O que faz um engenheiro de aprendizado de máquina? Funções, responsabilidades e habilidades

No relatório Future of Work 2019 da Robert Half , Brandon Purell, analista sênior da Forrester Research, declarou:

“Cem por cento do sucesso futuro de qualquer empresa depende da adoção do Machine Learning. Para que as empresas tenham sucesso na era do cliente, elas precisam antecipar o que os clientes desejam, e o Machine Learning é absolutamente essencial para isso.”

Com um número crescente de organizações explorando e aproveitando as ferramentas de Data Science – AI e ML – a demanda por profissionais qualificados nesses domínios está aumentando. A função de um engenheiro de aprendizado de máquina é uma das funções de ciência de dados mais requisitadas do setor.

Hoje, vamos nos aprofundar na função de um engenheiro de aprendizado de máquina e entender suas principais responsabilidades e requisitos.

Ascensão do aprendizado de máquina

Essencialmente, o papel de um Engenheiro de Aprendizado de Máquina é um casamento entre dois papéis fundamentais na indústria – Cientistas de Dados e Engenheiro de Software.

Enquanto o foco principal de um Cientista de Dados é experimentar Big Data, um Engenheiro de Software se concentra principalmente na programação (escrever código). Ambos os papéis são inerentemente diferentes. O trabalho de um Cientista de Dados é mais analítico – esses especialistas analíticos usam uma combinação de habilidades matemáticas, estatísticas, analíticas e ferramentas de ML para coletar, processar e analisar conjuntos de dados massivos para obter insights.

Pelo contrário, os Engenheiros de Software são codificadores/programadores especializados que escrevem programas escaláveis ​​e projetam sistemas de software para empresas. Para eles, todo o conceito de ML parece distante. Os modelos criados por Cientistas de Dados são em sua maioria incompreensíveis para Engenheiros de Software – eles são complexos, não apresentam padrões de design claros e não são limpos (tudo contrário ao que os Engenheiros de Software aprendem!)

É exatamente por isso que as empresas sentiram a necessidade de um engenheiro de aprendizado de máquina – um profissional que pode trazer o melhor dos dois mundos para a mesa. As organizações queriam alguém que pudesse desmistificar o código dos Cientistas de Dados e torná-lo mais útil e acessível. Os engenheiros de aprendizado de máquina combinam as leis e regras do mundo da ciência de dados com as da programação para ajudar as organizações a colher todos os benefícios das tecnologias de IA/ML enquanto aderem às práticas e protocolos de programação padrão.

O que faz um engenheiro de aprendizado de máquina?

O trabalho de um engenheiro de aprendizado de máquina é bastante semelhante ao de um cientista de dados, no sentido de que ambos os papéis envolvem trabalhar com grandes volumes de dados. Portanto, tanto os engenheiros de aprendizado de máquina quanto os cientistas de dados devem possuir excelentes habilidades de gerenciamento de dados. No entanto, essa é toda a semelhança que esses dois papéis compartilham.

Os Cientistas de Dados estão preocupados principalmente em gerar insights valiosos para impulsionar o crescimento dos negócios por meio da tomada de decisões orientada a dados. Em contraste, os Engenheiros de Aprendizado de Máquina se concentram em projetar softwares de execução automática para automação de modelos preditivos.

Nesses modelos, cada vez que o software executa uma função, ele utiliza os resultados dessa operação para realizar operações futuras com maior precisão. Isso compõe o processo de “aprendizagem” do software. Mecanismos de recomendação Netflix e Amazon são os melhores exemplos desse tipo de software inteligente.

Normalmente, os engenheiros de aprendizado de máquina trabalham em estreita colaboração com os cientistas de dados. Enquanto os cientistas de dados extraem insights significativos de grandes conjuntos de dados e comunicam as informações às partes interessadas do negócio, os engenheiros de aprendizado de máquina garantem que os modelos usados ​​pelos cientistas de dados possam ingerir grandes quantidades de dados em tempo real para gerar resultados mais precisos.

