Engenheiro de IA / Machine Learning

modelosdadosaprendizado de máquinaPythoninteligência artificial

Função e responsabilidades

Prepara conjuntos de dados, projeta e treina modelos, coloca pipelines em produção, avalia desempenho e itera com stakeholders sobre resultados reais.

Principais forças

Competências técnicas32% (Job)
Pensamento analítico20% (Job)
Resolução de problemas18% (Job)
Trabalho em equipa10% (Job)
Comunicação10% (Job)
Criatividade10% (Job)

O que isso significa para você

Trabalho em equipa – Trabalha em parceria com dados, produto e engenharia para entregar serviços de ML confiáveis.
Competências técnicas – Constrói e escala pipelines de ML, desde a preparação de dados até a implantação.
Pensamento analítico – Interpreta sinais e experimentos para escolher a abordagem correta do modelo.

Tarefas típicas

Implementar modelos via serviços ou pipelines e monitorar precisão e deriva
Preparar conjuntos de dados, avaliar desempenho e ajustar características e hiperparâmetros
Projetar e treinar modelos de machine learning do protótipo à produção

Trabalho diário

Implantar modelos e monitorar deriva ou regressões de desempenho
Revisar resultados de experimentos e métricas de modelos com equipes de produto
Iterar em pipelines de dados, características e execuções de treinamento

Educação recomendada

Útil, mas não obrigatório

Cursos de IA responsável ou ética
Certificações em ML na nuvem

Caminhos alternativos

Engenheiro de Pesquisa Aplicada
Cientista de Dados
Engenheiro de MLOps

Ambiente de trabalho

Tamanho da equipe: Colabora dentro de equipes multifuncionais de dados e produto
Empregadores típicos: Empresas de tecnologia, laboratórios de pesquisa, empresas orientadas a dados
Contato com pessoas: Trabalha próximo a cientistas de dados, engenheiros e gerentes de produto
Nível de estresse: Moderado com picos próximos a lançamentos ou problemas de modelo
Horário de trabalho: Horários majoritariamente flexíveis com ciclos de entrega baseados em sprints