Plano de carreira de aprendizado de máquina: 5 papéis exigentes e diversos

O mercado de Inteligência Artificial e Machine Learning está extremamente aquecido no momento.

Não é surpresa que o mercado de talentos de inteligência artificial esteja em alta no momento. De fato, o Gartner sustenta que o valor comercial da IA ​​será de US$ 3,9 trilhões em 2022, enquanto a IDC estima que os gastos mundiais em sistemas cognitivos e de inteligência artificial chegarão a US$ 77,6 bilhões até 2022. Leia : Escopo futuro do aprendizado de máquina

Restabelecendo o tremendo impacto que a IA deve criar no futuro próximo, um relatório de 2019 do McKinsey Global Institute afirma que a IA e o ML têm o potencial de criar um valor comercial adicional de cerca de US$ 1,4 a 2,6 trilhões em marketing e vendas globais, e outros US$ 1,2 a 2 trilhões em gerenciamento e fabricação da cadeia de suprimentos até 2020.

O que essas estatísticas retratam?

Essas estatísticas mostram apenas como a IA e o ML estão penetrando no setor em um ritmo sem precedentes. Hoje, quase todos os setores da indústria – saúde, educação, varejo, manufatura, cadeia de suprimentos e logística, BFSI e até governança – estão aproveitando os aplicativos de IA e ML de uma forma ou de outra. Naturalmente, à medida que a adoção dessas tecnologias inteligentes aumenta, também aumenta a demanda por profissionais qualificados em IA e ML. Este é o momento de construir sua carreira em Machine Learning!

De acordo com um relatório do Indeed de 2019 , o engenheiro de aprendizado de máquina é o trabalho número 1 na lista dos melhores empregos nos EUA, registrando um crescimento de 344% com um salário médio de US$ 146.085 por ano. Na Índia, o salário médio nacional para empregos de Machine Learning é de ₹ 11.05.748.

A demanda por profissionais talentosos e qualificados em Machine Learning está no auge agora e, no futuro, só aumentará ainda mais. A grande vantagem de uma carreira de Machine Learning é que, além da satisfação e segurança no trabalho, ela também promete uma grande remuneração anual e rápido crescimento na carreira. Mais uma razão para considerar a construção de uma carreira de Machine Learning.

Planos de carreira de aprendizado de máquina

Depois de adquirir as habilidades certas de ML, aqui estão as cinco principais carreiras promissoras de Machine Learning que você pode aspirar:

1. Engenheiro de aprendizado de máquina

Como dissemos anteriormente, a carreira de Engenheiro de Aprendizado de Máquina é uma das mais cobiçadas e promissoras no campo da Ciência de Dados. Os engenheiros de aprendizado de máquina estão envolvidos principalmente no design e desenvolvimento de sistemas e aplicativos de ML usando algoritmos e ferramentas de ML.

É seu trabalho moldar e desenvolver aplicativos de ML de autoaprendizagem eficientes, realizando análises estatísticas e ajustando-os usando os resultados dos testes. Eles também conduzem e executam vários experimentos de ML usando linguagens de programação como Python, Java, Scala, R e C++, para citar algumas.

Habilidades necessárias: Um engenheiro de aprendizado de máquina deve ter um forte conhecimento básico de matemática, estatística e programação. Ele/ela deve ser bem versado em arquitetura de software, design de sistema, estruturas de dados, modelagem de dados e algoritmos de ML. Leia mais sobre as habilidades de aprendizado de máquina.

2. Cientista de Dados

O perfil de trabalho de um cientista de dados foi aclamado como o “trabalho mais sexy do século 21” por um artigo de revisão da Harvard Business . Se isso não estabelecer a popularidade dessa carreira de Machine Learning, o que fará!

Os Cientistas de Dados são especialistas de alto nível que utilizam tecnologias avançadas (como Big Data, IA, ML, Deep Learning etc.) e ferramentas analíticas diariamente para coletar, armazenar, processar, analisar e interpretar grandes quantidades de dados. Seu principal dever é extrair informações valiosas de grandes conjuntos de dados que podem ser convertidos em valor comercial.

