Como se tornar um engenheiro de IA

Um ano depois do lançamento do ChatGPT, a inteligência artificial (IA) nunca esteve tão em alta e presente no dia a dia. Praticamente todos os setores e indústrias devem passar por mudanças profundas com a implementação da IA.

A revolução da IA traz possibilidades sem fim. Mas, para cumprir o que promete, a IA precisa ser integrada às operações do dia a dia de empresas e governos. Isso dá muito trabalho — e se traduz numa necessidade urgente por profissionais com habilidades em IA para construir produtos e aplicações.

Um papel essencial para que soluções de IA decolarem é o de engenheiro de IA. Em linhas gerais, esse profissional é responsável por projetar, desenvolver e implementar soluções e aplicações que permitem que máquinas executem tarefas que normalmente exigiriam inteligência humana.

Neste artigo, vamos explicar tudo o que você precisa saber para começar como engenheiro de IA. Se você é um profissional de dados querendo migrar de função, um pesquisador de IA ou simplesmente apaixonado pelo tema, este guia é para você. Vamos abordar os detalhes do cargo de engenheiro de IA, o perfil e as habilidades típicas desses profissionais tão requisitados e o que esperar quando você conquistar seu primeiro emprego na área. Vamos lá!

O papel de um engenheiro de IA

Engenheiros de IA são vitais para empresas que querem aproveitar o poder da inteligência artificial. Eles integram ferramentas e soluções baseadas em IA nas operações do dia a dia.

Para fazer bem seu trabalho, engenheiros de IA precisam de uma formação ampla e híbrida, que combine conhecimentos de áreas como IA, machine learning (ML), ciência de dados e engenharia de software — além de um entendimento profundo do negócio e da organização onde atuam.

Por isso, apesar do forte viés técnico, engenharia de IA costuma estar associada a funções com perfil de liderança. Isso inclui conduzir projetos complexos e desafiadores, se relacionar com clientes e gerenciar e liderar times com eficácia.

Engenharia de IA vs. engenharia de ML

Ao falar de engenharia de IA, é importante não confundi-la com engenharia de ML. Embora existam sobreposições óbvias entre as duas, há diferenças importantes.

Para entender melhor, vamos começar pelas definições desses termos tão próximos.

• Inteligência artificial é um campo amplo da computação focado em criar sistemas inteligentes capazes de executar tarefas que normalmente exigiriam inteligência humana. Ela engloba um conjunto vasto de ferramentas e técnicas para fazer computadores agirem de forma inteligente e automatizada. Confira nosso guia completo, O que é IA?, para saber mais.
• Machine learning é um ramo especializado dentro da IA, voltado principalmente a projetar e ajustar algoritmos que ficam mais precisos e eficientes à medida que interagem com dados ao longo do tempo. Em poucas palavras, ML dá aos computadores a capacidade de analisar dados, extrair insights e tomar decisões ou fazer previsões sem precisar de programação explícita para essas tarefas. Para entender melhor como IA é diferente de machine learning, recomendamos nosso guia comparativo.

Fonte: DataCamp

Com base nessas definições, a principal diferença entre engenharia de IA e engenharia de ML está no escopo de atuação. Engenheiros de ML focam em desenvolver e ajustar modelos e escalá-los para produção como produtos de ML. Isso exige uma combinação de conhecimentos e habilidades de engenharia de software e ciência de dados. Você pode ler mais sobre como se tornar um engenheiro de ML em um artigo separado.

Já engenheiros de IA podem trabalhar com uma variedade de tecnologias e tarefas para desenvolver diferentes formas de inteligência de máquina. Embora algoritmos de ML e aplicações orientadas por dados possam predominar dependendo da empresa e da vaga, engenheiros de IA também lidam com outros tipos de IA, como robótica, compreensão de linguagem natural ou sistemas especialistas baseados em regras.

Como se tornar um engenheiro de IA: caminhos de formação

Como costuma acontecer com carreiras emergentes, não existe uma única rota para conseguir seu primeiro emprego como engenheiro de IA. Dependendo da sua base, senioridade e disponibilidade de tempo, alguns caminhos vão se encaixar melhor do que outros.

Veja a seguir diferentes trajetórias educacionais que podem levar você à engenharia de IA.

