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Como se tornar um engenheiro de aprendizado de máquina em 2024
O aprendizado de máquina (ML) é um subcampo da inteligência artificial (IA) e da ciência da computação que se concentra em imitar a forma como os seres humanos aprendem, aproveitando dados e algoritmos. O principal objetivo do aprendizado de máquina é identificar padrões nos dados.
Acredita-se amplamente que a IA continuará a transformar os negócios como os conhecemos, e essa revolução está em andamento em vários setores. Consequentemente, as empresas estão investindo pesadamente no campo. Em meados de 2023, o tamanho médio dos negócios para empresas de IA atingiu US$ 29 milhões, refletindo um aumento de quase 50% em comparação com o total do ano inteiro de 2022. Esse aumento é parcialmente impulsionado pelo boom da IA generativa.
Uma das funções necessárias para esse impulso é a de engenheiro de aprendizado de máquina. Há vários motivos convincentes para você querer se tornar um engenheiro de aprendizado de máquina:
- É uma opção de carreira lucrativa.
- É um campo empolgante que sempre apresentará novos desafios e exigirá aprendizado contínuo.
- Uma carreira em inteligência artificial coloca você no centro da mais avançada mudança tecnológica do setor moderno. Em um artigo separado, você pode explorar a IA versus o ML com mais detalhes e saber mais sobre as habilidades do engenheiro de IA em nossa postagem dedicada.
Agora que já estabelecemos o "porquê" de se tornar um engenheiro de aprendizado de máquina, explicaremos o que um engenheiro de aprendizado de máquina faz e como você pode se tornar um.
O que é um engenheiro de aprendizado de máquina?
A engenharia de aprendizado de máquina é considerada um subcampo da engenharia de software, portanto, é justo dizer que seus estilos de vida são bastante semelhantes. Assim como os engenheiros de software, os empregadores esperam que os engenheiros de aprendizado de máquina sejam programadores proficientes e familiarizados com ferramentas de engenharia de software, como IDEs, GitHub e Docker.
A principal diferença é que os engenheiros de aprendizado de máquina se concentram na criação de programas que fornecem aos computadores os recursos necessários para o autoaprendizado. Eles fazem essa distinção combinando seu conhecimento de engenharia de software com o de aprendizado de máquina.
O objetivo de um engenheiro de aprendizado de máquina é converter dados em um produto. Assim, um engenheiro de aprendizado de máquina pode ser descrito como um programador tecnicamente sólido que pesquisa, cria e projeta software de autoaprendizagem para automatizar modelos preditivos.
O que faz um engenheiro de aprendizado de máquina?
Todo mundo já deve ter ouvido falar dos cientistas de dados, especialmente depois que a Havard Business School chamou essa função de a mais sexy do século XXI. Em comparação com os cientistas de dados, os engenheiros de aprendizado de máquina aparecem um pouco mais adiante na linha de um projeto. Para colocar isso em perspectiva, um cientista de dados analisaria os dados para gerar insights comerciais, enquanto um engenheiro de aprendizado de máquina transformaria os dados em um produto.
Um engenheiro de aprendizado de máquina estaria muito mais concentrado em escrever códigos que utilizam modelos teóricos de ciência de dados e os dimensionam para o nível de produção para implantação como um produto de aprendizado de máquina. No entanto, as especificidades das responsabilidades de um engenheiro de aprendizado de máquina podem mudar dependendo de dois fatores principais: 1) o tamanho da organização e 2) o tipo de projeto.
