100+ Vagas Cientista de Machine Learning | Vagas para brasileiros

Machine Learning é um ramo da inteligência artificial que permite que um sistema aprenda com os dados ao invés de uma programação explícita. Antes que um software de ML seja usado da maneira que você deseja, ele deve primeiro ser "treinado". A programação usa algoritmos que absorvem dados de treinamento fornecidos por um cientista de Machine Learning, permitindo que modelos mais precisos sejam criados usando esses dados. Assim, um modelo de Machine Learning é o resultado do uso da ingestão de dados para treinar um algoritmo ML. Quando um modelo ML é alimentado com dados do mundo real após ter sido treinado, ele produz um output. Devido à novas tendências com foco em dados e adoção crescente do modelo de trabalho remoto, o número de vagas home-office para cientistas de ML aumentaram com objetivo de suprir as necessidades de TI das organizações.
Aprendizagem supervisionada, aprendizagem não supervisionada, aprendizagem reforçada e aprendizagem profunda são as quatro principais metodologias usadas por um cientista de ML. Um cientista de Machine Learning precisa ter um profundo conhecimento sobre conceitos matemáticos para reconhecer diversos conjuntos de dados e descrever os padrões e tendências fundamentais dos dados. Ao procurar empregos de cientista de Machine Learning, você deve ser capaz de usar técnicas avançadas de programação e algoritmos para construir um sistema que possa absorver um tipo específico de entrada e transformá-lo no resultado de modelagem apropriado.

Machine Learning está ganhando força em uma variedade de setores, incluindo bancos e finanças, tecnologia da informação, mídia e entretenimento, jogos e até mesmo na indústria automobilística. Como a abrangência do ML é tão ampla, há várias áreas onde os pesquisadores estão tentando revolucionar o mundo.
Quando se trata de perspectivas de trabalho, o escopo do ML é mundialmente vasto, em contraste com outras áreas. De acordo com Gartner, o campo de inteligência artificial e Machine Learning empregou cerca de 2,3 milhões de profissionais até 2022. A remuneração de um cientista remoto do ML também é significativamente maior do que a de outras funções.
De acordo com a Forbes, um cientista de ML nos Estados Unidos ganha, em média, US$99.007 por ano (por volta de 8,250 dólares por mês). Em termos de remuneração e oportunidades de trabalho, a área de Machine Learning tem muito a oferecer. É viável e lucrativo seguir uma carreira em Machine Learning com empregos de cientista do ML.

As responsabilidades dos cientistas do ML incluem uma variedade de tarefas, como por exemplo:

• Estudar e converter protótipos da ciência de dados
• Projetar e desenvolver sistemas e schemas de Machine Learning
• Realizar análises estatísticas e modelos de aprimoramento, usando resultados de testes
• Localizar conjuntos de dados disponíveis online, para fins de treinamento
• Treinar e reciclar sistemas e modelos ML, conforme necessário
• Ampliar e melhorar os frameworks e bibliotecas ML existentes
• Criar aplicativos ML que atendam às necessidades dos clientes e dos consumidores
• Investigar, testar e implantar algoritmos e ferramentas apropriadas de ML
• Avaliar as habilidades de solução de problemas dos algoritmos e aplicações de Machine Learning e classificá-las de acordo com sua probabilidade de sucesso
• Explorar e visualizar os dados para entendê-los melhor e descobrir discrepâncias na distribuição de dados que possam afetar o desempenho do modelo quando implantado no mundo real

Além destas funções e responsabilidades, vagas remotas de cientistas de ML podem exigir outras tarefas relacionadas. A indústria ainda está em seus estágios iniciais e muitas coisas permanecem desconhecidas, cada organização tem seu conjunto único de abordagens para realizar uma automatização eficiente.

Antes de decidir se deseja obter um bacharelado ou mestrado ou inscreva-se em um Bootcamp online para você ter uma ideia clara do que é uma carreira em Machine Learning. Algumas vagas de cientistas de Machine Learning exigirão um bacharelado em ciência da computação, matemática, estatística ou uma disciplina relacionada, enquanto outras exigirão um mestrado ou doutorado. Há também algumas que avaliarão suas qualificações com base em sua experiência de trabalho e habilidades transferíveis.
Os cientistas de ML têm muito em comum com os cientistas de dados, o que é uma das coisas que os diferencia dos cientistas de software tradicionais. Qualquer pessoa interessada em trabalhos remotos de cientistas de Machine Learning deve saber como coletar, limpar, otimizar e consultar conjuntos de dados, assim como compreender modelos de dados e conectar as descobertas da ciência dos dados com os blocos construídos pelos cientistas de software.
Vamos dar uma olhada nos conhecimentos e habilidades que você precisará para se juntar ao grupo de cientistas de ML remotos:

