Como se tornar um engenheiro de machine learning em 2026

O machine learning (ML) é uma área da inteligência artificial (IA) e da ciência da computação que tenta imitar como a gente aprende, usando dados e algoritmos. O principal objetivo do machine learning é identificar padrões nos dados.

A galera acha que a IA vai continuar mudando os negócios como a gente conhece, e essa revolução já tá rolando em vários setores. Por isso, as empresas estão investindo bastante nessa área. Em meados de 2023, o tamanho médio dos negócios das empresas de IA chegou a US$ 29 milhões, o que é quase 50% a mais do que o total do ano de 2022. Esse aumento é, em parte, impulsionado pelo boom da IA generativa.

Uma função que é super importante pra essa iniciativa é a do engenheiro de machine learning.  Tem várias razões legais pra querer virar um engenheiro de machine learning:

• É uma opção de carreira lucrativa.
• É uma área empolgante que sempre vai trazer novos desafios e exigir um aprendizado contínuo.
• Uma carreira em inteligência artificial coloca você no centro da tecnologia mais inovadora da indústria moderna. Em outro artigo, você pode ver mais sobreIA x ML esaber mais sobre as habilidades de um engenheiro de IA na nossa postagem dedicada a isso.  

Agora que já falamos sobre o “porquê” de virar um engenheiro de machine learning, vamos explicar o que um engenheiro de machine learning faz e como você pode virar um. 

O que é um engenheiro de machine learning?

A engenharia de machine learning é vista como uma área da engenharia de software, então dá pra dizer que o estilo de vida dos profissionais é bem parecido. Assim como os engenheiros de software, os empregadores esperam que os engenheiros de machine learning sejam programadores experientes e conheçam ferramentas de engenharia de software, como IDEs, GitHub e Docker. 

A principal diferença é que os engenheiros de machine learning se concentram em criar programas que fornecem aos computadores os recursos necessários para aprenderem sozinhos. Eles fazem essa distinção combinando seus conhecimentos de engenharia de software com os de machine learning. 

O objetivo de um engenheiro de machine learning é transformar dados em um produto. Então, um engenheiro de machine learning pode ser descrito como um programador que entende bem de tecnologia e que pesquisa, constrói e projeta softwares de autoaprendizagem para automatizar modelos preditivos. 

O que faz um engenheiro de machine learning?

Todo mundo já deve ter ouvido falar dos cientistas de dados, principalmente depois que a Harvard Business School disse que é a profissão mais sexy do século XXI. Comparados aos cientistas de dados, os engenheiros de machine learning parecem estar um pouco mais adiante na linha de um projeto. Pra entender melhor, um cientista de dados analisa os dados pra gerar insights de negócios, enquanto um engenheiro de machine learning transforma os dados em um produto. 

Um engenheiro de machine learning estaria muito mais focado em escrever código que pega modelos teóricos de ciência de dados e os adapta para o nível de produção, para serem usados como um produto de machine learning. Mas, as responsabilidades específicas de um engenheiro de machine learning podem mudar dependendo de dois fatores principais: 1) o tamanho da organização e 2) o tipo de projeto. 

Ainda tem algumas responsabilidades gerais que você pode esperar de um cargo como engenheiro de machine learning. Essas responsabilidades incluem: 

• Projetar, pesquisar e desenvolver pipelines escaláveis de machine learning que automatizam o fluxo de trabalho do machine learning.
• Dimensionando protótipos de ciência de dados 
• Encontrar e extrair conjuntos de dados que sejam adequados para resolver o problema em questão. Isso pode ser feito junto com os engenheiros de dados. 
• Verificar se os dados extraídos são de boa qualidade e limpá-los
• Usando a análise estatística para melhorar a qualidade dos modelos de machine learning 
• Criando pipelines de dados e modelos
• Gerenciando a infraestrutura necessária para levar um modelo à produção
• Implementando modelos de machine learning
• Monitorar os sistemas de machine learning em produção e retreiná-los quando for necessário. 
• Criando estruturas de machine learning 

Chip Huyen, escritor e figura proeminente no campo do machine learning, sugeriu que é uma boa prática não se prender às definições de funções, já que elas geralmente refletem de forma imprecisa o que você pode estar fazendo. Por exemplo, dá pra encontrar duas pessoas trabalhando na mesma equipe que fazem tarefas bem diferentes. Mesmo assim, você também pode encontrar duas pessoas em empresas diferentes que fazem coisas parecidas, mas têm cargos bem diferentes.

