As 12 principais habilidades de engenheiro de aprendizado de máquina para iniciar sua carreira

Chega de ciência de dados! Há um novo garoto no quarteirão que está agitando as coisas no setor de dados: o engenheiro de aprendizado de máquina.

Essa função testemunhou um enorme crescimento nos últimos anos, ultrapassando até mesmo a ciência de dados para se tornar um dos empregos que mais crescem nos EUA. O salário de um engenheiro de aprendizado de máquina também está no mesmo nível e, em alguns casos, é até maior do que o de um cientista de dados.

Neste artigo, vamos nos aprofundar no escopo do trabalho de um engenheiro de aprendizado de máquina e saber exatamente o que a função implica. Em seguida, mostraremos a você as habilidades necessárias para se tornar um engenheiro de aprendizado de máquina, analisando as áreas de conhecimento específicas que você precisará dominar. Por fim, exploraremos caminhos de aprendizado eficazes para ajudá-lo a adquirir essas habilidades e se tornar um engenheiro de aprendizado de máquina pronto para o trabalho.

O que é um engenheiro de aprendizado de máquina?

Em termos simples, os engenheiros de aprendizado de máquina estão na interseção da ciência de dados e da engenharia de software.

Vamos dar uma olhada em um exemplo para entender melhor isso:

Uma empresa de comércio eletrônico contrata uma equipe de ciência de dados para criar modelos preditivos. A equipe cria com sucesso um algoritmo para fornecer aos usuários recomendações com base em seu histórico de compras.

No entanto, eles não conseguem integrar esse modelo ao site de comércio eletrônico e realmente exibir os itens recomendados para o cliente, o que resulta em uma experiência ruim para o usuário:

Imagem por DALLE-3

Esse gargalo ocorre porque, embora a equipe seja excelente na realização de análises estatísticas e na criação de modelos de aprendizado de máquina altamente precisos, ela tem dificuldades para produzir esses algoritmos devido à falta de conhecimento especializado em engenharia de software.

A empresa acaba tendo que terceirizar essa tarefa para uma organização terceirizada, gastando mais tempo e dinheiro do que inicialmente esperava investir no projeto.

Essa discrepância entre o desenvolvimento e a implementação de modelos levou ao surgimento do engenheiro de aprendizado de máquina, um profissional que possui o conjunto de habilidades combinadas de um cientista de dados e de um engenheiro de software.

Habilidades do engenheiro técnico de aprendizado de máquina

Temos um artigo completo sobre como se tornar um engenheiro de aprendizado de máquina, que explora os caminhos para o setor. Aqui, estamos nos concentrando mais nas habilidades de que você precisará e em como adquiri-las.

Como a engenharia de aprendizado de máquina está na encruzilhada da ciência de dados e da engenharia de software, você deve conhecer bem os principais conceitos de ambos os domínios:

Habilidades de ciência de dados para engenharia de ML

1. Análise estatística e probabilidade

Um conhecimento básico de estatística é necessário se você quiser se tornar um engenheiro de aprendizado de máquina, pois ele permite que você interprete dados e extraia insights relevantes. Isso envolve o conhecimento de testes estatísticos, distribuições e teorias de probabilidade.

Depois de compreender bem os conceitos estatísticos, você poderá criar modelos precisos e fazer previsões com base na análise de dados.

Embora esses conceitos possam parecer estranhos para você, eles não são tão difíceis de aprender! O curso de Introdução à Estatística da Datacamp lhe dará uma base sólida sobre o assunto, ensinando tópicos como distribuições de probabilidade e testes de hipóteses.

Ao final deste curso, você será capaz de coletar, analisar e tirar conclusões de conjuntos de dados do mundo real.

2. Aprendizado de máquina

Você também deve ser versado na criação de modelos de aprendizado de máquina altamente precisos, como árvores de decisão, agrupamento e algoritmos de regressão.

Esse é um conjunto de habilidades essenciais de um cientista de dados que você deve dominar para que os modelos criados sejam teoricamente sólidos e proporcionem aos consumidores uma ótima experiência de usuário.

Para entender e implementar adequadamente os algoritmos descritos acima, você pode fazer o nosso curso de aprendizado Machine Learning Fundamentals. Se você for um iniciante na área e precisar de uma atualização sobre o que o aprendizado de máquina realmente envolve, leia nossa visão geral abrangente do campo, onde descrevemos sua importância, aplicações e como você pode começar.

3. Avaliação do modelo

Depois de criar um modelo de aprendizado de máquina, você deve avaliar seu desempenho para garantir sua eficácia e confiabilidade. Isso envolve a utilização de métricas apropriadas, como exatidão, precisão e recuperação, para avaliar se o modelo está de acordo com as expectativas.

