As 13 habilidades essenciais do engenheiro de IA que você precisa conhecer

Com as ofertas de emprego envolvendo IA dobrando nos últimos dois anos, a carreira de engenheiro de IA não é exceção.

Mas quais são as habilidades usadas por um engenheiro de IA e o que você deve aprender se quiser se tornar um?

Neste artigo, apresentaremos uma visão geral das 9 principais habilidades essenciais do engenheiro de IA que você precisa conhecer.

O desenvolvimento de habilidades em engenharia de IA é fundamental para a implementação de sistemas de aprendizado de máquina. Portanto, se isso for do seu interesse, continue lendo! Se você deseja aprender IA do zero, confira nosso guia separado.

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 aprendizado de máquina, 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 a função de um engenheiro de IA, vamos examinar as habilidades técnicas que ele normalmente possui:

1. Linguagens de programação

Como não é preciso dizer, um engenheiro de IA precisa ser proficiente em linguagens de programação.

Algumas das linguagens comumente usadas para o desenvolvimento de IA incluem:

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

Python

O Python é especialmente popular devido à sua sintaxe fácil de aprender e às extensas bibliotecas para IA e aprendizado de máquina. O conhecimento dessas linguagens é fundamental para o desenvolvimento de algoritmos, a implementação de modelos e o trabalho com dados.

Aumento do uso de Python ao longo dos anos - Fonte

Isso levou ao aumento de sua popularidade ao longo dos anos, de acordo com o índice TIOBE.

Bibliotecas como TensorFlow, Keras e PyTorch são comumente usadas em Python para o desenvolvimento de IA. Os casos de uso incluem análise preditiva, processamento de linguagem natural e reconhecimento de imagens. Comece a aprender hoje mesmo com nosso curso de Programação em Python.

Deseja usar o PyTorch para aprendizagem profunda? Dê o pontapé inicial em seu aprendizado usando nossa folha de dicas abaixo.

Nossa folha de dicas de aprendizagem profunda com PyTorch

R

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

O pacote 'caret' do R ajuda na modelagem preditiva, enquanto o 'e1071' simplifica o processo de criação de um modelo de aprendizado de máquina. O R é usado em projetos de IA relacionados a pesquisa científica, saúde, finanças e análise de mídia social.

Temos um curso de habilidades de programação em R, que ensinará você a programar como um programador a partir do zero.

Java

O Java é outra opção popular no desenvolvimento de IA, principalmente devido à sua simplicidade, legibilidade e excelentes recursos de interação com o usuário.

Seu forte gerenciamento de memória e a variedade de bibliotecas de aprendizado de máquina de alta qualidade, como a Stanford Library NLP e a Apache Open NLP, o tornam adequado para o desenvolvimento de chatbots.

Os casos de uso incluem chatbots, sistemas de recomendação de sites e detecção de fraudes no setor financeiro.

Se você planeja usar a API OpenAI para o desenvolvimento de chatbots, dê uma olhada em nosso curso sobre Como trabalhar com a API OpenAI.

C++

O C++ permite a execução de aplicativos de alto nível com um custo computacional relativamente baixo, o que o torna adequado para aprendizado de máquina e computação de redes neurais.

Bibliotecas como Shark e mlpack são projetadas para aprendizado de máquina em C++. Os casos de uso de IA incluem tarefas de visão computacional, robótica e jogos. Confira nosso tutorial sobre Llama.cpp para saber como o C++ é usado com o LLMa LLM.

2. Modelagem e engenharia de dados

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

Eles devem saber como adquirir, limpar e transformar dados em um formato adequado para análise. O conhecimento de bancos de dados SQL e NoSQL é essencial para consultar e gerenciar grandes conjuntos de dados.

Ferramentas como Apache Spark, Hadoop e AWS S3 também são comumente usadas para processamento de 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 e Google Cloud Platform, para consultar e manipular grandes conjuntos de dados.

Nosso curso Fundamentos de Big Data com PySpark abrange muitos dos princípios por trás da análise de Big Data, o que o torna um ponto de partida perfeito para você aprender.

4. Modelos de aprendizado de máquina

O conhecimento de modelos e algoritmos de aprendizado de máquina é essencial para os engenheiros de IA.

Isso inclui a compreensão de técnicas de aprendizagem supervisionadas e não supervisionadas, bem como algoritmos de aprendizagem profunda, 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
• Recall
• Desvio da raiz quadrada média (RMSE),
• Erro médio absoluto (MAE)
• Pontuação da F1

Nossa trilha de habilidades Fundamentos de Aprendizado de Máquina com Python pode ajudá-lo a aprender muitos dos fundamentos do aprendizado de máquina.

5. Serviços de IA e ML

Os engenheiros de IA também devem estar familiarizados com os serviços de IA e aprendizado de máquina baseados em nuvem oferecidos pelos principais provedores, como AWS, Azure e Google Cloud Platform. Esses serviços fornecem modelos pré-construídos, APIs e ferramentas para o desenvolvimento de aplicativos inteligentes sem a necessidade de codificação extensiva. Confira a folha de comparação de serviços do AWS, Azure e GCP para obter mais detalhes. 

6. Implantação de IA e DevOps

A implantação de aplicativos de IA envolve a colaboração com as equipes de DevOps para garantir a integração e a implantação tranquilas.

Os engenheiros de IA devem saber como usar ferramentas como o Docker e o Kubernetes para a conteinerização, o gerenciamento de configuração e a 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 do Docker em um artigo separado.

