Vagas remotas de engenheiro ML/ algoritmo de dados

Os engenheiros ML/algoritmo de dados, às vezes conhecidos como desenvolvedores de algoritmos, são responsáveis por projetar e integrar algoritmos. Quando implementados em um ambiente de software ou computador, esses algoritmos bem projetados fornecem soluções em tempo real. Os engenheiros Machine Learning/algoritmo de dados criam algoritmos valiosos em vários setores, como desenvolvimento web e processamento de sinais.

Os engenheiros ML/algoritmo de dados são normalmente considerados programadores altamente qualificados devido a semelhanças em linguagens de codificação compartilhadas. Eles criam algoritmos para ajudar clientes ou empresas a resolver problemas ou alcançar os resultados desejados.

Uma carreira como engenheiro ML/algoritmo de dados, assim como outras carreiras de TI respeitáveis, é adequada para pessoas com talento para tecnologia específica, linguagens de programação e conjuntos de dados, bem como uma paixão pela resolução de problemas.

A engenharia de Machine Learning/algoritmo de dados já está causando impacto em nosso futuro e há uma demanda crescente por engenheiros experientes. A Inteligência Artificial e o Machine Learning parecem ser a chave para melhorar as tarefas humanas especializadas, incluindo reconhecimento de fala, processamento de imagens, gerenciamento de processos de negócios e até diagnóstico de doenças.

Como essas tecnologias estão sendo empregadas em uma variedade de setores em todo o mundo, incluindo saúde e educação, as oportunidades de carreira aumentaram drasticamente. Da mesma forma, a engenharia de dados é um campo que auxilia as empresas na tomada de decisões orientadas por dados. A crescente popularidade e os usos dessas tecnologias oferecem um futuro brilhante para os desenvolvedores que buscam uma vaga remota de engenheiro ML/algoritmo de dados.

Um engenheiro ML/algoritmo de dados será responsável por uma variedade de tarefas, a maioria delas relacionadas ao desenvolvimento de algoritmos para uso em sistemas de Inteligência Artificial. As responsabilidades de trabalho específicas de um engenheiro de Machine Learning/algoritmo de dados podem incluir:

• Desenvolver algoritmos para aplicativos de Inteligência Artificial que reconhecem padrões em dados e tiram conclusões deles
• Testar algoritmos para tecnologia de IA, programas de software e aplicativos de Machine Learning
• Organizar a configuração da equipe de ciência de dados
• Criar infraestrutura para entrada e transformação de dados
• Realizar análises estatísticas e ajustar os resultados para que a empresa possa tomar melhores decisões comerciais
• Utilizar relatórios de algoritmo para identificar e exibir descobertas em formatos de relatório fáceis de ler
• Investigar possíveis melhorias de código para melhorar a eficiência do algoritmo
• Manter uma comunicação constante com colegas de equipe, engenheiros de algoritmos e clientes

Você precisará de alguns requisitos para trabalhar como engenheiro de Machine Learning/algoritmo de dados. Essa função é responsável pelo desenvolvimento de sistemas de Machine Learning de alto desempenho, avaliando e organizando dados, executando testes e experimentos, monitorando e otimizando o processo de aprendizado.

Como engenheiro ML/algoritmo de dados, você será responsável pela aplicação de algoritmos a uma variedade de codebases, portanto, ter experiência anterior em desenvolvimento de software será uma vantagem. Entender os conceitos de matemática, estatística e programação web fornecerá a base necessária para que você esteja pronto para se candidatar a empregos de engenharia de Machine Learning/algoritmo de dados.

Os engenheiros ML/algoritmo de dados utilizam suas habilidades altamente avançadas para ajudar os clientes a melhorarem processos e localizarem soluções em conjuntos de dados regularmente. As habilidades mais importantes, e mais procurada pelas empresas, a serem dominadas engenheiros de Machine Learning/algoritmos de dados remotos são:

1. Projeto e Implementação de Algoritmos

Capacidade de construir e implementar algoritmos para resolver problemas do cliente e contribuir para recursos de IA (criação de algoritmos e habilidades de implantação).

2. Ciência de Dados

Familiaridade com linguagens de programação como Python, SQL e Java, testando hipóteses e realizando modelagem de dados, aliada a competência em matemática e probabilidade, e capacidade de criar uma abordagem de avaliação para modelos e algoritmos preditivos, são apenas alguns dos princípios de ciência de dados nos quais os engenheiros de Machine Learning/algoritmo de dados devem se basear.

3. Estatística

Você deverá aprender sobre classificadores Naive Bayes, regra de Bayes e redes de Bayes, probabilidade condicional, probabilidade, modelos ocultos de Markov e assim por diante.

4. Aptidão para ML

A capacidade de integrar algoritmos e modelos estatísticos com sistemas de computador que encontram padrões de dados é chamada de aptidão para Machine Learning.

5. Habilidades avançadas de programação

A capacidade de escrever algoritmos para analisar conjuntos de dados usando linguagens de programação como Python e C++.

6. Pensamento analítico

A capacidade de avaliar um projeto de forma crítica e criar um algoritmo que pesquise conjuntos de dados para chegar a determinadas conclusões.

7. Processamento de sinal

As habilidades em processamento de sinais incluem a capacidade de analisar e sintetizar sinais para melhorar a transmissão, armazenamento e qualidade dos dados.

8. Análise derivada

A capacidade de oferecer descobertas de algoritmos em tempo real para o gerenciamento da empresa é uma das habilidades mais importantes a se ter.

9. Habilidades de liderança

Capacidade de trabalhar com outros engenheiros ML/algoritmo de dados e membros da equipe para cumprir os prazos do projeto.

Os engenheiros de ML/algoritmo de dados devem trabalhar duro o suficiente para acompanhar todos os avanços atuais do setor e expandir constantemente seus conhecimentos. Para serem eficazes e consistentes nessa área, eles devem aderir às melhores práticas de desenvolvimento. Nesse sentido, enquanto praticam, pode ser uma boa ideia procurar ajuda de alguém mais experiente e apto a ensinar novas habilidades. Além disso, como engenheiro de machine learning, você deve aprimorar suas habilidades analíticas, de programação de computadores, Inteligência Artificial e ML.

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