Como engenheiro de aprendizado de máquina, você precisa dar um passo adiante e monitorar o desempenho do modelo no mundo real.

Depois de implementar um algoritmo, você deve avaliá-lo regularmente para garantir que ele se adapte às mudanças à medida que novos dados começam a entrar no sistema. Um descuido nesse estágio pode levar a um projeto de aprendizado de máquina fracassado.

Aqui está um estudo de caso do mundo real que mostra a importância da avaliação consistente do modelo:

Imagem por DALLE-3

Após apenas três meses de criação de um modelo de aprendizado de máquina para prever readmissões em vários hospitais, esse CTO descobriu que o sistema estava fazendo previsões imprecisas. Isso se deve ao fato de os dados que entravam no sistema terem mudado, quebrando os recursos dos quais o modelo dependia. É imperativo capturar e corrigir problemas como esse em um estágio inicial por meio do monitoramento contínuo e da avaliação do modelo.

Você pode saber mais sobre como avaliar modelos de aprendizado de máquina em nosso curso Validação de modelo em Python.

Habilidades de engenharia de software para engenharia de ML

A seguir, vamos dar uma olhada em algumas das habilidades de engenharia de software de que você precisará:

4. DevOps e CI/CD

Para implantar modelos de aprendizado de máquina e monitorar continuamente seu desempenho ao longo do tempo, você precisa aprender DevOps, uma combinação de desenvolvimento de software e operações de TI.

Em termos simples, esse é um conjunto de práticas que permite reduzir o tempo necessário para desenvolver software e, ao mesmo tempo, garantir que o produto final seja de alta qualidade.

Duas práticas fundamentais em DevOps incluem Integração Contínua (CI) e Implantação Contínua (CD). A CI permite que você teste automaticamente as alterações no código para corrigir erros rapidamente. Posteriormente, o CD automatiza a implantação das alterações de código na produção após o teste.

Faça nosso curso Introdução ao DevOps para saber mais sobre DevOps e pipelines de CI/CD.

5. Plataformas de nuvem

Plataformas de nuvem, como AWS, Azure e Google Cloud Platform, oferecem serviços projetados especificamente para criar, treinar e implantar modelos de aprendizado de máquina.

A AWS, por exemplo, fornece o Sagemaker para facilitar algoritmos de aprendizado de máquina de alta qualidade e baixo custo. Outros serviços, como o CodeBuild, também ajudam a automatizar o processo de CI/CD, tirando horas de trabalho pesado de suas mãos.

As empresas estão adotando cada vez mais plataformas de nuvem para suas iniciativas de IA e aprendizado de máquina, o que torna a familiaridade com elas altamente valiosa.

Como elas são muito procuradas, recomendamos que você aprenda essas plataformas para melhorar suas perspectivas de carreira como engenheiro de aprendizado de máquina.

Para começar a usar a computação em nuvem, você pode fazer o curso AWS Cloud Concepts da Datacamp.

6. Controle de versão

Depois de implantar modelos de aprendizado de máquina em aplicativos do mundo real, você acabará tendo que atualizar os dados usados para treinar esses algoritmos ou criar diferentes versões de modelos com o passar do tempo.

O controle de versão é um sistema que registra essas alterações ao longo do tempo, permitindo acompanhar as revisões e reverter para versões anteriores, se necessário.

Isso permite que você identifique exatamente quem alterou o quê e quando. Ele também facilita a colaboração contínua e permite que você experimente novas ideias sem medo de perder o código original.

O Git é a ferramenta mais usada para controle de versão, pois ajuda a acompanhar o histórico do código-fonte. Você pode fazer nosso curso Introdução ao Git se quiser saber mais sobre controle de versão.

Habilidades do engenheiro de aprendizado de máquina - Linguagens de programação

É claro que não é surpresa que, para se tornar um engenheiro de aprendizado de máquina, você precisa saber programar.

A maioria dos anúncios de emprego de engenheiro de aprendizado de máquina espera proficiência em pelo menos uma linguagem de programação, como Python, Java ou C++. Há uma forte ênfase no conhecimento de programação orientada a objetos (OOP).

Isso ocorre porque a OOP é um paradigma de programação que ajuda a estruturar seu código e torná-lo mais gerenciável, simplificando o desenvolvimento de tarefas complexas de aprendizado de máquina.

Cada idioma oferece benefícios exclusivos:

7. Python

O Python é uma escolha popular para a engenharia de aprendizado de máquina devido à sua simplicidade, juntamente com uma ampla variedade de bibliotecas, como Tensorflow e Pytorch.

