As 14 habilidades essenciais que um engenheiro de IA precisa saber em 2026

O que é um engenheiro de IA?

Os engenheiros de IA são responsáveis por projetar, desenvolver e manter sistemas baseados em IA. Eles usam suas habilidades em machine learning, programação, análise de dados e outras tecnologias para criar aplicativos inteligentes que podem aprender com os dados e tomar decisões.

Habilidades técnicas do engenheiro de IA

Para entender melhor o papel de um engenheiro de IA, vamos dar uma olhada nas habilidades técnicas que eles normalmente possuem:

1. Linguagens de programação

Como é óbvio, um engenheiro de IA precisa ser craque em linguagens de programação.

Algumas das linguagens mais usadas no desenvolvimento de IA são:

• Python
• Java
• R
• C++
• JavaScript

Python

Python é super popular por causa da sua sintaxe fácil de aprender e das bibliotecas completas para IA e machine learning. Conhecer essas linguagens é essencial pra desenvolver algoritmos, implementar modelos e trabalhar com dados.

Aumento no uso do Python ao longo dos anos - Fonte

Isso fez com que ele ficasse cada vez mais popular ao longo dos anos, de acordo com o índice TIOBE.

Bibliotecas como TensorFlow, Keras e PyTorch são muito usadas em Python para desenvolvimento de IA. O TensorFlow 2.13 trouxe um suporte melhorado para o TensorFlow Lite, tornando a implantação em dispositivos de ponta mais eficiente. O PyTorch 2.0 trouxe melhorias nos gráficos de computação dinâmicos, aumentando o desempenho e a flexibilidade. A biblioteca Transformers da Hugging Face também ficou famosa por juntar modelos generativos como o GPT-4 e o LLaMA. Os casos de uso incluem análise preditiva, processamento de linguagem natural e reconhecimento de imagem.

Comece a aprender hoje mesmo com nosso programa de Programação Python.

Quer usar o PyTorch para deep learning? Comece a aprender usando nossa folha de dicas abaixo.

Nossa folha de dicas sobre Deep Learning com PyTorch

R

A linguagem R, usada principalmente para análise estatística e representação gráfica, também é muito usada em IA.

O pacote“caret” no R ajuda na modelagem preditiva, enquantoo “e1071” simplifica o processo de criação de um modelo de machine learning. O R é usado em projetos de IA relacionados à pesquisa científica, saúde, finanças e análise de mídias sociais.

Temos um programa de programação em R, que vai te ensinar a programar como um programador desde o início.

Java

Java é outra escolha popular no desenvolvimento de IA, principalmente por ser simples, fácil de ler e ter ótimas capacidades de interação com o usuário.

Seu gerenciamento de memória robusto e a variedade de bibliotecas de machine learning de alta qualidade, como Stanford Library NLP e Apache Open NLP, tornam-no adequado para o desenvolvimento de chatbots.

Os casos de uso incluem chatbots, sistemas de recomendação de sites e detecção de fraudes no setor financeiro. Você pode começar com nosso curso Introdução ao Java.

Se você está pensando em usar a API OpenAI para desenvolver um chatbot, dá uma olhada no nosso curso sobre Como trabalhar com a API OpenAI.

C++

O C++ permite rodar aplicativos de alto nível com um custo computacional relativamente baixo, o que o torna ideal para machine learning e computação de redes neurais.

Bibliotecas como Shark e mlpack foram feitas pra machine learning em C++. Os casos de uso da IA incluem tarefas de visão computacional, robótica e jogos. Dá uma olhada no nosso tutorial sobre Llama.cpp pra aprender como usar C++ com o LLaMa LLM.

2. Modelagem e engenharia de dados

Os dados são a base da IA, e os engenheiros de IA precisam ter um conhecimento profundo sobre modelagem e engenharia de dados.

Eles devem saber como adquirir, limpar e transformar dados em um formato adequado para análise. É essencial saber sobre bancos de dados SQL e nosql pra consultar e gerenciar grandes conjuntos de dados.

Ferramentas como Apache Spark, Hadoop, AWS S3 e DuckDB também são muito usadas para processar dados em projetos de IA.

3. Análise de big data

Os engenheiros de IA devem ser capazes de analisar grandes conjuntos de dados e extrair deles insights significativos. Isso envolve o uso de ferramentas de big data, como SparkSQL, Apache Flink, Apache Arrow e Google Nuvem, para consultar e manipular grandes conjuntos de dados.

Nosso curso sobre fundamentos de big data com PySpark aborda muitos dos princípios por trás da análise de big data, tornando-o um ponto de partida perfeito para você começar a aprender.

4. Modelos de machine learning

Conhecer modelos e algoritmos de machine learning é essencial para engenheiros de IA.