Graduação

Nos últimos anos, universidades no mundo todo começaram a oferecer cursos de graduação em IA e ML. Ótima notícia para o mercado — e uma excelente escolha se você está prestes a iniciar a faculdade.

Ainda assim, pela natureza interdisciplinar da IA, você também pode optar por outros cursos que ajudem a construir parte das habilidades e conhecimentos necessários para entrar em engenharia de IA. Exemplos: bacharelados em ciência de dados, ciência da computação, desenvolvimento de software ou matemática.

Pós-graduação

Uma especialização ou mestrado em IA ou áreas correlatas é uma ótima forma de ampliar conhecimentos e adquirir novas habilidades após a graduação — ou para profissionais experientes que querem migrar para engenharia de IA. Hoje há muitas opções para diferentes orçamentos, formatos e disponibilidades.

Cursos e trilhas de carreira

Bootcamps online ou plataformas de ciência de dados podem ser um caminho mais rápido e acessível para aprender as habilidades exigidas em engenharia de IA. Na DataCamp, trabalhamos para oferecer cursos de IA interativos e didáticos para todos os níveis. Seja você um aspirante a profissional de dados ou um líder na área, nosso catálogo de cursos e trilhas de carreira é completo.

Alguns dos melhores cursos e trilhas relacionados a IA na DataCamp:

• Understanding Artificial Intelligence Course
• Machine Learning Fundamentals with Python
• Introduction to Deep Learning with PyTorch
• Machine Learning Scientist with Python Career Track
• AI Fundamentals Career Track

Certificações e formações especializadas

Uma ótima maneira de comprovar suas habilidades em IA e ganhar vantagem no mercado é obter uma certificação em IA.

Certificações em IA são geralmente concedidas por entidades profissionais ou instituições de ensino e envolvem um processo rigoroso de avaliação. Para obter a certificação, normalmente é preciso passar por um exame ou por uma série de provas que testam seus conhecimentos e habilidades em áreas específicas de IA.

Existem muitos provedores de certificação em IA — entre eles, a DataCamp. Criadas em parceria com líderes do setor e baseadas nas demandas mais atuais, as DataCamp Certifications podem ajudar você a se destacar no competitivo mercado de IA.

Quer se certificar? Leia nosso guia com as principais certificações em IA para 2024 para entender o processo.

Desenvolvendo habilidades de engenheiro de IA

Engenheiros de IA atuam na interseção entre engenheiros de software e profissionais de dados. Pela natureza interdisciplinar, você precisará dominar fundamentos de ciência de dados e ter base sólida em conceitos de engenharia de software.

Ao mesmo tempo, engenheiros de IA precisam conhecer as diferentes formas de inteligência de máquina. Dependendo da empresa e da vaga, será preciso estar pronto para trabalhar com robótica, visão computacional, reconhecimento de fala e sistemas especialistas baseados em regras. Dois ótimos recursos para começar sua jornada rumo a engenheiro de IA são: 

1. Associate AI Engineer for Data Scientists Career Track: aprenda a treinar e avaliar modelos preditivos com as bibliotecas mais populares de Python, trabalhar com Large Language Models, fazer fine-tuning do Llama 3, integrá-lo em aplicações e desenvolver competências fundamentais de MLOps para levar modelos de IA à produção.

2. Associate AI Engineer for Developers Career Track: aprenda a criar backends com IA usando Large Language Models, engenharia de prompts, APIs populares de IA e bibliotecas open source, com projetos práticos para construir chatbots, mecanismos de recomendação e busca semântica.

Vamos nos aprofundar nas habilidades mais comuns para você entender melhor o que será preciso demonstrar. 

Habilidades técnicas

Programação

Implementar IA exige bom domínio de programação. Saber escrever código permite desenvolver algoritmos de IA, manipular dados e usar ferramentas e bibliotecas da área. Python é hoje a linguagem mais popular na comunidade de IA por sua simplicidade, flexibilidade e pela oferta de bibliotecas de ciência de dados. Mas há outras linguagens que valem a pena considerar, como R e Julia. Aqui vão alguns recursos da DataCamp para apoiar sua jornada em programação.