Engenharia de machine learning comparada a outras funções semelhantes relacionadas a dados

Quais habilidades um engenheiro de machine learning precisa ter? 

Os engenheiros de machine learning estão na junção entre engenheiros de software e cientistas de dados. Por ser uma área interdisciplinar, você precisa saber bem das habilidades básicas de ciência de dados e entender direitinho os princípios de engenharia de software. 

É importante notar que a maioria das funções de engenheiro de machine learning não exige diploma, mesmo que várias descrições de cargo ainda o listem como requisito. Se você puder mostrar as habilidades necessárias para um engenheiro de machine learning no seu portfólio, ainda pode ser considerado. Vamos dar uma olhada mais de perto na formação, habilidades e experiência necessárias para você ter uma ideia melhor do que precisa mostrar. 

Habilidades técnicas

• Programação avançada: O requisito mais óbvio é saber escrever código. Python e R são as linguagens mais populares entre os profissionais de machine learning. Mas, algumas empresas podem querer que você saiba outras linguagens, tipo C++ e Java. 
• Matemática, probabilidade e estatística: Matemática, probabilidade e estatística têm um papel importante no machine learning. Por exemplo, a álgebra linear (uma área da matemática) foca bastante em vetores, matrizes e transformações lineares, que são todos aspectos fundamentais do machine learning. A gente vê isso muitas vezes em notações que descrevem como um algoritmo funciona e precisa ter um bom conhecimento disso ao implementar um algoritmo em código. Outras técnicas importantes exigem um bom entendimento de probabilidade para nos ajudar a lidar com a incerteza no mundo real, bem como estatística para nos ajudar a construir e validar nossos modelos. 
• Algoritmos e estruturas de machine learning: É improvável que você precise implementar um algoritmo de machine learning do zero. Várias pessoas experientes criaram várias estruturas de machine learning (por exemplo, scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, Hugging Face, etc.) que tornam o machine learning acessível. Mas, escolher e otimizar um modelo legal para a tarefa precisa de um bom conhecimento sobre algoritmos de machine learning, seus hiperparâmetros e como eles afetam o aprendizado. Você também precisa saber os prós e contras de usar cada abordagem relativa ao resolver um problema, o que também exige um bom conhecimento do funcionamento interno de vários algoritmos de machine learning.
• Engenharia de software e design de sistemas: O resultado final para um engenheiro de machine learning é um software que funcione. É preciso pensar bem em como o sistema é projetado para desenvolver sistemas de machine learning que se adaptem bem ao aumento dos dados. Além disso, um sistema de machine learning é um componente menor necessário para se encaixar em um sistema mais extenso. Então, um engenheiro de machine learning precisa entender várias práticas recomendadas de engenharia de software (como controle de versão, testes, documentação, codificação modular, etc.) e como as diferentes partes formam um sistema. Você vai precisar criar uma interface adequada para o seu modelo de machine learning, que consiga se comunicar de forma eficaz com os componentes do sistema.
• MLOps: As operações de machine learning (MLOps) são uma das funções principais da engenharia de machine learning. Ele se concentra em simplificar o processo de implantação de modelos de machine learning na produção e os recursos necessários para mantê-los e monitorá-los uma vez em produção. Ainda é uma função relativamente nova, mas está começando a ganhar força como uma abordagem prática para criar aplicativos de machine learning de alta qualidade. 

Habilidades interpessoais 

• Comunicação: Os engenheiros de machine learning precisam trabalhar com várias pessoas interessadas. Algumas dessas partes interessadas vão ser bem técnicas (por exemplo, cientistas de dados), enquanto outras podem não ser (por exemplo, equipes de produto). Então, é super importante adaptar seu jeito de se comunicar com as pessoas envolvidas. 
• Resolução de problemas: Apesar de todas as ferramentas sofisticadas na vanguarda do machine learning, o principal objetivo de um projeto de machine learning é resolver um problema. Isso quer dizer que pensar de forma criativa e crítica sobre os problemas é uma característica super importante para os engenheiros de machine learning. 
• Aprendizado contínuo: Machine learning é uma área que está mudando rapidinho. Ao ler este artigo, você percebe que um pesquisador está trabalhando em algum lugar para melhorar algum modelo ou processo. Para se manter na vanguarda, você precisa ter um talento especial para aprender rapidamente novas ferramentas, como elas funcionam, onde funcionam bem e onde não funcionam. Resumindo, a decisão de ser engenheiro de machine learning é um compromisso implícito com o aprendizado contínuo.

