Salário de engenheiro de aprendizado profundo na Índia em 2022 [para calouros e experientes]

Deep Learning (DL) é um sub-ramo do Machine Learning que se concentra em uma coisa – projetar e desenvolver máquinas inteligentes que podem aprender por meio de experiência e exemplos por meio do método de tentativa e erro. As Redes Neurais Artificiais que são inspiradas na estrutura neural do cérebro humano formam o núcleo do Deep Learning.

Assim como os neurônios do cérebro humano podem enviar e receber sinais para processar informações e realizar tarefas, as RNAs também funcionam da mesma maneira. A rede neural consiste em várias camadas que contêm vários nós que enviam e recebem sinais de uma camada para outra para processamento de dados.

Embora os modelos de Deep Learning sejam alimentados com dados para treiná-los, eventualmente, eles podem executar tarefas semelhantes às humanas aprendendo por meio da experiência. Os algoritmos de aprendizado profundo que executam esses modelos avançados aprendem a realizar tarefas de classificação diretamente de imagens, texto ou entradas de som.

Quando treinados corretamente, seu desempenho e precisão muitas vezes podem exceder os dos humanos. Carros autônomos, mecanismos de recomendação usados ​​por plataformas online (Amazon e Netflix), assistentes virtuais (Siri, Alexa, Cortana), Reconhecimento Virtual, são algumas das maiores aplicações do Deep Learning. Saiba mais sobre aplicativos de aprendizado profundo no mundo real.

Quem é um engenheiro de aprendizado profundo?

Os engenheiros de aprendizado profundo são especialistas em aprendizado de máquina e aprendizado profundo. Sua principal responsabilidade é usar plataformas e algoritmos DL para realizar tarefas específicas para promover o objetivo maior – Inteligência Artificial.

Os engenheiros de aprendizado profundo treinam modelos DL com conjuntos de dados grandes e complexos para desenvolver sistemas inteligentes que podem imitar funções cerebrais e realizar tarefas que exigem cognição (mas com pouca ou nenhuma intervenção humana). Para atingir esse objetivo, eles aproveitam o poder das redes neurais.

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Os Deep Learning Engineers desenvolvem sistemas que podem transferir dados com eficiência e também escrever/implementar códigos de programação complexos para direcionar partes da rede neural para operar de acordo com a tarefa em questão. Os modelos de Deep Learning criados por Deep Learning Engineers são usados ​​em muitas aplicações do mundo real, incluindo processamento de linguagem natural, classificação de imagem, reconhecimento de imagem/fala, reconhecimento facial, detecção de fraude, previsão de mercado, análise de imagem médica e muito mais.

Embora os Engenheiros de Deep Learning devam ter uma base sólida em conceitos básicos de Machine Learning, incluindo Matemática e Estatística, eles também devem ser versados ​​em mineração de dados, análise preditiva e análise exploratória de dados.

Responsabilidades de um Engenheiro de Deep Learning

• Ter uma compreensão profunda dos fundamentos da Ciência da Computação – estruturas de dados, algoritmos, computabilidade e complexidade e arquitetura de computadores.
• Usar fórmulas e técnicas matemáticas para realizar cálculos complexos e projetar algoritmos avançados.
• Ser bem versado em algoritmos de Machine Learning e ML/DL.
• Para estender bibliotecas e estruturas de ML/DL existentes
• Desenvolver algoritmos baseados em procedimentos de modelação estatística.
• Para construir e manter soluções ML/DL escaláveis ​​em produção.
• Para analisar conjuntos de dados grandes e complexos para extrair insights.
• Treinar e retreinar sistemas ML/DL conforme e quando necessário.
• Para estar familiarizado com vários algoritmos e bibliotecas de ML/DL – eles devem saber como e quando usá-los.
• Para gerenciar a infraestrutura e os pipelines de dados necessários para levar o código do desenvolvimento até o estágio de produção.
• Colaborar com engenheiros de dados para projetar e desenvolver pipelines de dados e modelos.
• Demonstrar uma compreensão de ponta a ponta dos aplicativos ML/DL (incluindo, mas não limitado a, algoritmos, bibliotecas e estruturas de ML e DL).
• Colaborar com as partes interessadas do projeto para identificar e avaliar problemas de negócios, esclarecer os requisitos e definir o escopo da resolução necessária.
• Fornecer suporte aos engenheiros de ML/engenheiros de dados na implementação de técnicas corretas de ML e DL em um produto.

Habilidades necessárias para se tornar um engenheiro de aprendizado profundo

Um Engenheiro de Deep Learning deve possuir:

• Habilidades matemáticas e estatísticas excepcionais para realizar cálculos complexos.
• Compreensão profunda de estruturas de dados, modelagem de dados e arquitetura de software.
• A capacidade de trabalhar com várias estruturas e bibliotecas de ML e DL, como TensorFlow, Keras, Caffe, PyTorch, DeepLearning4J, Theano, etc.
• A capacidade de escrever código preciso e eficiente em Python, Java e R.
• Excelentes habilidades de comunicação escrita e verbal.
• Excelente capacidade analítica e de resolução de problemas.
• Uma inclinação criativa da mente com atenção aos detalhes.