• Python Programming Skill Track vai ajudar você a aprimorar suas habilidades em Python. Você vai aprender a otimizar código, escrever funções e testes unitários e aplicar boas práticas de engenharia de software.
• R Programming Skill Track: de forma similar, nesta trilha você vai elevar suas habilidades em R, aprendendo a trabalhar com estruturas de dados comuns, otimizar código e escrever suas próprias funções.
• Julia Fundamentals Skill Track. Descubra o potencial de Julia, uma linguagem versátil e de alto desempenho pensada para ciência de dados.

Machine learning

ML é hoje o ramo mais popular da IA. Parte do seu trabalho como engenheiro de IA provavelmente vai envolver desenvolver e ajustar modelos de ML e transformá-los em produtos. Por isso, é essencial entender os diferentes algoritmos de machine learning, como funcionam, quando usar cada um e por aí vai.

Abaixo, alguns recursos para começar agora.

• Machine Learning Fundamentals with Python Skill Track ensina os fundamentos de ML e a ciência por trás, cobrindo predição, reconhecimento de padrões e noções de deep learning.
• Machine Learning Fundamentals in R Skill Track, onde você vai aprender a prever respostas categóricas e numéricas via classificação e regressão e descobrir estruturas ocultas em dados com aprendizado não supervisionado.

Algoritmos de IA

Além de ML, há outros subcampos de IA nos quais engenheiros de IA devem ter domínio. A área exata depende da empresa e da função, mas, quanto mais você souber, melhor. Aqui vão alguns tópicos com os quais você deve estar familiarizado.

• Image Processing with Python Skill Track. Esta trilha fornece ferramentas para manipular imagens e extrair informações.
• Natural Language Understanding in Python Skill Track. A maior parte dos dados disponíveis vem da comunicação humana. Seja para extrair informação de textos ou ensinar máquinas a gerar respostas mais humanas, como o ChatGPT, aprender NLP é essencial para engenheiros de IA.
• Spoken Language Processing in Python Course with Speech Recognition. Neste curso, você aprende a treinar máquinas para identificar e processar fala humana.

Big data

Algoritmos de IA de nova geração são movidos por volumes massivos de dados. Ao lidar com tantos dados, ferramentas tradicionais como Python ou R podem não ser as mais eficientes. Para trabalhar em projetos de big data, serão necessários novas ferramentas, como Apache Spark e bancos NoSQL, e metodologias como computação paralela e computação em nuvem.

• Big Data with PySpark Skill Track. Esta trilha apresenta o Spark, um framework popular e poderoso para computação paralela.
• Understanding Cloud Computing Course. Um excelente curso para começar em nuvem, cobrindo conceitos, termos e ferramentas essenciais.

Engenharia de software

O produto final para um engenheiro de machine learning é software funcionando. O desenho do sistema precisa ser muito bem pensado para que soluções de IA escalem bem com o aumento de dados.

Além disso, um sistema de IA é apenas um componente que deve se encaixar em um sistema maior e mais complexo. Assim, um engenheiro de IA precisa entender boas práticas de engenharia de software (versionamento, testes, documentação, código modular etc.) e como as diferentes peças formam um todo. Você terá que construir interfaces adequadas para seus sistemas se comunicarem com outros componentes.

• Introduction to Shell Course. A linha de comando Unix ajuda engenheiros de IA a combinar programas existentes de novas maneiras, automatizar tarefas repetitivas e executar programas em clusters e nuvem.

Habilidades comportamentais

• Resolução de problemas. Desenvolver e operar algoritmos de IA é uma tarefa complexa que exige entender profundamente o sistema no qual eles serão integrados. Engenheiros de IA precisam ter visão do todo e alinhar tecnologias, necessidades do negócio, prazos e recursos para garantir o sucesso do projeto.
• Trabalho em equipe. Dada a complexidade de desenvolver e integrar sistemas de IA, achar que uma única pessoa dá conta de tudo é ingênuo e contraproducente. Parte da responsabilidade do engenheiro de IA é engajar e coordenar o trabalho dos times e áreas envolvidos.
• Comunicação. Por fim, engenheiros de dados também precisam de habilidades de comunicação para atuar entre áreas e entender as necessidades de analistas e cientistas de dados, bem como de líderes de negócio. Dependendo da organização, pode ser necessário saber desenvolver dashboards, relatórios e outras visualizações para dialogar com stakeholders.