O Caminho de Aprendizagem do Engenheiro de Machine Learning

Começar a jornada para se tornar um engenheiro de machine learning pode ser emocionante e desafiador. Como vimos antes, a área exige uma mistura de conhecimento teórico e habilidades práticas. Aqui está um caminho de trilhas de aprendizagem estruturado para guiá-lo na aquisição dos conhecimentos necessários:

1. Construa uma base sólida

Comece com o básico de álgebra linear, cálculo, probabilidade e estatística. Isso é importante pra entender os algoritmos e modelos de machine learning. Depois, aprenda bem as linguagens de programação que todo mundo usa em machine learning, tipo Python e R. Aprenda o básico de programação, estruturas de dados e algoritmos.

2. Mergulhe nos conceitos de machine learning

Familiarize-se com vários algoritmos de machine learning, incluindo regressão linear, árvores de decisão, máquinas de vetor de suporte e redes neurais. É essencial entender como esses algoritmos funcionam e quando usá-los.

Adquira experiência prática com frameworks populares de machine learning, como TensorFlow, PyTorch e scikit-learn. Essas ferramentas facilitam a implementação de algoritmos e modelos complexos. Pratique criando e testando modelos em plataformas como Kaggle, Google Colab e DataLab.

3. Desenvolva habilidades em engenharia de software

Aprenda os princípios do design de sistemas escaláveis e eficientes. Isso inclui entender APIs, microsserviços e computação em nuvem. Recursos como “Designing Data-Intensive Applications” (Projetando aplicativos com uso intensivo de dados), de Martin Kleppmann, oferecem um conhecimento bem detalhado sobre design de sistemas.

Domine sistemas de controle de versão como o Git e plataformas como o GitHub. Isso é essencial para a colaboração e o gerenciamento eficaz das bases de código. Participe de projetos de código aberto para ganhar experiência no mundo real.

4. Explore MLOps

Entenda os processos envolvidos na implantação de modelos de machine learning na produção. Aprenda sobre Docker, Kubernetes e nuvem como AWS, Google Cloud e Azure. Essas habilidades são essenciais para garantir que seus modelos sejam acessíveis e fáceis de manter.

Aprenda a monitorar o desempenho dos seus modelos em produção e a implementar estratégias para retreiná-los e atualizá-los à medida que novos dados forem disponibilizados. Isso inclui configurar pipelines e fluxos de trabalho automatizados.

5. Crie um portfólio

Trabalhe em projetos reais que mostram suas habilidades. Isso pode variar de tarefas simples de análise de dados a aplicações complexas de machine learning. Documente seus projetos com cuidado e publique-os em plataformas como o GitHub ou blogs pessoais.

Participe de competições de machine learning em plataformas como Kaggle e DataCamp. Essas competições oferecem experiência prática e ajudam você a aplicar seus conhecimentos para resolver problemas do mundo real.

Marcos do Percurso de Aprendizagem

Como conseguir seu primeiro emprego como engenheiro de machine learning

Como você consegue seu primeiro emprego? Isso pode ser dividido em duas fases: 1) Construção de portfólio e 2) Divulgação. A fase de construção do portfólio deve acontecer enquanto você está aprendendo sobre machine learning. É bom fazer um pouco de divulgação, mas isso fica mais fácil quando você tem um portfólio legal. Então, vamos nos aprofundar em cada fase. 

A fase de construção do portfólio 

Um dos maiores desafios na hora de se candidatar a vagas na área de machine learning é conseguir uma entrevista. Como a área é relativamente nova, não tem critérios universais que as empresas usam pra saber se um candidato é adequado pro cargo de engenheiro de machine learning. Claro, não ajuda muito que a maioria das vagas de emprego receba centenas de candidaturas por dia.