Há ainda algumas responsabilidades gerais que você pode esperar de uma função como engenheiro de aprendizado de máquina. Essas responsabilidades incluem:
- Projetar, pesquisar e desenvolver pipelines de aprendizado de máquina dimensionáveis que automatizam o fluxo de trabalho de aprendizado de máquina
- Dimensionamento de protótipos de ciência de dados
- Obtenção e extração de conjuntos de dados apropriados para resolver o problema em questão. Isso pode ser feito em colaboração com engenheiros de dados
- Verificar se os dados extraídos são de boa qualidade e limpá-los
- Aproveitamento da análise estatística para melhorar a qualidade dos modelos de aprendizado de máquina
- Criação de pipelines de dados e modelos
- Gerenciar a infraestrutura necessária para levar um modelo à produção
- Implementação de modelos de aprendizado de máquina
- Monitorar os sistemas de aprendizado de máquina em produção e treiná-los novamente quando necessário
- Criação de estruturas de aprendizado de máquina
Chip Huyen, escritor e figura proeminente no aprendizado de máquina, sugeriu que é uma boa prática não se prender às definições de função, pois elas normalmente servem como um reflexo impreciso do que você pode estar fazendo. Por exemplo, é possível encontrar duas pessoas trabalhando na mesma equipe que realizam tarefas significativamente diferentes. Ainda assim, você também pode se deparar com duas pessoas em empresas diferentes que fazem coisas semelhantes, mas têm títulos muito diferentes.
Engenharia de aprendizado de máquina em comparação com outras funções de dados semelhantes
Função | Responsabilidades | Exemplo de atividades |
---|---|---|
Cientista de dados | Analisar dados, gerar percepções, criar modelos | Análise de dados, engenharia de recursos, seleção de modelos |
Engenheiro de aprendizado de máquina | Projetar e implementar modelos de aprendizado de máquina, criando sistemas de ML escalonáveis | Escrever código de produção, implantação de modelos, monitoramento de sistemas de ML |
Engenheiro de dados | Obtenção e preparação de dados para análise, manutenção de pipelines de dados | Extração de dados, processos de ETL, garantia da qualidade dos dados |
Engenheiro de MLOps | Gerenciando a infraestrutura de ML, automatizando fluxos de trabalho, monitorando modelos em produção | Configuração de pipelines de CI/CD, usando Docker/Kubernetes, monitorando o desempenho do modelo |
Quais são as habilidades necessárias para um engenheiro de aprendizado de máquina?
Os engenheiros de aprendizado de máquina estão na interseção entre os engenheiros de software e os cientistas de dados. Devido à sua natureza interdisciplinar, você terá que dominar bem as habilidades básicas de ciência de dados e ter uma sólida compreensão dos princípios de engenharia de software.
É importante observar que a maioria das funções de engenheiro de aprendizado de máquina não exige um diploma, apesar de várias descrições de cargos ainda listarem isso como um requisito. Se você puder demonstrar as habilidades necessárias para um engenheiro de aprendizado de máquina em seu portfólio, ainda assim poderá ser considerado. Vamos nos aprofundar na formação, nas habilidades e na experiência necessárias para que você tenha uma ideia melhor do que precisa demonstrar.
Habilidades técnicas
- Programação avançada: O requisito mais óbvio é a capacidade de escrever código. Python e R são as linguagens mais populares entre os profissionais de aprendizado de máquina. No entanto, algumas empresas podem exigir que você conheça outras linguagens, como C++ e Java.
- Matemática, probabilidade e estatística: A matemática, a probabilidade e a estatística desempenham um papel importante no aprendizado de máquina. Por exemplo, a álgebra linear (um subcampo da matemática) concentra-se muito em vetores, matrizes e transformações lineares, que são todos aspectos fundamentais do aprendizado de máquina. Você o vê com frequência em notações que descrevem como um algoritmo funciona e precisa ter um bom conhecimento dele ao implementar um algoritmo no código. Outras técnicas vitais exigem um bom entendimento de probabilidade para nos ajudar a lidar com a incerteza no mundo real, bem como de estatística para nos ajudar a criar e validar nossos modelos.