Isso inclui entender técnicas de aprendizado supervisionado e não supervisionado, além de algoritmos de aprendizado profundo, como redes neurais convolucionais (CNNs) e redes neurais recorrentes (RNNs).

Os engenheiros de IA também devem saber como avaliar o desempenho desses modelos usando métricas como:

• Precisão
• Precisão
• Lembre-se
• Desvio quadrático médio (RMSE),
• Erro absoluto médio (MAE)
• Pontuação F1

Nosso programa de Fundamentos de Machine Learning com Python pode te ajudar a aprender muitos dos conceitos básicos de machine learning.

5. Serviços de IA e ML

Os engenheiros de IA também devem estar por dentro dos serviços de IA e machine learning baseados em nuvem oferecidos por grandes provedores, como AWS, Azure e Google Cloud Platform. O Bedrock da AWS agora oferece modelos básicos gerenciados, e o Vertex AI do Google adicionou recursos que simplificam a implantação de grandes modelos de linguagem. Esses serviços oferecem modelos pré-construídos, APIs e ferramentas para desenvolver aplicativos inteligentes sem precisar escrever muito código. Além disso, o surgimento de plataformas de IA de baixo código/sem código, como a Microsoft Power Platform e o Google AutoML, tornou o desenvolvimento de IA mais acessível para quem não tem muita experiência em programação. Dá uma olhada na nossa folha de comparação de serviços AWS, Azure e GCP pra saber mais detalhes. 

6. Implantação de IA e DevOps

Implantar aplicativos de IA envolve trabalhar junto com as equipes de DevOps pra garantir uma integração e implantação tranquilas.

Os engenheiros de IA devem saber usar ferramentas como Docker e Kubernetes para conteinerização, gerenciamento de configuração e orquestração de implantações.

Eles também são responsáveis por monitorar e manter o desempenho dos sistemas de IA após a implantação.

Nosso curso Introdução ao Docker oferece uma boa base para começar, e você pode saber mais sobre a certificação Docker em um artigo separado.

Pra saber como implementar a IA, dá uma olhada no nosso curso sobre Implementação de Soluções de IA nos Negócios.

7. Segurança de IA

Entender e implementar medidas robustas de segurança e privacidade de dados é essencial para qualquer engenheiro de IA, já que as aplicações de IA trazem novas vulnerabilidades de segurança.

Como engenheiro de IA, é sua responsabilidade garantir a confidencialidade, integridade e disponibilidade dos dados que você lida.

Isso envolve entender as regras relacionadas à proteção de dados, como o Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados (RGPD), e implementar estruturas seguras de IA que sigam essas regras.

Além disso, os engenheiros de IA precisam saber sobre vários métodos de criptografia, práticas seguras de desenvolvimento de modelos de IA e estar prontos para lidar com possíveis ataques ou violações de segurança.

Algumas técnicas usadas pelos engenheiros de IA incluem:

• Computação multipartidária para compartilhamento seguro de dados
• Privacidade diferencial para proteger pontos de dados individuais
• Criptografia homomórfica para cálculos seguros em dados criptografados

Algumas ferramentas usadas para proteger aplicativos de IA incluem:

• Gerenciamento de identidade e acesso da AWS: um serviço que te ajuda a gerenciar o acesso aos recursos da AWS de forma segura.
• Privacidade do TensorFlow: uma biblioteca que ajuda a criar modelos de machine learning seguros e que protegem a privacidade.

Pra te ajudar a começar, recomendo dar uma olhada no Secure AI Framework do Google.

Bibliotecas populares de IA e seus casos de uso

A tabela abaixo é uma referência rápida que mostra as várias bibliotecas disponíveis para diferentes tarefas de IA, ajudando você a decidir quais ferramentas podem ser mais adequadas para suas ambições de engenharia de IA.

Habilidades não técnicas para engenheiros de IA

Além das habilidades técnicas, os engenheiros de IA também devem ter certas habilidades interpessoais para se destacarem em suas funções. Isso inclui:

8. Comunicação e colaboração

Os engenheiros de IA precisam de ótimas habilidades de comunicação pra passar conceitos e ideias complexas de IA de um jeito eficaz pra quem não é da área técnica.

Além disso, como os projetos de IA geralmente são feitos em equipe, a colaboração é essencial para que o projeto seja executado de forma eficiente.

Você provavelmente vai estar sempre em reuniões com outros técnicos, tipo:

• Cientistas de dados, para discutir o desenvolvimento e a otimização de modelos
• Analistas de dados, para entender os requisitos de dados para projetos de IA
• Desenvolvedores de software, para integrar modelos de IA em sistemas que já existem.
• Gerentes de projeto, para garantir a entrega pontual e bem-sucedida do projeto

9. Adaptabilidade e aprendizagem contínua

O campo da IA está sempre mudando, com novas ferramentas, técnicas e avanços surgindo o tempo todo.