Habilidades necessárias : Assim como um Engenheiro de ML, um Cientista de Dados deve ter bons conhecimentos de Matemática, Estatística e programação (principalmente em Python). Os Cientistas de Dados também devem ter experiência completa em mineração de dados e como aplicar várias técnicas de pesquisa estatística e usar plataformas de Big Data (Hadoop, Pig, Hive, Spark, Flume, etc.). Leia mais sobre habilidades de ciência de dados.

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3. Cientista de PNL

O processamento de linguagem natural (PLN) visa dar às máquinas a capacidade de entender as linguagens humanas naturais. Os cientistas da PNL são os principais responsáveis ​​por projetar e desenvolver máquinas e aplicativos que podem aprender os padrões de fala de uma linguagem humana e também traduzir palavras faladas para outros idiomas. O objetivo aqui é ajudar as máquinas a compreender as linguagens humanas tão naturalmente quanto os humanos. Grammarly e Duolingo são dois excelentes exemplos de aplicações de PNL.

Habilidades exigidas : Como o trabalho principal dos cientistas de PNL é ensinar as máquinas a entender as nuances das linguagens humanas, elas devem ser fluentes na sintaxe, ortografia e gramática de pelo menos uma linguagem (quanto mais, melhor). Além disso, eles devem ter as habilidades de ML de nível básico.

4. Desenvolvedor/Engenheiro de Software (AI/ML)

Desenvolvedores/Engenheiros de Software com especialização em IA/ML são as mentes criativas por trás de programas de computador inteligentes. Seu principal trabalho é desenvolver algoritmos e aplicativos de ML eficientes. Desenvolvedores/Engenheiros de Software projetam, desenvolvem e instalam soluções de software AI/ML; criar funções específicas do computador; preparar a documentação do produto, fluxogramas, layouts, diagramas, gráficos, etc. para visualização; escrever e testar código; criar especificações técnicas, atualizar e manter sistemas e muito mais.

Habilidades necessárias : Desenvolvedores/Engenheiros de Software (AI/ML) devem ser proficientes em codificação em várias linguagens de programação, incluindo Python, Java, R, C, C++, Scala, etc. Eles devem possuir um bom entendimento de sistemas operacionais, estruturas de dados, arquitetura de dados, arquitetura de computador, análise de dados, processamento distribuído, teste e depuração de software, entre outras coisas. Além disso, eles devem ter amplo conhecimento de conceitos, algoritmos, sistemas e ferramentas de ML.

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5. Designer de aprendizado de máquina centrado no ser humano

O Machine Learning tem um ramo exclusivo dedicado a projetar algoritmos de ML centrados em humanos. Daí o nome Human-Centered Machine Learning. Os Designers de Aprendizado de Máquina Centrados no Homem são responsáveis ​​por criar sistemas inteligentes que podem “aprender” as preferências e padrões de comportamento de humanos individuais por meio de processamento de informações e reconhecimento de padrões.

Esses sistemas requerem mínima ou nenhuma intervenção humana ou até mesmo programas complicados para dar conta de todos os cenários de usuário concebíveis. O Mecanismo de Recomendação da Netflix e da Amazon é um excelente exemplo de aprendizado de máquina centrado no ser humano.

Habilidades necessárias : Como acontece com qualquer carreira de Machine Learning, os Designers de Machine Learning Centrados no Homem também devem possuir uma compreensão profunda de vários conceitos, algoritmos e como eles funcionam de ML. Eles também devem ter uma boa base em matemática e estatística, juntamente com proficiência em codificação.

Conclusão

Embora essas sejam as cinco principais carreiras de Machine Learning, existem muitas outras carreiras nesse domínio, como Analista de Dados, Arquiteto de Dados, Arquiteto de Nuvem e Desenvolvedor de Business Intelligence, para citar alguns. Em última análise, a escolha de uma carreira de Machine Learning depende de você – em que você deseja se especializar e quais habilidades você possui e deseja adquirir.

Muitas indústrias empregam aprendizado de máquina para diferentes propósitos, de modo que a demanda aumenta a cada dia. Se você quiser saber mais sobre carreiras em Machine Learning e Inteligência Artificial, confira IIT Madras e a Certificação Avançada do upGrad em Machine Learning e Cloud.