- Algoritmos e estruturas de aprendizado de máquina: É duvidoso que você tenha que implementar um algoritmo de aprendizado de máquina do zero. Várias pessoas bem informadas criaram várias estruturas de aprendizado de máquina (ou seja, scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, Hugging Face etc.) que tornam o aprendizado de máquina acessível. No entanto, a escolha e a otimização de um modelo adequado para a tarefa exigem um bom conhecimento dos algoritmos de aprendizado de máquina, de seus hiperparâmetros e de como esses hiperparâmetros afetam o aprendizado. Você também deve estar ciente dos prós e contras de adotar cada abordagem relativa ao resolver um problema, o que também exige um bom conhecimento do funcionamento interno de vários algoritmos de aprendizado de máquina.
- Engenharia de software e design de sistemas: O resultado final de um engenheiro de aprendizado de máquina é um software funcional. O desenvolvimento de sistemas de aprendizado de máquina para escalonar bem com o aumento de dados deve ser cuidadosamente pensado sobre como o sistema é projetado. Além disso, um sistema de aprendizado de máquina é um componente menor necessário para se encaixar em um sistema mais abrangente. Portanto, um engenheiro de aprendizado de máquina deve entender várias práticas recomendadas de engenharia de software (ou seja, controle de versão, testes, documentação, codificação modular etc.) e como as diferentes partes formam um sistema. Você deverá criar uma interface apropriada para o seu modelo de aprendizado de máquina que possa se comunicar efetivamente com os componentes do sistema.
- MLOps: As operações de aprendizado de máquina(MLOps) são uma das principais funções da engenharia de aprendizado de máquina. Ele se concentra na simplificação do processo de implantação de modelos de aprendizado de máquina na produção e nos recursos necessários para mantê-los e monitorá-los quando estiverem em produção. Ainda é uma função razoavelmente nova, mas está começando a ganhar força como uma abordagem prática para a criação de aplicativos de aprendizado de máquina de alta qualidade.
Habilidades interpessoais
- Comunicação: Os engenheiros de aprendizado de máquina devem trabalhar com várias partes interessadas. Algumas dessas partes interessadas serão bastante técnicas (por exemplo, cientistas de dados), enquanto outras podem não ser (por exemplo, equipes de produtos). Portanto, é fundamental que você adapte seu estilo de comunicação de forma eficaz para as partes interessadas.
- Resolução de problemas: Apesar de todas as ferramentas sofisticadas que estão na vanguarda do aprendizado de máquina, o principal objetivo de um projeto de aprendizado de máquina é resolver um problema. Isso significa que pensar de forma criativa e crítica sobre os problemas é uma característica altamente desejável para os engenheiros de aprendizado de máquina.
- Aprendizado contínuo: O aprendizado de máquina é um campo em rápida evolução. Ao ler este artigo, você vê que um pesquisador está trabalhando em algum lugar para aprimorar algum modelo ou processo. Para permanecer na vanguarda, você deve ter habilidade para aprender rapidamente novas ferramentas, como elas funcionam, onde funcionam bem e onde não funcionam. Em resumo, a decisão de ser um engenheiro de aprendizado de máquina é um compromisso implícito com o aprendizado contínuo.
O caminho de aprendizado do engenheiro de aprendizado de máquina
Embarcar na jornada para se tornar um engenheiro de aprendizado de máquina pode ser empolgante e desafiador. Como vimos anteriormente, o campo exige uma combinação de conhecimento teórico e habilidades práticas. Aqui está um caminho de aprendizado estruturado para guiar você na aquisição dos conhecimentos necessários:
1. Construir uma base sólida
Comece com os conceitos básicos de álgebra linear, cálculo, probabilidade e estatística. Eles são importantes para você entender os algoritmos e modelos de aprendizado de máquina. Em seguida, você se tornará proficiente em linguagens de programação comumente usadas no aprendizado de máquina, como Python e R. Aprenda os fundamentos de codificação, estruturas de dados e algoritmos.