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Como se tornar um Engenheiro de Deep Learning?

Como não é possível se tornar um Engenheiro de Deep Learning imediatamente, você precisa iniciar sua jornada de Deep Learning desde a fundação – começando como Engenheiro de Software, Engenheiro de Dados ou Engenheiro de ML. Todas essas funções de trabalho têm uma base comum – Matemática, Estatística, Probabilidade e, claro, programação.

Uma carreira em Deep Learning exige que você seja bem versado nos conceitos de Machine Learning, incluindo técnicas de aprendizado supervisionado e não supervisionado. Existem muitos recursos de aprendizado on-line para ajudá-lo a dominar a parte teórica de ML e DL.

Além disso, como mencionamos anteriormente, é crucial familiarizar-se com várias bibliotecas e estruturas ML/DL para construção de modelos. E como a maioria das bibliotecas e estruturas populares são baseadas em Python, você deve ser proficiente na linguagem de programação Python.

Uma vez que você tenha entendido esses conceitos básicos, você deve começar a implementar seu conhecimento teórico em experimentação prática. Você pode fazer isso assumindo pequenos projetos de ML/DL – Kaggle é uma das melhores plataformas para encontrar projetos divertidos e desafiadores. Tente trabalhar em modelos de ML que incluem regressão logística, clustering K-means, máquinas de vetor de suporte e outros algoritmos avançados.

Deep Learning é uma mistura de coisas diferentes, como treinamento de modelo, codificação de lógica de negócios, funcionalidade de design, teste de unidade, otimização de modelo e muito mais. Portanto, antes de dominar o Deep Learning, você deve aprender os outros elementos, incluindo programação, mineração de dados, análise preditiva, bibliotecas/frameworks de ML e assim por diante.

Assim, como você pode ver, o caminho para se tornar um Deep Learning Engineer não é direto. No entanto, a jornada para chegar lá pode ser bastante empolgante, já que Machine Learning e Deep Learning são campos de estudo empolgantes. Tanto ML quanto DL são tecnologias em evolução e, portanto, aprimorar e manter-se atualizado com os mais recentes avanços nos campos são a marca de um verdadeiro Deep Learning Engineer.

Salário do Engenheiro de Deep Learning

O salário do Engenheiro de Deep Learning na Índia é determinado por vários fatores, como qualificações educacionais do candidato, conjunto de habilidades, experiência de trabalho e também o tamanho e a reputação da empresa, a localização e o cargo oferecido. Normalmente, os salários dos cargos de Machine Learning na Índia permanecem bem acima da média do mercado.

O pagamento inicial para engenheiros de aprendizado profundo na Índia pode variar entre Rs. 3 – 15 LPA. Obviamente, os indivíduos que se enquadram na extremidade mais alta da escala salarial possuem qualificações avançadas, ou têm experiência de trabalho anterior, ou podem trabalhar para os principais players do setor.

Por exemplo, indivíduos com as seguintes habilidades podem exigir uma remuneração anual mais alta:

• Linguagem de programação Python/C++
• Processamento de linguagem natural
• Desenvolvimento de software
• Análise de Big Data
• Processamento de imagem
• Visão Computacional
• Modelagem de dados
• Aprendizado Profundo
• Análise de dados

Por outro lado, as qualificações educacionais desempenham um papel fundamental na determinação da escala salarial. Por exemplo, graduados com bacharelado em Engenharia da Computação/Engenharia de Software podem ganhar cerca de Rs. 3,5 – 6 LPA, enquanto aqueles com pós-graduação na mesma especialização ou áreas afins (Engenharia Eletrônica/Ciência da Computação/Ciência da Informação), podem ganhar cerca de Rps. 5 – 7,3 LPA. No entanto, os graduados em MBA podem ganhar um alto salário inicial (devido ao seu amplo conhecimento dos domínios técnico e comercial) de cerca de Rs. 6 – 8,5 LPA ou mais.

Engenheiros de Deep Learning de nível médio com mais de oito anos de experiência de trabalho podem ganhar um salário médio anual de Rs. 7 – 12 LPA, enquanto profissionais de nível sênior com mais de 15 anos de experiência de campo podem receber salários que variam entre Rs. 25 – 48 LPA e mais.

Fonte: Payscale

Conclusão

De acordo com as últimas estatísticas , o tamanho do mercado global de ML, que foi de US$ 6,9 bilhões em 2018, deve crescer a um CAGR de 43,8% entre 2019 e 2025. Naturalmente, isso levará à criação de muito mais vagas de emprego em ML e áreas relacionadas, incluindo Deep Learning. Então, esta é a hora de adquirir as habilidades necessárias e se tornar um Deep Learning Engineer!

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