O setor para empregos de cientistas do ML é novo e está evoluindo rapidamente. Como resultado, tornar-se um cientista de ML não requer um conjunto padrão de habilidades. Há uma infinidade de maneiras de entrar no setor, dependendo de sua formação, habilidades técnicas e áreas de interesse. Inteligência Artificial e Machine Learning já estão remodelando os setores de TI, FinTechs, Saúde, Educação, Transporte, etc. e ainda há um longo caminho a percorrer. As organizações estão focadas no valor da IA, passando da fase experimental e concentrando-se na adoção de processos de Machine Learning. Como resultado, em breve, empregos remotos de cientistas de ML estarão com uma demanda ainda maior.
As sete habilidades que você deve adquirir se quiser avançar em sua carreira trabalhando em vagas excepcionais nos EUA são:

1. Linguagens de Programação

A capacidade de lidar com diversas linguagens de programação é a primeira habilidade que os cientistas ML devem possuir. De acordo com GitHub, as 10 principais linguagens de Machine Learning são Python, C++, JavaScript, Java, C#, Julia, Shell, R, TypeScript, e Scala. Enquanto Python é a linguagem de programação mais popular, Scala está ganhando popularidade em áreas específicas, devido a possibilidade de interação com frameworks de Big Data, como Apache Spark.

2. Desenvolvimento com foco em Dados (ETL)

O pré-processamento e armazenamento dos dados brutos gerados pelos sistemas de ML é um dos passos mais cruciais em seu desenvolvimento. Quando novos dados são gerados, o cientista do ML deve criar funis ETL (Extract, Transform, Load) para processá-los, limpá-los e armazená-los para que possam ser acessados por outros processos como análises e previsões. Os cientistas de dados devem ser capazes de reconhecer modelos de dados e conectar as soluções de ciência de dados aos princípios de desenvolvimento de software para os cientistas de Machine Learning.

3. Análise de Dados

Uma competência crucial para conquistar trabalhos remotos como cientista de ML é a capacidade de realizar análise experimental de dados em um conjunto de dados para identificar padrões inesperados nos dados, definir anormalidades específicas e testar ideias. Você deve ser capaz de gerar estatísticas resumidas para um conjunto de dados, criar representações gráficas que permitam fácil visualização dos dados, limpar e preparar dados para modelagem, realizar desenvolvimento de recursos para obter mais informações do conjunto de dados e assim por diante, para melhorar os modelos Machine Learning que você desenvolve.

4. Modelos

Se seu objetivo é conseguir bons empregos como cientista de ML, precisará ser um especialista em algoritmos de Machine Learnings e saber quando usá-los. Além disso, você precisará de um entendimento completo de algoritmos complexos baseados em redes neurais artificiais para realizar tarefas mais difíceis como classificação de imagens, identificação de objetos, reconhecimento de rostos, traduções de máquinas, síntese de diálogos e etc.

5. Serviços

Após determinar qual modelo de Machine Learning é o mais apropriado para um determinado problema, você deve decidir se deseja construir o modelo a partir do zero ou usar serviços existentes. Se você precisa gerar novos modelos de Machine Learning e precisa de uma plataforma totalmente gerenciada para construir, treinar e implantá-los de forma rápida e eficiente em um ambiente hospedado pronto para a produção, dominar o AWS SageMaker é uma boa pedida.

6. Segurança

O gerenciamento de segurança para sistemas ML, tanto quanto o gerenciamento de segurança para qualquer outra solução de software, é algo vital. Embora seja necessária uma preparação substancial dos dados para os modelos Machine Learning, o acesso aos dados deve ser limitado apenas para pessoas e aplicações autorizadas. Proficiência com segurança de dados é uma habilidade obrigatória para todos os cientistas de ML.

7. Experiência em projetos reais

Outro aspecto importante para você se tornar um cientista de ML é reconhecer quando e como aplicar seus conhecimentos técnicos em tarefas e serviços práticos. Completar um projeto de desenvolvimento com IA e ML do início ao fim e documentá-lo em seu portfólio te ajudará a demonstrar suas habilidades e conhecimentos para as empresas, te deixando mais próximo de conquistar vagas remotas na empresa que você quiser.

Os cientistas de Machine Learning devem ser dedicados para acompanhar todas as descobertas recentes da indústria e para melhorar suas habilidades com o decorrer do tempo. Para se destacar na área, eles devem seguir as melhores práticas da indústria com sucesso e consistência. Há algumas coisas que os cientistas devem levar em conta para serem bem sucedidos. Eles devem pedir a ajuda de alguém com mais experiência e que seja capaz de ensiná-los novas habilidades. Além disso, como um cientista de ML, você deve aperfeiçoar suas habilidades analíticas, de programação e inteligência artificial, e de Machine Learning. Assim, procurar um mentor que tenha disponibilidade para te ajudar é sempre algo bom a se fazer.
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