2. Mergulhe nos conceitos de aprendizado de máquina
Familiarize-se com vários algoritmos de aprendizado de máquina, incluindo regressão linear, árvores de decisão, máquinas de vetor de suporte e redes neurais. É essencial que você entenda como esses algoritmos funcionam e quando usá-los.
Obtenha experiência prática com estruturas populares de aprendizado de máquina, como TensorFlow, PyTorch e scikit-learn. Essas ferramentas simplificam a implementação de algoritmos e modelos complexos. Pratique criando e experimentando modelos em plataformas como Kaggle, Google Colab e DataLab.
3. Desenvolver habilidades de engenharia de software
Aprenda os princípios do projeto de sistemas dimensionáveis e eficientes. Isso inclui a compreensão de APIs, microsserviços e computação em nuvem. Recursos como "Designing Data-Intensive Applications" (Projetando aplicativos com uso intensivo de dados), de Martin Kleppmann, fornecem conhecimento aprofundado sobre o design do sistema.
Domine sistemas de controle de versão como o Git e plataformas como o GitHub. Eles são essenciais para a colaboração e o gerenciamento eficaz de bases de código. Participe de projetos de código aberto para ganhar experiência no mundo real.
4. Explorar MLOps
Entenda os processos envolvidos na implantação de modelos de aprendizado de máquina na produção. Saiba mais sobre Docker, Kubernetes e plataformas de nuvem como AWS, Google Cloud e Azure. Essas habilidades são essenciais para garantir que seus modelos sejam acessíveis e passíveis de manutenção.
Saiba como monitorar o desempenho de seus modelos na produção e implementar estratégias para retreinamento e atualização à medida que novos dados estiverem disponíveis. Isso inclui a configuração de pipelines e fluxos de trabalho automatizados.
5. Criar um portfólio
Trabalhe em projetos do mundo real que demonstrem suas habilidades. Eles podem variar de tarefas simples de análise de dados a aplicativos complexos de aprendizado de máquina. Documente seus projetos minuciosamente e publique-os em plataformas como o GitHub ou blogs pessoais.
Participe de competições de aprendizado de máquina em plataformas como Kaggle e DataCamp. Essas competições proporcionam experiência prática e ajudam você a aplicar seus conhecimentos para resolver problemas do mundo real.
Marcos do caminho de aprendizado
Estágio | Áreas de foco | Duração estimada |
---|---|---|
Fundação | Matemática, noções básicas de programação | 1-2 meses |
Aprendizado de máquina intermediário | Algoritmos e estruturas de aprendizado de máquina | 3-4 meses |
Conceitos avançados | Projeto do sistema, MLOps | 2-3 meses |
Criação de portfólio | Projetos, competições | Em andamento |
Aprendizagem contínua | Últimas pesquisas, networking | Em andamento |
Como conseguir seu primeiro emprego em engenharia de aprendizado de máquina
Como você consegue seu primeiro emprego? Isso pode ser dividido em duas fases: 1) Criação de portfólio e 2) Divulgação. A fase de criação de portfólio deve ocorrer enquanto você estiver aprendendo o aprendizado de máquina. Uma parte do alcance deve acontecer, mas ele se acelera quando você tem um portfólio sólido. Então, vamos nos aprofundar em cada fase.
A fase de criação do portfólio
Um dos desafios mais exigentes ao se candidatar a cargos de aprendizado de máquina é conseguir uma entrevista. Como o campo é relativamente novo, não há critérios universais de validação que as empresas usem para decifrar se um candidato é adequado para a função de engenheiro de aprendizado de máquina. É claro que não ajuda o fato de a maioria das vagas de emprego receber centenas de candidaturas por dia.
Para compensar o acúmulo, os currículos dos candidatos geralmente passam por um sistema ATS que filtra as inscrições por palavras-chave específicas. Infelizmente, as pessoas perceberam isso rapidamente e preencheram seus currículos com palavras-chave para superar os sistemas ATS. Então, como você pode garantir que as empresas notem você?