Por isso, os engenheiros de IA precisam ser flexíveis e estar dispostos a aprender sempre para ficar por dentro das últimas novidades na área.

10. Pensamento crítico e resolução de problemas

A capacidade de pensar criticamente e resolver problemas complexos é essencial para os engenheiros de IA.

Os projetos de IA geralmente envolvem trabalhar com grandes conjuntos de dados, desenvolver algoritmos sofisticados e resolver problemas que surgem durante o desenvolvimento ou a implantação do modelo.

11. Conhecimento do domínio

Ter conhecimento na sua área específica pode te dar uma vantagem como engenheiro de IA.

Por exemplo, se você trabalha com projetos de IA relacionados à saúde, entender bem o setor de saúde e seus desafios pode te ajudar a criar soluções mais eficazes.

Da mesma forma, se você trabalha com projetos de IA financeira, ter formação em finanças ou economia pode ser uma vantagem.

Habilidades avançadas para engenharia de IA

12. Conhecimento avançado de matemática e algoritmos

Matemática avançada, como álgebra linear, cálculo e estatística, é essencial para entender os algoritmos e técnicas de IA.

Aqui tá um resumo de estatísticas pra te ajudar a começar:

Nossa Folha de Referência de Estatística Descritiva

Os engenheiros de IA também devem saber como desenvolver algoritmos personalizados com base nesses modelos matemáticos para resolver problemas específicos.

Nosso curso Fundamentos de Estatística com Python ajuda você a desenvolver algumas das habilidades essenciais se você for novo na área.

13. Arquiteturas de redes neurais

Entender e usar redes neurais em soluções de IA é uma habilidade essencial para engenheiros de IA.

Isso envolve conhecer os diferentes tipos de redes neurais, como redes neurais convolucionais (CNNs) e redes neurais recorrentes (RNNs), suas aplicações e como implementá-las.

Algumas ferramentas usadas para desenvolver arquiteturas de redes neurais incluem:

• TensorFlow: uma biblioteca de código aberto para construir e treinar redes neurais
• Keras: uma API de alto nível que funciona com o TensorFlow para facilitar a criação, o teste e a implementação de modelos de aprendizado profundo.

14. Modelos de IA generativa e aprendizado por reforço

Os engenheiros de IA também devem se concentrar em entender modelos de IA generativa, como GPT-4, Stable Diffusion e LLaMA, que estão mudando áreas como geração de texto, criação artística e muito mais. Além disso, o aprendizado por reforço— usado em aplicações como robótica e IA em jogos — está se tornando cada vez mais importante. 

Onde aprender habilidades de engenheiro de IA

Para começar a desenvolver todas essas habilidades, você pode começar com:

1. Trabalhar em projetos

Se você já trabalha com tecnologia, procure oportunidades para colaborar com equipes de IA ou trabalhar em projetos de IA. Isso vai te dar experiência prática e te ajudar a entender as habilidades específicas necessárias para a engenharia de IA.

Além disso, eu recomendaria dar uma olhada em alguns projetos de machine learning que também envolvem aprendizado profundo.

2. Cursos e tutoriais online

Tem vários cursos online e tutoriais que falam sobre várias habilidades de engenharia de IA. Já colocamos links para muitos deles ao longo do artigo, mas se você estiver interessado em começar, confira nosso Programa de Fundamentos de IA.

3. Participe de conferências e workshops sobre IA

Participar de conferências e workshops sobre IA pode te dar a chance de fazer networking com outros profissionais da área, aprender sobre novas ferramentas e técnicas e obter informações valiosas sobre as tendências do setor.

Para webinars, confira este sobre Design de Produtos de Dados e IA. Se você quer uma conferência completa, talvez curta a nossa conferência RADAR AI.

4. Leia publicações do setor

Manter-se atualizado sobre as últimas novidades na indústria de IA é super importante para os engenheiros de IA.

Você pode encontrá-los em portais de recursos como:

• arxiv: um repositório online gratuito de artigos de pesquisa em várias áreas, incluindo inteligência artificial e machine learning.
• MIT Technology Review: uma revista que fala sobre tecnologias novas e como elas afetam a sociedade.

Conclusão

A engenharia de IA é uma área que tá crescendo rápido e tem um potencial enorme pra quem tem as habilidades e o conhecimento necessários.

Com a combinação certa de habilidades técnicas e não técnicas, você pode se destacar nessa função e ajudar a desenvolver soluções inovadoras de IA.

Pensando em aprender essas habilidades de engenheiro de IA? Para começar no campo da IA, confira nosso Programa de Fundamentos de IA ou nossa seleção de Tutoriais de IA.