ou decisões possam ser realizados sem necessariamente precisar de uma pessoa, poupando tempo e esforços.

O Machine Learning tem como objetivo ensinar as máquinas a realizar tarefas imitando o raciocínio humano.

Para explicar com mais detalhes como funciona o aprendizado de um computador, devemos tomar como exemplo justamente a experiência humana, que é justamente o referencial para o machine learning.

Todos nós nascemos com uma espécie de “programação”. Apesar de não conseguir controlar tão bem os impulsos nervosos e sentidos, os bebês já conseguem reconhecer sons, assim como enxergar e tatear algumas coisas.

Aos poucos, a partir da exploração dos nossos instintos e do auxílio de forças externas, como a convivência com outros seres humanos, vamos aprendendo as regras desse mundo em que chegamos. Ao pisar em um azulejo gelado uma vez, o bebê consegue sentir a mudança de temperatura; ao fazer isso diversas vezes, ele percebe que em todo azulejo que ele pisar, ele sentirá frio.

Esse é apenas um exemplo, mas pode dar uma ideia de como esse processo funciona para as máquinas. A partir de uma programação e de testes constantes, o computador é capaz de aprender padrões, e a partir disso, realizar tarefas e tomar decisões.

Imagine que um produtor rural está monitorando sua plantação com câmeras e precisa ensinar ao seu computador a monitorar se há pragas ou doenças atacando a lavoura. Para isso, será necessário enviar centenas ou milhares de fotos à máquina, tanto de plantas afetadas por diferentes tipos de pragas quanto saudáveis, para que ela aprenda qual a situação de cada uma e consiga fazer esse reconhecimento. 

Ou seja, assim como o ser humano, a máquina passará por um processo para que, por meio da leitura dessas fotos, ela possa identificar se há pragas ou não na plantação, assim como uma pessoa seria capaz de fazer.

Tipos de Machine Learning

Assim como os seres humanos, as máquinas têm diferentes formas de aprender uma informação. Uma criança pode descobrir que uma panela no fogo está quente ao tocar em sua superfície, ou simplesmente ao ser ensinada por sua mãe, sem que necessariamente precise nunca ter tido contato.

No caso dos computadores não é diferente, e há três principais formas que eles têm de aprendizado:

Supervisionado

Nesse caso, a máquina é capaz de descobrir informações ocultas a partir de dados fornecidos sobre outras variáveis independentes. Por exemplo, ao fornecer a temperatura, a umidade do ar, a localização e a altitude de uma cidade, o computador pode fornecer dados sobre as chances de chuva durante o ano.

Não-supervisionado

Ocorre quando são fornecidas para a máquina informações não rotuladas e ela própria tenta dividi-las de alguma forma e entender do que se trata. Lembrando do exemplo sobre a produção rural, ao analisar centenas de fotos, o computador consegue entender que as plantas que estão marcadas com pontinhos pretos ou que tem marcas de mordidas são aquelas que estão sofrendo ataques de pragas, ao contrário daquelas que estão verdes e inteiras.

Por reforço

Na abordagem por reforço, a máquina deve interagir com o ambiente para tentar aprender sobre algum tópico. A partir disso, um intermediador define recompensas e punições, e o computador deve tomar decisões como forma de aumentar as chances de ser recompensado e evitar ser punido.

Um ótimo exemplo nesse sentido são os vídeos recomendados do YouTube. A máquina sugere para você determinados vídeos por entender que eles têm a ver com algo que você já assistiu. Se você começa a assistir um deles e para logo no começo, ou até mesmo marca na plataforma que não tem interesse, o algoritmo entende como uma punição, e muda a configuração para tentar entregar algo mais adequado e que lhe dê uma recompensa.

O que faz um Engenheiro de Machine Learning?

Agora que já entendemos como funciona o aprendizado de um computador, chegou a hora de falar sobre o Engenheiro de Machine Learning, que é um dos principais profissionais responsáveis por esse tipo de operação. Afinal, como ele coloca essas estratégias em prática?

O Engenheiro de Machine Learning é responsável pela definição, implementação e manutenção de modelos de ML como os que citamos há pouco. Por meio do aprendizado dos computadores, será possível encontrar soluções e escalar processos para facilitar a tomada de decisões. 

Os Engenheiros de Machine Learning podem implementar modelos para que os computadores aprendam a realizar determinadas tarefas.

Para isso, esse profissional deve levar em consideração os objetivos da empresa, e saber como desenvolver sistemas de produção escaláveis e de alta performance. Seu papel pode variar muito de acordo com o negócio e o escopo do projeto em que está atuando. 

Em um primeiro momento, o Engenheiro de Machine Learning precisa entender qual a situação do negócio, e qual o problema ele espera que a Inteligência Artificial ajude a resolver. Isso pode ser desde uma situação específica até simplesmente gerar dados organizados que possam clarear o entendimento sobre a operação.

A partir daí, se iniciam as etapas de desenvolvimento de modelos de Machine Learning, desde as fases de pesquisa e estudo, passando por protótipos até a criação, manutenção e treinamento desses sistemas.

Realizadas todas essas etapas, o profissional precisa analisar os resultados gerados pelas máquinas, criar métricas e avaliar as soluções que poderão ser aplicadas ao negócio. Vale lembrar que todo o processo é contínuo, e precisa ser reavaliado constantemente. 

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Ele estará muito próximo de outros membros do time de tecnologia como os Cientistas e Engenheiros de Dados. Os modelos criados deverão surgir a partir dos dados captados e tratados anteriormente por esses outros profissionais, e ao final do processo de Machine Learning, cabe ao Engenheiro disponibilizar os resultados em um ambiente disponível ao restante da equipe.

Qual a diferença entre Cientista de Dados e Engenheiro de Machine Learning?