Uma solução é trabalhar em projetos que demonstrem suas habilidades e ajudem você a criar um portfólio. Esses projetos podem ser várias postagens de blog bem elaboradas que detalham uma abordagem para um problema ou como implementar uma ferramenta específica (ou seja, configurar o monitoramento para um modelo de aprendizado de máquina pronto para produção). Um projeto também pode ser um sistema de ponta a ponta que você projetou para prever um resultado com base em algumas entradas. O mais importante é que você possa demonstrar os recursos que os empregadores desejam.
Se não tiver certeza de qual projeto construir, você pode participar de competições de ciência de dados hospedadas em plataformas como DataCamp e Kaggle. A contribuição para essas competições é altamente considerada por muitos empregadores e é uma ótima maneira de criar um portfólio.
Você pode ter uma ideia de como é participar de uma competição com este Tutorial de Competição da Kaggle.
A fase de divulgação
Quando você tiver um portfólio que fale por você, a próxima etapa é a divulgação. Muitas pessoas preferem a maneira tradicional de procurar emprego, que envolve o uso de painéis de empregos para se candidatar ao maior número possível de vagas com o mesmo currículo. Embora isso possa levar a algum sucesso, é mais um método de força bruta.
Uma abordagem mais estratégica para conseguir um emprego é definir um conjunto de empresas que você gostaria que fossem seus empregadores. Por exemplo, você prefere uma empresa que usa aprendizado de máquina ou uma empresa que aprimora os sistemas atuais? Qual é o tamanho que você gostaria que sua empresa ideal tivesse? Comece a fazer a você mesmo perguntas como essas para entender como é o seu empregador ideal e faça uma lista deles.
Depois de ter uma lista das empresas ideais, você pode procurar os tomadores de decisão (ou seja, gerentes de contratação, cientistas-chefes de dados, líderes de equipe) nessas organizações usando plataformas de mídia social como LinkedIn e Twitter. Tente anexar uma mensagem amigável para agregar valor a eles, pois é muito provável que eles já recebam muitas mensagens de pessoas em busca de oportunidades. Se você vier de uma perspectiva de doação, é mais provável que eles se interessem.
Olá [Insira o nome],
Li o artigo sobre o design do seu sistema de recomendação e admiro como você lidou com o problema da partida a frio. Dado o alto nível de especialização da sua equipe, você provavelmente já pensou nisso: recomendar artigos populares é extremamente útil para ajudar nas decisões das pessoas. Realizei um projeto para abordar esse problema - aqui está o link [inserir link]. Você estaria disponível para uma breve conversa sobre a abordagem que adotei nesse projeto? Informe o horário que você prefere para falar. Aqui está minha disponibilidade [inserir disponibilidade].
Com os melhores cumprimentos,
[Seu nome]
Observe que a sugestão acima tem dois requisitos fundamentais para ser cumprida:
- Ele pressupõe que você tenha uma presença on-line; se não tiver, certifique-se de pelo menos criar uma conta no LinkedIn e otimizar seu perfil.
- Isso pressupõe que você tenha feito uma pesquisa rigorosa sobre o departamento de aprendizado de máquina da empresa, pois você precisa estar por dentro do assunto se quiser agregar valor.
Mas você não deve parar por aí. Os recrutadores são extremamente úteis para conseguir seu primeiro emprego, portanto, é fundamental que você também tente se conectar com recrutadores por meio de plataformas como o LinkedIn. Crie um relacionamento e informe ao recrutador o tipo de trabalho em que você está interessado para que ele possa estar atento a você.
Um aviso importante é que isso não garante que você conseguirá um emprego. Entretanto, a abordagem sistemática da busca de emprego permite que você acompanhe melhor o seu progresso e melhore as áreas em que não se sai tão bem. Por exemplo, se você entrar em contato com alguém e não receber uma resposta, poderá ajustar a mensagem e enviá-la para outra pessoa. Se ela receber uma resposta, você poderá alterar a mensagem e usá-la para outra pessoa. O ideal é que você continue a ajustá-lo até receber mais e mais respostas.