Para obter orientação sobre como implementar a IA, você pode conferir nosso curso sobre Implementação de soluções de IA nos negócios.

7. Segurança de IA

Compreender e implementar medidas sólidas de segurança e privacidade de dados é fundamental para qualquer engenheiro de IA, pois os aplicativos de IA trazem novas vulnerabilidades de segurança.

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

Isso envolve a compreensão dos regulamentos relacionados à proteção de dados, como o Regulamento Geral de Proteção de Dados (GDPR), e a implementação de estruturas de IA seguras que estejam em conformidade com esses regulamentos.

Além disso, os engenheiros de IA devem ter conhecimento sobre vários métodos de criptografia, práticas seguras de desenvolvimento de modelos de IA e estar preparados 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:

• AWS Identity and Access Management: um serviço que permite que você gerencie o acesso aos recursos da AWS com segurança
• TensorFlow Privacy: uma biblioteca que facilita o desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina seguros e com preservação da privacidade.

Para ajudá-lo a começar, recomendo que dê uma olhada no Secure AI Framework do Google.

Habilidades não técnicas para engenheiros de IA

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

8. Comunicação e colaboração

Os engenheiros de IA precisam de habilidades de comunicação sólidas para comunicar com eficácia conceitos e ideias complexos de IA a partes interessadas não técnicas.

Além disso, como os projetos de IA geralmente são esforços de equipe, a colaboração é essencial para a execução eficiente do projeto.

Você provavelmente estará em reuniões constantes com outros técnicos, como:

• 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 integração de modelos de IA em sistemas existentes
• Gerentes de projeto, para garantir a entrega oportuna e bem-sucedida do projeto

9. Adaptabilidade e aprendizado contínuo

O campo da IA está em constante evolução, com novas ferramentas, técnicas e avanços surgindo o tempo todo.

Portanto, os engenheiros de IA devem ser adaptáveis e estar dispostos a aprender continuamente para se manterem atualizados com os desenvolvimentos mais recentes na área.

10. Pensamento crítico e solução de problemas

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

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

11. Conhecimento do domínio

Ter conhecimento de domínio em sua área específica de foco pode lhe dar uma vantagem como engenheiro de IA.

Por exemplo, se você trabalha em projetos de IA relacionados à área de saúde, ter uma sólida compreensão do setor de saúde e de seus desafios pode ajudá-lo a desenvolver soluções mais eficazes.

Da mesma forma, se você trabalha em projetos de IA financeira, ter um histórico em finanças ou economia pode ser benéfico.

Habilidades avançadas para engenharia de IA

12. Conhecimento avançado de matemática e algoritmos

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

Aqui está uma folha de dicas sobre estatísticas para ajudá-lo a começar:

Nossa folha de dicas 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 Statistics Fundamentals with Python ajuda você a desenvolver algumas das habilidades essenciais se você for novo na área.

13. Arquiteturas de redes neurais

Compreender e aplicar redes neurais em soluções de IA é uma habilidade essencial para os engenheiros de IA.

Isso envolve conhecer os diferentes tipos de redes neurais, como as redes neurais convolucionais (CNNs) e as 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 criar e treinar redes neurais
• Keras: uma API de alto nível que é executada sobre o TensorFlow para simplificar o processo de criação, teste e implantação de modelos de aprendizagem profunda

Onde aprender habilidades de engenheiro de IA

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

1. Trabalhar em projetos

Se já estiver trabalhando em uma função relacionada à tecnologia, procure oportunidades de colaborar com equipes de IA ou trabalhar em projetos de IA. Isso lhe dará experiência prática e o ajudará a entender as habilidades específicas necessárias para a engenharia de IA.

Além disso, eu recomendaria examinar alguns projetos de aprendizado de máquina que também envolvam aprendizado profundo.

2. Cursos e tutoriais on-line

Há muitos cursos e tutoriais on-line disponíveis que abrangem várias habilidades de engenharia de IA. Já fizemos links para muitos deles ao longo do artigo, mas se você estiver interessado em começar, confira nossa trilha de habilidades de fundamentos de IA.

3. Participar de conferências e workshops sobre IA

Participar de conferências e workshops sobre IA pode lhe dar a chance de se relacionar com outros profissionais da área, aprender sobre novas ferramentas e técnicas e obter insights valiosos sobre as tendências do setor.

Para webinars, confira este sobre como projetar produtos de dados e IA. Para uma conferência completa, você pode gostar da nossa conferência RADAR AI.

4. Leia publicações do setor

Manter-se atualizado sobre os últimos desenvolvimentos no setor de IA é fundamental para os engenheiros de IA.

Você pode obtê-los em portais de recursos como:

• arxiv: um repositório on-line gratuito de artigos de pesquisa em vários campos, incluindo inteligência artificial e aprendizado de máquina.
• MIT Technology Review: uma revista focada em tecnologias emergentes e seu impacto na sociedade.

Concluindo

A engenharia de IA é um campo em rápido crescimento com imenso potencial para aqueles que possuem as habilidades e os conhecimentos necessários.

Com a combinação certa de habilidades técnicas e não técnicas, você pode se destacar nessa função e contribuir para o avanço de soluções inovadoras de IA.

Está pensando em adquirir essas habilidades de engenheiro de IA para você? Para começar no campo da IA, confira nossa trilha de habilidades de fundamentos de IA ou a seleção de tutoriais de IA.