Pra dar um jeito no acúmulo de currículos, eles geralmente passam por um sistema ATS que filtra as candidaturas por palavras-chave específicas. Infelizmente, as pessoas logo perceberam isso e começaram a encher seus currículos com palavras-chave pra passar pelos sistemas ATS. Então, como você pode garantir que as empresas notem você? 

Uma solução é trabalhar em projetos que mostrem suas habilidades e ajudem a construir 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 (por exemplo, configurar o monitoramento para um modelo de machine learning pronto para produção). Um projeto também pode ser um sistema completo que você criou para prever um resultado a partir de algumas informações. O mais importante é que você consiga mostrar as habilidades que os empregadores querem. 

Se você não tem certeza sobre qual projeto criar, pode participar de competições de ciência de dados em plataformas comoDataCamp eKaggle. Participar dessas competições é super valorizado por muitos empregadores e é uma ótima maneira de construir um portfólio.

Você pode ter uma ideia de como é participar de uma competição com este Tutorial da Competição Kaggle. 

A fase de divulgação

Depois de ter um portfólio que fale por você, a próxima etapa é divulgar seu trabalho. Muita gente prefere a maneira tradicional de procurar emprego, que é usar sites de emprego para se candidatar ao máximo de vagas possível com o mesmo currículo. Embora isso possa trazer algum sucesso, é mais um método de força bruta. 

Uma abordagem mais estratégica para conseguir um emprego é definir um conjunto de empresas nas quais você gostaria de trabalhar. Por exemplo, você prefere uma empresa que usa machine learning ou uma empresa que aprimora os sistemas atuais? Qual seria o tamanho ideal da sua empresa? Comece a se perguntar coisas assim pra descobrir como é o seu empregador ideal e anote tudo.

Depois de ter uma lista das empresas ideais, você pode procurar os tomadores de decisão (ou seja, gerentes de contratação, cientistas-chefe de dados, líderes de equipe) nessas organizações usando plataformas de mídia social como LinkedIn e Twitter. Tente mandar uma mensagem simpática pra dar um toque especial, já que é bem provável que eles já recebam um monte de mensagens de pessoas procurando oportunidades. Aborde a questão com uma perspectiva generosa, pois assim é mais provável que eles se interessem. 

Oi [Insira o nome],
Eu li o artigo sobre o design do seu sistema de recomendações e curti muito como você lidou com o problema do cold start. Dado o alto nível de especialização da sua equipe, você provavelmente já pensou nisso: recomendar artigos populares é super útil para ajudar as pessoas a tomarem decisões. Eu fiz um projeto pra tentar resolver esse problema — aqui tá o link [colocar link]. Você estaria disponível para uma breve conversa sobre a abordagem que adotei neste projeto? Por favor, me diga qual é o melhor horário para conversarmos. Aqui está a minha disponibilidade [insira a disponibilidade]. 

Atenciosamente,

[Seu nome] 

Observe que a sugestão acima tem dois requisitos importantes que precisam ser cumpridos: 

1. Isso pressupõe que você já tem uma presença online; se não tiver, pelo menos crie uma conta no LinkedIn e otimize seu perfil.
2. Isso quer dizer que você já deve ter feito uma pesquisa bem completa sobre o departamento de machine learning da empresa, porque você precisa estar por dentro de tudo se quiser agregar valor. 

Mas não pare por aí. Os recrutadores são super úteis pra conseguir seu primeiro emprego, então é essencial que você também tente se conectar com eles por meio de plataformas como o LinkedIn. Construa um relacionamento e diga ao recrutador o tipo de trabalho que você curte, pra que ele possa ficar de olho nas oportunidades pra você. 

É importante lembrar que isso não garante que você vai conseguir um emprego. Mas, ter uma abordagem sistemática na busca por emprego te ajuda a acompanhar melhor o seu progresso e melhorar nas áreas em que você não está indo tão bem. Por exemplo, se você entrar em contato com alguém e não receber resposta, pode ajustar a mensagem e enviá-la para outra pessoa. Se receber uma resposta, você pode alterar essa mensagem e usá-la para outra pessoa.  O ideal é continuar ajustando até receber cada vez mais respostas. 