O que você deve esperar de uma entrevista com um engenheiro de aprendizado de máquina
Diferentes empresas têm sua maneira preferida de conduzir o processo de entrevista, e encontrar cada abordagem pode ser um desafio. Uma boa prática é perguntar como funciona o processo de entrevista antes da sua primeira entrevista, mas essas informações geralmente são fornecidas a você. Além disso, a maioria das empresas tende a adotar a abordagem de organizações multinacionais (ou seja, Google, Facebook, Apple etc.) e, em seguida, adicionar sua própria versão para se adequar a elas. Assim, podemos aprender muito sobre como a maioria das empresas realiza entrevistas com engenheiros de aprendizado de máquina e ter uma ideia melhor do que esperar observando os processos de organizações multinacionais.
Entrevista com o Google
O Google busca contratar apenas os talentos mais brilhantes. Consequentemente, seu processo de entrevista extremamente desafiador é projetado para filtrar os candidatos que não atendem aos seus altos padrões.
O processo de entrevista também é extremamente amplo e específico para o Google (ou seja, Google Cloud), abrangendo vários tópicos, desde estruturas de dados e algoritmos até design e teste de sistemas. Você pode esperar passar por várias rodadas, incluindo uma triagem do recrutador, uma ou duas triagens técnicas por telefone e de quatro a seis entrevistas no local.
Entrevista na Amazon
Assim como o Google, o processo de entrevista da Amazon é específico para a Amazon (ou seja, AWS) e extremamente difícil. As entrevistas incluem uma triagem telefônica do recrutador, uma avaliação on-line em alguns casos, uma ou duas triagens telefônicas e de quatro a seis entrevistas no local.
Os tópicos a serem abordados incluem questões comportamentais, questões de engenharia de software (ou seja, design de sistema) e questões específicas de aprendizado de máquina. No entanto, é possível que o entrevistador pergunte sobre alguns de seus projetos de aprendizado de máquina e peça que você resolva um problema de codificação.
Meta-entrevista
O processo de entrevista do engenheiro de aprendizado de máquina da Meta é bastante holístico. Você passará por uma triagem do recrutador, uma entrevista de codificação e cerca de cinco entrevistas no local para determinar sua adequação. Você também pode receber uma tarefa para levar para casa, para que os gerentes de contratação vejam como você resolve os problemas na prática.
É importante observar que nem todos os processos de contratação das empresas são tão prolongados ou intensos quanto os das empresas multinacionais listadas acima. Por exemplo, algumas empresas não acreditam que seja tão necessário se aprofundar em estruturas de dados e algoritmos.
Ainda assim, a maioria concordaria que o design do sistema de aprendizado de máquina é essencial e incluiria uma seção para testar seu conhecimento nesse departamento. Portanto, você deve esperar várias rodadas de entrevistas - normalmente uma rodada de triagem, depois uma rodada técnica, seguida de uma entrevista comportamental - antes de ser tomada uma decisão.
Potencial salarial do engenheiro de aprendizado de máquina
O quanto você pode ganhar como engenheiro de aprendizado de máquina depende da sua localização. Por exemplo, o salário base médio de um engenheiro de aprendizado de máquina em 2024 nos Estados Unidos é de US$ 161.000, de acordo com o Indeed.
É evidente que isso pode precisar de algum refinamento, pois muitas empresas estão aceitando cada vez mais trabalhadores remotos. Tem havido um debate contínuo sobre como pagar os funcionários de forma justa devido ao aumento do trabalho remoto: algumas empresas resolveram pagar os funcionários com base em sua localização, o que significa que você pode ganhar menos do que alguém com a mesma função que você se estiver trabalhando em um país economicamente menos desenvolvido e ele estiver no escritório.