Como a linguagem é amplamente usada em diferentes campos da tecnologia, como análise de dados e desenvolvimento da Web, o conhecimento de Python é transferível e abre portas para várias outras funções. Nosso curso Python Fundamentals é o lugar ideal para dominar os fundamentos da análise de dados com Python.

8. Java

Embora não seja tão popular quanto o Python, o Java também é amplamente usado no setor e é conhecido por sua robustez.

Devido à sua capacidade de lidar com sistemas distribuídos em grande escala de forma eficiente, é a escolha ideal para a implantação de modelos de aprendizado de máquina em ambientes de produção.

Além disso, algumas organizações podem exigir que você trabalhe com tecnologias de Big Data, como Apache Spark e Hadoop, ambas escritas em Java. O conhecimento de Java pode proporcionar uma experiência mais perfeita ao trabalhar com essas plataformas.

9. C++

O C++ costuma ser mais eficiente que o Python e o Java, o que o torna uma linguagem ideal para cenários em que o desempenho computacional é vital.

Ao executar tarefas com uso intensivo de recursos, como o treinamento de modelos de aprendizagem profunda, por exemplo, o C++ pode reduzir significativamente o tempo de treinamento e melhorar o desempenho do modelo.

Além disso, estruturas populares de aprendizado de máquina, como Tensorflow e Pytorch, são escritas em C++, e a linguagem permite maior controle sobre a implementação e a otimização do modelo.

Se você só tiver tempo para aprender uma linguagem de programação, recomendamos aprender Python, pois ela é muito procurada, fácil de usar e versátil.

Ele também oferece uma ampla variedade de bibliotecas de aprendizado de máquina que não estão prontamente disponíveis em Java e C++. Além disso, quando você aprende a programar em uma linguagem, as habilidades adquiridas são transferíveis para outras linguagens de programação, permitindo que você se adapte facilmente e aprenda novas tecnologias à medida que avança.

Habilidades interpessoais para engenheiros de aprendizado de máquina

Os empregadores estão cada vez mais procurando candidatos com conhecimento técnico e habilidades interpessoais que os tornem fáceis de trabalhar. Algumas habilidades sociais que você deve ter como engenheiro de aprendizado de máquina incluem:

10. Comunicação

Como engenheiro de aprendizado de máquina, você deve reunir requisitos e apresentar as descobertas às principais partes interessadas para garantir que o produto final esteja alinhado com o objetivo comercial.

Isso significa que você deve ser bom em transmitir seu ponto de vista. Como as partes interessadas não técnicas geralmente não entendem o jargão técnico, é essencial traduzir conceitos complexos de aprendizado de máquina em termos compreensíveis.

Se quiser aprimorar suas habilidades de apresentação e comunicação de dados, você pode fazer nosso curso Conceitos de comunicação de dados.

11. Solução de problemas

Como engenheiro de aprendizado de máquina, você frequentemente se deparará com problemas ao criar, testar e implantar modelos. Um exemplo disso pode ser visto anteriormente no artigo, quando um sistema que havia sido meticulosamente criado e testado começou a se degradar devido a mudanças nos dados do mundo real.

Ao se deparar com problemas como esse, é fundamental trabalhar com a sua equipe para analisar a situação, identificar possíveis causas e testar sistematicamente as soluções.

12. Aprendizagem contínua

O setor de tecnologia está sempre mudando, e novas estruturas e linguagens de programação são introduzidas com frequência.

Como engenheiro de aprendizado de máquina, é importante que você não se concentre demais em uma única pilha de tecnologia e esteja aberto a experimentar novas estruturas à medida que forem lançadas. Flexibilidade e aprendizado contínuo são fundamentais para se manter no topo de sua área.

Considerações finais

Em resumo, a engenharia de aprendizado de máquina é uma carreira de rápido crescimento que atende a uma lacuna significativa de habilidades entre a ciência de dados e a engenharia de software.

Se quiser conseguir um emprego nessa área, você deve ter conhecimento de ciência de dados, engenharia de software e pelo menos uma linguagem de programação. Além disso, as habilidades interpessoais, como comunicação eficaz e solução de problemas, aumentarão suas chances de ser contratado e promovido na área.

Por fim, lembre-se de evoluir continuamente com o cenário tecnológico, manter-se atualizado com as últimas tendências e desenvolver um conjunto versátil de habilidades.

Se você está pronto para iniciar sua jornada para se tornar um engenheiro de aprendizado de máquina, confira nossa trilha de habilidades de engenheiro de aprendizado de máquina, que foi projetada para profissionais aspirantes.