É crescente a quantidade de dados gerados e armazenados por sistemas computacionais. Esses dados são provenientes de múltiplas fontes tais como da ciência, comércio e indústria. Nesse cenário, em que diversos dados estão disponíveis, é possível realizar tomadas de decisão mais assertivas e inteligentes. O grande problema é: como tratar e processar esse grande volume de dados para que estes sejam usados da maneira mais eficiente possível?
O Aprendizado de Máquina, em inglês Machine Learning (sigla ML), surge, então, como alternativa para esse problema. A razão para isso é a capacidade que essa técnica possui em aprender com os dados e identificar padrões e tomar decisões com o mínimo de intervenção humana. Mais especificamente, Machine Learning é uma subárea da Inteligência Artificial (IA) que fornece aos sistemas computacionais a capacidade de aprender automaticamente e melhorar a partir de experiências passadas sem serem programados efetivamente para isso.
O mercado de trabalho em Machine Learning está em constante transformação. Isto ocorre pois este é um mercado novo, promissor e muito dinâmico. Apesar dessa dinamicidade do mercado, é possível identificar alguns papéis mais consolidados em diversas organizações. É importante ressaltar que é muito comum hoje no mercado ver uma única pessoa desempenhando vários deles, porém a tendência é que isso se torne cada vez mais raro, visto que as soluções baseadas em ML estão se tornando mais complexas e críticas para os negócios, exigindo profissionais mais especializados.
Mas o que faz um profissional que atua em machine learning?
Existem vários tipos de profissionais de machine learning e as responsabilidades do trabalho podem se sobrepor a outras funções, dependendo do tamanho de uma organização. Em geral, o machine learning lida com desafios complexos.
“As pessoas interessadas em machine learning geralmente são solucionadoras de problemas”, de acordo com o U.S. News & World Report . “Elas são motivadas pelo desafio de encontrar padrões que os outros não conseguem ver. Elas desenvolvem ferramentas que podem filtrar enormes conjuntos de dados e encontrar os pontos em comum. Elas querem transformar o desconhecido em conhecido e ajudar a tomar melhores decisões e produzir melhores decisões e produzir melhores resultados.”
A seguir são brevemente descritas as principais carreiras de machine learning.
Cientista de Dados
Cientista de Dados é atualmente a carreira mais comum para quem trabalha com machine learning. É o profissional responsável por explorar e analisar os dados disponíveis em uma organização, sejam eles estruturados (banco de dados transacionais de sistemas ERP ou CRM, por exemplo) ou não estruturados (e-mails, imagens, vídeos ou dados de redes sociais), como objetivo de desenvolver insights significativos e formular ações que gerem resultados para organização.
As principais atribuições de um cientista de dados são:
- Avaliar a eficácia e a precisão de novas fontes de dados e técnicas de coleta de dados.
- Extrair, explorar e analisar grandes quantidades de dados a partir de diferentes perspectivas para determinar fraquezas escondidas, tendências e/ou oportunidades de negócios.
- Empregar processos e ferramentas de análise, machine learning e métodos estatísticos para preparar os dados e desenvolver os modelos preditivos e descritivos.
- Propor soluções e estratégias orientadas à dados para desafios comerciais da organização.
- Construir novos modelos (algoritmos) para resolver problemas e automatizar processos.
- Trabalhar em sinergia com as equipes de engenharia e de desenvolvimento de produtos.
- Apresentar os resultados para as áreas de gestão e de negócio utilizando técnicas de visualização de dados.
Engenheiro de Machine Learning
O Engenheiro de Machine Learning é em sua essência o profissional responsável por colocar em produção (deploy) os modelos de machine learning. É também responsável pela criação e manutenção do pipeline (fluxo de atividades) de machine learning (MLOps). Esse profissional deve dominar as principais ferramentas e técnicas para colocar um modelo em produção e fazê-lo resolver o problema para o qual ele foi criado.