Outras empresas decidiram manter a taxa de pagamento independentemente do local. A ideia principal é que as empresas têm políticas diferentes sobre o pagamento de funcionários remotos, portanto, você terá que fazer a devida diligência.
Para uma análise mais aprofundada, confira nosso artigo dedicado aos salários dos engenheiros de aprendizado de máquina.
Conclusão
O resultado do fluxo de trabalho de um engenheiro de aprendizado de máquina é um produto de dados. Para trabalhar de forma eficaz como engenheiro de aprendizado de máquina, você deve ser um programador tecnicamente sólido, com sólida base em matemática, estatística, probabilidade e engenharia de software. Embora seja frequentemente solicitado nas descrições de cargos, um diploma geralmente não é exigido pela maioria das empresas, mas é necessário demonstrar suas capacidades com um portfólio.
O DataCamp tem excelentes trilhas de carreira para você começar sua jornada como engenheiro de aprendizado de máquina:
Perguntas frequentes
É difícil se tornar um engenheiro de aprendizado de máquina?
Para se tornar um engenheiro de aprendizado de máquina, você precisa ter uma base sólida em matemática, programação e ciência da computação, além de experiência em análise e modelagem de dados. Pode ser uma carreira desafiadora, mas, com dedicação e trabalho árduo, é possível alcançá-la.
Nossos cursos de aprendizado de máquina atendem a todos os níveis de experiência e ajudarão você a passar de iniciante a especialista em aprendizado de máquina.
Que habilidades são necessárias para você se tornar um engenheiro de aprendizado de máquina?
Para se tornar um engenheiro de aprendizado de máquina, você precisa ter uma base sólida em matemática, estatística, probabilidade e engenharia de software. Você também precisa ser um programador tecnicamente sólido. Aprender IA e aprendizado de máquina pode parecer assustador, mas há uma infinidade de recursos on-line que podem ajudar você a desenvolver suas habilidades.
Preciso de um diploma para me tornar um engenheiro de aprendizado de máquina?
Embora um diploma seja frequentemente solicitado nas descrições de cargos, ele geralmente não é exigido pela maioria das empresas. No entanto, é necessário demonstrar suas capacidades com um portfólio.
Como posso criar um portfólio como engenheiro de aprendizado de máquina?
Você pode criar um portfólio participando de competições de ciência de dados organizadas em plataformas como DataCamp e Kaggle. Você também pode trabalhar em projetos pessoais e contribuir para projetos de código aberto.
Como posso conseguir um emprego como engenheiro de aprendizado de máquina?
Uma abordagem mais estratégica para conseguir um emprego é definir um conjunto de empresas que você gostaria que fossem seus empregadores. Depois de ter uma lista das empresas ideais, você pode começar a procurar os tomadores de decisão nessas organizações usando plataformas de mídia social como LinkedIn e Twitter. Os recrutadores também são extremamente úteis para conseguir seu primeiro emprego, portanto, é fundamental que você também tente se conectar com recrutadores por meio de plataformas como o LinkedIn.
O que posso esperar da entrevista de um engenheiro de aprendizado de máquina?
Diferentes empresas têm sua maneira preferida de conduzir o processo de entrevista de aprendizado de máquina, mas a maioria delas tende a adotar a abordagem de organizações multinacionais (ou seja, Google, Facebook, Apple etc.) e, em seguida, dar o seu toque, de modo que se adapte a elas. Portanto, você deve esperar várias rodadas de entrevistas - que normalmente são uma rodada de triagem, depois uma rodada técnica, seguida de uma entrevista comportamental - antes que uma decisão seja tomada.
O aprendizado de máquina é uma opção de carreira bem remunerada?
Sim, o aprendizado de máquina é um campo de alta remuneração devido à demanda por profissionais qualificados e à complexidade do trabalho envolvido.

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