Apesar de muitas vezes atuarem juntos, existem diferenças entre esses dois tipos de profissionais. A principal delas é que o Cientista de Dados costuma lidar especificamente com grandes volumes de dados,e a partir daí, propor soluções para tratar, analisar e disponibilizar essas informações.

A atuação do Engenheiro de Machine Learning é posterior à de um Cientista de Dados. A partir dos dados já tratados por esse profissional, ele irá utilizar habilidades de programação para analisar essas informações, transformá-las em úteis e ensinar a máquina a identificar padrões por si só, sem que seja necessário a atuação humana.

Em alguns casos, o trabalho de ambos pode se confundir, ou pode até mesmo ser necessário que ambos atuem juntos em determinados projetos. 

Onde um Engenheiro de Machine Learning pode trabalhar?

Já vivemos em uma era digitalizada, e cada vez mais empresas vêm utilizando dados para propor soluções e compreender a própria realidade. Por isso, a atuação do Machine Learning pode se dar em qualquer negócio que trabalhe com dados de alguma forma.

Entre as companhias que mais necessitam desse tipo de profissional estão empresas de tecnologia, startups e agências multidisciplinares. Além disso, esse tipo de atuação também costuma ser muito solicitado em áreas como finanças, monitoramento, educação, robótica e associações governamentais.

Algumas áreas precisam cada vez mais de profissionais de Machine Learning, como a monitoramento.

Outra possibilidade para esses engenheiros é atuar como autônomo, prestando serviços pontuais para diferentes tipos de empresas e sem a necessidade de trabalhar em um único negócio. 

Quanto ganha um Engenheiro de Machine Learning?

A demanda por profissionais de Machine Learning está em alta em todo o mundo, e por se tratar de uma peça estratégica e técnica no time, essas pessoas costumam ser bem valorizadas também com relação à remuneração. 

De acordo com o Glassdoor, baseado em uma média de salários para esses profissionais no Brasil, a remuneração média é de R$ 8.214. A variação parte de cerca de R$ 4.000 para iniciantes no cargo, e pode até mesmo ultrapassar R$ 20.000, no caso de Engenheiros mais experientes.

No caso do cenário internacional, o cenário também é bastante animador. Com base no site BuiltIn, é possível observar que a média salarial nos Estados Unidos para Engenheiros de Machine Learning é de cerca de US$ 12.000, e pode chegar próximo dos US$ 20.000 para profissionais de nível sênior.

Como se tornar um Engenheiro de Machine Learning?

Ficou interessado em se tornar um Engenheiro de Machine Learning? Separamos algumas dicas importantes sobre o que você precisa saber antes de se aventurar nessa área. Confira!

Esteja familiarizado com Ciência de Dados 

Se você quer atuar na área de Machine Learning, é essencial que você saiba que ela é uma espécie de derivação da Ciência de Dados. Por essa razão, não é possível pular etapas, e é necessário que você comece seus estudos por esse assunto.

Quanto mais familiarizado você estiver com relação a captação, extração e tratamento de dados, melhor você deve se sair ao trabalhar com aprendizado de máquina. Além disso, é essencial que você tenha domínio sobre algoritmos e linguagens de programação voltados a esse tópico.

Esteja em constante aprendizado

O Machine Learning é um campo de estudo que vem se expandindo muito nos últimos por estar diretamente ligado às Inteligências Artificiais. Por essa razão, sempre há novas atualizações sobre o tema, incluindo questões sobre suas possibilidades

Para atuar na área, portanto, é essencial que você tenha um perfil curioso e que esteja sempre em busca de novos conhecimentos. É importante estar sempre lendo, estudando e se atualizando sobre o tema para propor soluções modernas e que acompanhem os avanços do mercado.

Faça um curso de Machine Learning

Por se tratar de um tema bastante complexo, a melhor forma de aprender sobre Machine Learning para começar a atuar no mercado é fazendo um curso sobre o tema. Dessa forma, você terá acesso a tudo o que é essencial de forma didática.

Na plataforma da Awari, você encontra diferentes cursos sobre Ciência de Dados, incluindo uma formação intensiva completa sobre Machine Learning. Todas as aulas são idealizadas e ministradas por professores especialistas no assunto, e voltadas para a prática do dia a dia.

Durante o curso, você poderá fazer diferentes tarefas práticas para exercitar o que está sendo aprendido, e inclusive idealizar um projeto pessoal com relação ao tema.

Além de ter acesso ilimitado a materiais de todos os cursos, o aluno ainda pode agendar mentoriais individuais com profissionais da área que atuam nas principais empresas do mercado. São uma ótima oportunidade para tirar dúvidas, receber feedbacks e trocar experiências sobre a atuação prática de um Engenheiro de Machine Learning.

Você também recebe créditos para utilizar como preferir dentro da própria plataforma, que podem ser utilizados para fazer sua matrícula em turmas com aulas ao vivo semanais, ou para agendar sessões extras de mentoria. Dessa forma, você pode personalizar sua jornada de acordo com seus objetivos pessoais e profissionais.

Confira alguns dos tópicos abordados em nossa formação de Machine Learning:

  • Melhores práticas em Machine Learning
  • Importação, Exploração e Preparação de Dados
  • Deploy
  • Python Frameworks
  • Aprendizagem Supervisionada e Não-Supervisionada
  • Aprendizagem Profunda
  • Redes Neurais e Convolucionais
  • Séries Temporais e Modelos Sequenciais

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A Awari é uma plataforma completa, ideal para quem quer dar o próximo passo na carreira profissional. Além de cursos completos sobre diferentes temas, o aluno pode ter acesso a materiais complementares, aulas ao vivo e mentorias com grandes profissionais.
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