A IA generativa transformou drasticamente o panorama tecnológico. Surgindo como uma força crucial após a adoção em massa de ferramentas populares como o ChatGPT e o Gemini da Google (anteriormente conhecido como Bard), a IA generativa teve um efeito transformador em todo o setor tecnológico.
Embora muitas vezes se tema que a IA conduza à perda de empregos, temos observado que, em vez de substituir, a IA está, em muitos casos, a expandir o mercado de trabalho. No campo da engenharia informática, em particular, o avanço da IA tem levado à criação de várias novas funções, como AI data scientists, natural language processing scientists e, mais importante, engenheiros de machine learning — uma das profissões relacionadas com IA de mais rápido crescimento.
Este artigo explora o panorama do machine learning, destacando como se tornar um engenheiro de machine learning e as tendências do setor que estão a moldar o seu futuro.
O que faz um engenheiro de machine learning?
Um engenheiro de machine learning está na vanguarda da implementação de IA. Responsável pelo design e desenvolvimento de sistemas que podem aprender e melhorar de forma autónoma, os engenheiros de machine learning são fundamentais para o futuro da IA na tecnologia.
Ao criar algoritmos e desenvolver modelos que sustentam as aplicações de IA, os engenheiros de machine learning transformam dados brutos em insights acionáveis, que as empresas podem usar. O seu trabalho abrange vários setores, sendo muitas vezes responsáveis por impulsionar a inovação em áreas como a saúde, as finanças e outras, tornando o seu papel crucial no atual cenário tecnológico.
Os engenheiros de machine learning integram a IA em produtos e soluções utilizáveis. Este papel vital, mas complexo, combina elementos de ciência de dados, engenharia de software e análise estatística. A importância do trabalho de um engenheiro de machine learning reside na sua capacidade de resolver problemas complexos e implementar soluções que aumentam significativamente a eficiência operacional e impulsionam as capacidades das empresas.
Como se tornar um engenheiro de machine learning
Fazer a transição para engenheiro de machine learning é uma mudança de carreira emocionante para muitos profissionais de tecnologia, mas não sem desafios.
Na Experis, recebemos frequentemente perguntas sobre como se tornar um engenheiro de machine learning. A verdade é que o percurso muitas vezes começa com uma base sólida em áreas relacionadas, como engenharia de software, análise de dados ou arquitetura de sistemas. Utilizar competências fundamentais e transferíveis de IT e aplicá-las em soluções de IA é absolutamente essencial. Muitas empresas procuram contratar engenheiros de machine learning experientes, por isso, ter um vasto conhecimento e experiência na área de IT é fundamental para destacar-se como o candidato ideal.
Como em qualquer profissão de IT, a educação desempenha um papel central para se tornar um engenheiro de machine learning. Uma formação académica em ciências da computação ou uma área relacionada é, geralmente, imprescindível. Os estudantes que pretendem seguir esta carreira devem focar-se em desenvolver ou contribuir para projetos pessoais que incorporem capacidades de inteligência artificial, machine learning e redes neuronais.
Competências técnicas em linguagens de programação como R e Python também são fundamentais para se tornar um engenheiro de machine learning. Ter um conhecimento robusto de frameworks, como TensorFlow ou PyTorch, pode aumentar significativamente as suas possibilidades de contratação. Além dos requisitos técnicos, o pensamento crítico e a resolução de problemas são competências imprescindíveis que deve possuir.
Tendências do setor e oportunidades futuras
Não é segredo que a procura por talento no setor de IT frequentemente supera a oferta. Tal como destacado no estudo ManpowerGroup Employment Outlook Survey do quarto trimestre de 2024, 80% das organizações de IT revelam dificuldade em encontrar o talento necessário. A IA e tecnologias relacionadas, como o machine learning e a realidade virtual, deverão expandir significativamente as capacidades operacionais e aumentar as oportunidades de emprego.
O panorama da IA está em constante e rápida evolução. Como tal, tem um impacto significativo nas dinâmicas do mercado de trabalho, com tendências atuais a sugerir uma transformação considerável das funções devido ao crescimento da IA. A evolução da IA e do machine learning sublinha a necessidade de os profissionais se adaptarem continuamente, enquanto as empresas devem apoiar a integração sustentável da IA com políticas adequadas.
Avance na sua carreira como engenheiro de machine learning com a Experis
À medida que a IA continua a evoluir, oferece oportunidades únicas de carreira para quem deseja tornar-se engenheiro de machine learning. A Experis apoia os profissionais de tecnologia a aproveitar estas oportunidades, conectando-os com os principais empregadores de tecnologia. A crescente necessidade de engenheiros de machine learning qualificados apresenta uma oportunidade de ouro para avançar a sua carreira nesta área.
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