As 7 principais opções de carreira em aprendizado de máquina e nuvem

Machine Learning não é mais uma palavra da moda – é uma realidade viva do nosso tempo que deu origem a inúmeras profissões únicas no domínio da Ciência de Dados. De uma tecnologia que antes estava fora do alcance de pequenas e médias empresas, o ML agora é uma tecnologia mainstream, graças à nuvem pública.

Hoje, as principais plataformas de computação em nuvem, como Amazon (AWS), Google (ML Engine) e Microsoft (Azure), ajudaram a democratizar a IA e o ML, tornando-os acessíveis e acessíveis. Tanto as grandes quanto as pequenas plataformas de nuvem estão reinventando a IA e o ML para criar serviços inovadores que podem colocar essas tecnologias disruptivas dentro das estruturas organizacionais.

De todos os serviços oferecidos pela nuvem, as plataformas de ML são um dos serviços que mais crescem. Isso se deve principalmente à versatilidade com que eles podem ser lançados. Ao contrário de outros serviços baseados em nuvem, as plataformas de ML em nuvem podem ser entregues por meio de vários modelos de entrega diferentes, incluindo computação cognitiva, computação baseada em GPU, aprendizado de máquina automatizado e gerenciamento de modelos de ML.

À medida que um número crescente de empresas em todos os setores industriais está alavancando o ML, está aumentando as perspectivas de emprego neste domínio. De acordo com o relatório de 2019 do Indeed de “The Best Jobs in the US”, o Machine Learning Engineer é o trabalho mais bem classificado com um crescimento impressionante de 344% e um salário base médio de US$ 146.085 por ano!

E com a nuvem evoluindo como um destino importante para projetos e serviços baseados em ML, as carreiras na nuvem também estão disparando. Mesmo na Índia, é um dos empregos mais bem pagos para calouros. Estima-se que até 2021, a receita total dos serviços de computação em nuvem ultrapassará US$ 300 bilhões .

O aprendizado de máquina na nuvem é a nova tendência do setor porque, quando combinados, o potencial e os recursos do ML e da nuvem se multiplicam. Como o ML na nuvem não exige um conjunto específico de habilidades avançadas (um conhecimento básico dos conceitos de ML e a plataforma de nuvem servirão), ele apresenta uma oportunidade maravilhosa para a construção de carreira. Além disso, a nuvem torna os modelos/serviços de ML muito mais escaláveis, oferecendo escopo suficiente para atender aos requisitos de negócios dinâmicos.

Agora, sem mais delongas, vejamos alguns dos perfis de ML mais procurados nos perfis de trabalho na nuvem.

Os 5 principais perfis de trabalho de aprendizado de máquina e nuvem

1. Engenheiro de aprendizado de máquina

O perfil de trabalho de um Engenheiro de ML é uma das funções mais procuradas no domínio da Ciência de Dados. Os engenheiros de ML são os principais responsáveis ​​por projetar e implementar algoritmos de ML usando diferentes linguagens de programação e bibliotecas de ML. Esses algoritmos de ML são usados ​​para processar e analisar grandes conjuntos de dados para extrair e descobrir padrões significativos deles.

2. Cientista de Dados (usando a nuvem)

À luz da pilha cada vez maior de Big Data, a nuvem se tornou o destino final para armazenar e acessar dados. Portanto, entender o funcionamento da nuvem é fundamental para um Cientista de Dados. Normalmente, os Cientistas de Dados precisam trabalhar com uma variedade de dados (estruturados, semiestruturados, não estruturados), ferramentas de análise e linguagens de programação, aproveitando a plataforma de nuvem.

3. Engenheiro de Dados

Os engenheiros de dados desenvolvem, constroem, testam e mantêm arquiteturas de dados importantes, incluindo bancos de dados e sistemas de processamento em grande escala dentro de uma organização. Os engenheiros de dados geralmente lidam com dados brutos que podem ou não ser validados e, portanto, podem conter erros humanos ou de máquina. Eles usam diferentes ferramentas e linguagens de programação para melhorar a qualidade, eficiência e confiabilidade dos dados.

4. Engenheiro de DevOps

Os engenheiros de DevOps são especialistas em TI bem versados ​​no Ciclo de Vida de Desenvolvimento de Software (SLDC). Eles trabalham em estreita colaboração com desenvolvedores de software e equipes de operações para lidar e supervisionar os lançamentos de código. Os engenheiros de DevOps geralmente têm uma excelente compreensão das ferramentas de automação necessárias para a construção de pipelines digitais (pipelines CI/CD). Eles implantam atualizações de produtos, identificam problemas (se houver) na produção e implementam as integrações necessárias para atender às necessidades do cliente.

5. Engenheiro/Desenvolvedor de Software (Aprendizado de Máquina)

Engenheiros/Desenvolvedores de Software são os principais responsáveis ​​pelo desenvolvimento de software que pode resolver problemas e desafios de negócios. Os engenheiros/desenvolvedores de software empregam várias técnicas e ferramentas de ML em todo o SLDC para analisar as necessidades do cliente e projetar, testar e desenvolver o software de acordo. Eles devem trabalhar continuamente para melhorar a qualidade do sistema e do produto, identificando problemas, corrigindo-os e encontrando novas oportunidades de melhoria usando diferentes ferramentas e algoritmos de ML.

6. Engenheiro de Deep Learning

Deep Learning Engineers são especialistas em ML especializados em plataformas de Deep Learning. Sua principal tarefa é desenvolver modelos/sistemas de programação inteligentes que possam imitar a função do cérebro humano. Para atingir esse objetivo, os Deep Learning Engineers usam redes neurais artificiais para construir máquinas que podem operar sem intervenção humana e aprender com a experiência.

7. Gerente de Programa Técnico

Os Gerentes de Programas Técnicos são responsáveis ​​por supervisionar e gerenciar todos os tipos de projetos técnicos em todos os estágios de desenvolvimento, desde a ideia e o design até a conclusão. Os Gerentes de Programas Técnicos trabalham continuamente para identificar novas fontes de receita para a empresa e desenvolver novos produtos para aumentar os lucros da empresa. Eles lideram equipes de desenvolvedores e designers de projetos e se reportam a executivos de gerenciamento de nível superior.

Conclusão

Para concluir, as perspectivas de carreira no ML e na nuvem parecem altamente promissoras. Como esses domínios estão em constante evolução, novos avanços estão sendo feitos todos os dias. O rápido crescimento e a adoção de tecnologias de ML e nuvem estão criando uma demanda massiva por profissionais com habilidades de ML e computação em nuvem.

Outra grande coisa sobre uma carreira no ML e na nuvem é que a escassez de talentos nessas esferas elevou os salários da maioria dos perfis de trabalho para seis dígitos. Portanto, fique tranquilo, qualquer pessoa que deseje construir uma carreira em ML ou na nuvem pode esperar um futuro promissor enquanto ganha muito dinheiro!

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