O que esperar numa entrevista para engenheiro de machine learning

Diferentes empresas têm sua maneira preferida de conduzir o processo de entrevista, e descobrir cada abordagem pode ser um desafio. Uma boa prática é perguntar como funciona o processo de entrevista antes da sua primeira entrevista, mas essa informação geralmente é fornecida a você. Além disso, a maioria das empresas costuma pegar a abordagem de organizações multinacionais (tipo Google, Facebook, Apple, etc.) e depois dá o seu toque pessoal pra se adequar a elas. Assim, podemos aprender muito sobre como a maioria das empresas conduzentrevistas com engenheiros de machine learning e ter uma ideia melhor do que esperar ao observar os processos de organizações multinacionais. 

Entrevista no Google 

O Google quer contratar só os melhores talentos. Então, o processo de entrevista é bem desafiador, feito pra filtrar os candidatos que não se encaixam nos altos padrões da empresa. 

O processo de entrevista também é bem abrangente e específico para o Google (ou seja, Google Nuvem), cobrindo vários assuntos, desde estruturas de dados e algoritmos até design e testes de sistemas. Você pode esperar passar por várias etapas, incluindo uma triagem do recrutador, uma ou duas triagens técnicas por telefone e quatro a seis entrevistas presenciais.

Entrevista na Amazon

Assim como o Google, o processo de entrevista da Amazon é específico para a Amazon (ou seja, AWS) e super difícil. As entrevistas incluem uma triagem por telefone com o recrutador, uma avaliação online em alguns casos, uma ou duas triagens por telefone e quatro a seis entrevistas presenciais. 

Os tópicos a serem abordados incluem questões comportamentais, questões de engenharia de software (ou seja, projeto de sistemas) e questões específicas de machine learning. Mas, pode ser que o entrevistador pergunte sobre alguns dos seus projetos de machine learning e peça pra você resolver um problema de programação.

Entrevista meta 

O processo de entrevista para engenheiro de machine learning da Meta é bem completo. Você passará por uma triagem do recrutador, uma entrevista de codificação e cerca de cinco entrevistas presenciais para determinar sua adequação. Você também pode receber uma tarefa para fazer em casa, para que os gerentes de contratação vejam como você lida com os problemas na prática. 

É importante notar que nem todos os processos de contratação das empresas são tão demorados ou intensos quanto os das multinacionais mencionadas acima. Por exemplo, algumas empresas não acham que seja tão necessário se concentrar em estruturas de dados e algoritmos.

Mesmo assim, a maioria concordaria que o design do sistema de machine learning é essencial e incluiria uma seção para testar seus conhecimentos nessa área. Então, é bom se preparar pra várias rodadas de entrevistas — geralmente uma rodada de triagem, depois uma rodada técnica, seguida por uma entrevista comportamental — antes que a decisão seja tomada.

Salário potencial de um engenheiro de machine learning

Quanto você pode ganhar como engenheiro de machine learning depende de onde você mora. Por exemplo, o salário base médio de um engenheiro de machine learning em 2025 nos Estados Unidos era de US$ 162.297, de acordo com o Indeed. 

É óbvio que isso pode precisar de alguns ajustes, já que muitas empresas estão aceitando cada vez mais trabalhadores remotos. Tem rolado um debate sobre como pagar os funcionários de forma justa com o aumento do trabalho remoto: algumas empresas decidiram pagar os funcionários com base na localização deles, o que significa que você pode ganhar menos do que alguém na mesma função se estiver trabalhando de um país menos desenvolvido economicamente e eles estiverem no escritório.

Outras empresas decidiram manter a taxa de remuneração independentemente da localização. A ideia principal é que as empresas têm políticas diferentes sobre o pagamento de trabalhadores remotos, então você vai ter que fazer sua devida diligência. 

Dá uma olhada no nosso artigo sobre salários de engenheiros de machine learning pra uma análise mais detalhada.

Conclusão

O resultado do trabalho de um engenheiro de machine learning é um produto de dados. Pra trabalhar bem como engenheiro de machine learning, você precisa ser um programador que entende de tecnologia, com uma base sólida em matemática, estatística, probabilidade e engenharia de software. Embora seja frequentemente exigido nas descrições de cargos, um diploma geralmente não é necessário para a maioria das empresas, mas é preciso mostrar suas habilidades com um portfólio.

DataCamp tem excelentes programas de carreira para você começar sua jornada como engenheiro de machine learning: 

• Cientista de machine learning com R
• Cientista de machine learning com Python