Responsabilidades de um engenheiro de aprendizado de máquina

• Para estudar e converter protótipos de ciência de dados.
• Projetar e desenvolver sistemas e esquemas de Machine Learning.
• Para realizar análises estatísticas e ajustar modelos usando resultados de testes.
• Para encontrar conjuntos de dados disponíveis online para fins de treinamento.
• Treinar e retreinar sistemas e modelos de ML conforme e quando necessário.
• Para estender e enriquecer estruturas e bibliotecas de ML existentes.
• Para desenvolver aplicativos de Machine Learning de acordo com os requisitos do cliente/cliente.
• Pesquisar, experimentar e implementar algoritmos e ferramentas de ML adequados.
• Analisar os recursos de solução de problemas e casos de uso de algoritmos de ML e classificá-los por sua probabilidade de sucesso.
• Explorar e visualizar dados para entender melhor e identificar diferenças na distribuição de dados que podem afetar o desempenho do modelo ao implantá-lo em cenários do mundo real.

Habilidades necessárias para ser um engenheiro de aprendizado de máquina

• Superior completo em Ciência da Computação/Matemática/Estatística ou áreas afins.
• Habilidades avançadas de matemática e estatística (álgebra linear, cálculo, estatística bayesiana, média, mediana, variância, etc.)
• Habilidades robustas de modelagem de dados e arquitetura de dados.
• Experiência em programação em Python, R, Java, C++, etc.
• Conhecimento de frameworks de Big Data como Hadoop, Spark, Pig, Hive, Flume, etc.
• Experiência em trabalhar com frameworks de ML como TensorFlow e Keras.
• Experiência em trabalhar com várias bibliotecas e pacotes de ML como Scikit learn, Theano, Tensorflow, Matplotlib, Caffe, etc.
• Forte comunicação escrita e verbal
• Excelentes habilidades interpessoais e de colaboração.

Salário de um engenheiro de aprendizado de máquina

De acordo com o relatório do Indeed de 2019 – The Best jobs in the US & India- Machine Learning Engineer assume a posição de coroa na lista com um salário médio de $ 146.085. O mais interessante é que o papel de um engenheiro de ML registrou um aumento colossal de 344% desde 2015!

Fonte

A Glassdoor sustenta que o salário médio anual de um engenheiro de aprendizado de máquina na Índia é de Rs. 7.95.677. Embora o salário de um engenheiro de aprendizado de máquina seja maior que a média nacional, assim como qualquer outro trabalho, depende do tamanho e reputação da empresa, localização, conjunto de habilidades, formação educacional e, claro, experiência profissional.

Aqui está uma tabela salarial dos engenheiros de ML em algumas das principais empresas do setor:

• Microsoft – R$ 14,62,000 - 22,44,000 LPA
• Accenture – R$ 10,11,000 - 15,28,000 LPA
• Quantiphi – Rs. 8.50.481 LPA
• Serviços de Consultoria Tata – Rs. 4.12.706 LPA
• Infosys – R$ 3.77.000 – 6.69.000 LPA

Leia mais sobre o salário de aprendizado de máquina na Índia.

Por que a demanda por engenheiros de aprendizado de máquina está aumentando?

Na última década, a demanda por engenheiros de aprendizado de máquina superou até a necessidade de cientistas de dados. No relatório de empregos do LinkedIn de 2017 , o Engenheiro de Aprendizado de Máquina ocupou o primeiro lugar com um crescimento registrado de 9,8 vezes em cinco anos (2012-17).

Fonte

Quanto ao mercado global de Machine Learning, a previsão é que ultrapasse US$ 39.986,7 milhões até 2025 , crescendo a um CAGR de 49,7% entre 2017 e 2025. Essas estatísticas deixam claro que o mercado de ML está se expandindo em um ritmo sem precedentes. À luz da crescente concorrência, as empresas terão que contratar engenheiros de ML talentosos, juntamente com outros profissionais de ciência de dados, para se manterem firmes no mercado.

Com o Machine Learning ganhando força na indústria moderna, suas aplicações e casos de uso estão se tornando tão variados quanto o próprio Big Data.

Empresas e organizações estão aproveitando o ML para detecção de spam e detecção de fraude; para sistemas de reconhecimento de imagem e fala; criar assistentes pessoais inteligentes (Siri, Alexa) e carros autônomos; para habilitar casas inteligentes e alimentar a IoT; para gerar previsões de tráfego precisas; personalizar serviços de mídia social e serviços de compras/visualização online; para refinar os resultados do mecanismo de pesquisa e muito mais.

Conclusão

Em breve, haverá mais inovações surpreendentes iniciadas pelo aprendizado de máquina, e os engenheiros de aprendizado de máquina continuarão sendo parte integrante de todas essas operações de ML.

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