Ganhando experiência prática em engenharia de IA

Aprender para se tornar engenheiro de IA é empolgante, mas não é sem desafios. É um campo amplo, com muitos subtópicos e, dependendo do seu ponto de partida, pode levar tempo até consolidar todas as habilidades e conhecimentos necessários.

Dito isso, além dos recursos educacionais, obter experiência prática é fundamental para consolidar o aprendizado. Aplicar o que você aprende em projetos reais fortalece sua compreensão e gera experiência prática que enriquece seu perfil e ajuda você a se destacar no mercado.

Abaixo está uma lista de atividades e estratégias para colocar a mão na massa em IA.

• Estágios. Encontrar o emprego dos sonhos em IA pode ser difícil, especialmente no início da carreira e sem experiência. Uma ótima forma de entrar no mercado é por meio de um estágio — uma oportunidade de aprendizado no trabalho que permite ganhar experiência e fazer conexões valiosas com profissionais de IA.
• Projetos pessoais de IA. Tocar seus próprios projetos é um passo crítico para montar portfólio e treinar habilidades. Se você está nessa fase, recomendamos nosso guia sobre como montar um ótimo portfólio de ciência de dados e nosso post com projetos de IA.
• Code Along. Se você quer aprender com especialistas e ver como resolvem problemas do mundo real, experimente os DataCamp Code Alongs. Dê uma olhada na seção e prepare-se para programar lado a lado com líderes de IA em vários projetos.

Carreira e crescimento para engenheiros de IA

Caminhos de carreira em engenharia de IA

Dado o poder transformador da IA, como mostram ferramentas de próxima geração como o ChatGPT, não surpreende o crescimento acelerado das vagas relacionadas ao tema.

De acordo com o relatório Future of Jobs do Fórum Econômico Mundial, especialistas em IA e machine learning lideram a lista de cargos com maior crescimento nos próximos cinco anos. À medida que os setores adotam tecnologias de IA para otimizar operações e tomar melhores decisões, a demanda por engenheiros de IA tende a aumentar ainda mais.

Essa previsão é reforçada pelo crescimento projetado do mercado de IA entre 2021 e 2030, como mostrado abaixo.

Fonte: Statista

Dado o potencial transformador da IA, haverá oportunidades para engenheiros de IA em praticamente todos os setores, de tecnologia e finanças a marketing e manufatura.

Expectativas salariais

Temos um guia completo sobre salários de engenheiros de IA, que aprofunda o tema. Aqui, destacamos algumas informações essenciais.

Organizações em diferentes países e indústrias competem por engenheiros de IA para implementar soluções. Como a oferta de profissionais ainda não acompanha a demanda, a concorrência entre empresas para contratar esse talento é mais intensa do que em outros setores de tecnologia. Resultado: empregadores estão dispostos a pagar salários elevados para engenheiros de IA talentosos.

Segundo o Glassdoor, a remuneração total estimada para um AI Engineer nos EUA varia entre US$ 124 mil e US$ 193 mil por ano, embora o valor possa ser influenciado por fatores como senioridade, localização, formação e conhecimento em nichos específicos dentro de IA.

Fonte: Glassdoor

Conclusão

A IA vive um momento de ouro. Empresas do mundo todo buscam desesperadamente por talentos para implementar inteligência artificial em seus negócios. Engenheiros de IA estão entre os perfis mais demandados em ciência de dados hoje. Esperamos que este artigo tenha ajudado você a conhecer melhor esse papel tão popular e lucrativo.

Se você quer começar em engenharia de IA, a DataCamp está aqui para ajudar. Confira nosso conteúdo dedicado para saber mais e iniciar sua jornada hoje:

• Associate AI Engineer for Data Scientists Career Track
• Associate AI Engineer for Developers Career Track
• AI Fundamentals Career Track
• Machine Learning Scientist with Python Career Track
• How to Become a Machine Learning Engineer
• How to Learn AI From Scratch in 2024: A Complete Expert Guide
• How Much Do AI Engineers Make? A Guide to Salaries in 2023
• The Top AI Certifications for 2024: A Guide to Advancing Your Tech Career
• What is Prompt Engineering? A Detailed Guide