Embora as funções específicas variem dependendo do tamanho de uma organização e da equipe geral de ciência de dados, a maioria das funções do Engenheiro de Machine Learning incluirá todas ou a maioria das seguintes responsabilidades:
- Colocar os modelos de ML em produção (deploy) a partir de boas práticas de Engenharia de Software.
- Desenvolver aplicativos de ML de acordo com o deploy dos modelos.
- Selecionar conjuntos de dados e métodos de representação de dados apropriados.
- Executar testes e experimentos de ML.
- Realizar análises estatísticas e ajuste fino usando os protótipos criados pelos cientistas de dados.
- Identificar diferenças na distribuição de dados que podem afetar o desempenho do modelo em situações do mundo real.
- Estender bibliotecas e estruturas de ML existentes.
- Ficar por dentro sobre as novas tecnologias da área.
Pesquisador de Machine Learning
O trabalho de um Pesquisador de Machine Learning é similar ao da carreira anterior, mas seu foco está na pesquisa e desenvolvimento de algoritmos que são usados para criar sistemas inteligentes tais como sistemas para recomendação de produtos ou para prever demandas. Essa é uma área que prevalece a integração entre academia e indústria, com uma alta demanda de profissionais qualificados.
As principais atribuições de um pesquisador de machine learning são:
- Produzir resultados de projetos e problemas que precisam ser corrigidos.
- Colaborar com a equipe de dados para construir pipelines de dados e modelos.
- Gerenciar a infraestrutura e os dados que permita levar o modelo inteligente para a produção.
- Criar e manter soluções de machine learning escaláveis em produção.
- Usar modelagem de dados e estratégia de avaliação para encontrar padrões.
- Pesquisar e implementar as melhores práticas para melhorar a infraestrutura de ML.
- Comunicar e explicar processos complexos para outras pessoas que não são da área de ML.
- Analisar conjuntos de dados grandes e complexos para extrair insights.
Empreendedorismo e Freelancer em machine learning
No âmbito do machine learning, e em especial na sua carreira mais comum de ciência de dados, observa-se uma imensidão de oportunidades de empreendedorismo, desde consultoria para montar uma equipe de análise dados, passando pela definição de pipelines de dados, deploy de modelos, até o desenvolvimento de aplicações analíticas completas.
Agora para quem está começando e não dispõe de recursos financeiros para investir na criação de uma empresa, mas também não quer trabalhar em tempo integral como empregado, uma alternativa é atuar como freelancer em machine learning.
Freelancer é um termo em inglês – também usado na versão abreviada freela – que se refere ao profissional que realiza um tipo de trabalho sem vínculo empregatício formal com empresas. Dada essa característica, profissionais freelancer desfrutam de maior liberdade para oferecer seus serviços tanto para pessoas físicas quanto jurídicas, podendo trabalhar para diversos clientes ao mesmo tempo. São os freelancers que definem seus horários e a precificação de seus serviços, tendo total autonomia para guiar seus projetos no tempo e da forma como preferirem.
Todavia, nem tudo são flores no universo dos freelas, pois nem sempre a rotina é estável e consistente. Assim, é preciso muito esforço e jogo de cintura para captar e reter clientes. O bom é que atualmente estão disponíveis diversos sites especializados que oferecem vagas e projetos para profissionais freelancers. O que esses sites fazem é conectar clientes com profissionais freelas do país inteiro, e toda a interação acontece de forma virtual.
A seguir são listados alguns do principais sites para conseguir um job como freelancer:
Considerações finais
À medida que o campo da Inteligência Artificial evoluí rapidamente, o mesmo acontece com a demanda por profissionais qualificados. Como resultado, não é surpresa que as empresas estejam em uma corrida frenética pelo recrutamento de especialistas em Machine Learning para preencher uma demanda de mercado que é cada vez maior.
Os áreas e oportunidades de atuação profissional em Machine Learning cresceram exponencialmente e continuarão a crescer nos próximos anos; o status dos requisitos do trabalho e a remuneração oferecida fazem da carreira de Machine Learning uma das principais carreiras do século XXI.
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