Vagas remotas engenheiro de ML/CV

Em 2023, a engenharia de ML/CV ganhará tração à medida que as empresas utilizarem algoritmos para construir modelos que encontrem conexões, permitindo-lhes tomar melhores decisões sem a necessidade de interação humana. Machine Learning é uma abordagem matemática na qual o sistema examina dados (por exemplo, fotos, arquivos de som e textos) para encontrar padrões. O truque é que o algoritmo determina quais padrões pesquisar por si só (geralmente analisando milhares de exemplos). O sistema aprende as regras (para detecção de um elefante, por exemplo) sem ajuda humana para escrevê-las diretamente.

A tecnologia de Machine Learning já é amplamente reconhecida na maioria das áreas que lidam com enormes quantidades de dados. As empresas podem trabalhar mais efetivamente ou ganhar uma vantagem sobre seus concorrentes, obtendo insights a partir destes dados - frequentemente em tempo real. Além disso, como elas têm várias fontes de dados que podem ser extraídas para obter insights, entidades governamentais como segurança pública e serviços públicos têm uma necessidade especial do uso de ML e CV. Os dados dos sensores, por exemplo, podem ser usados para identificar métodos para melhorar a eficiência e economizar dinheiro. Como resultado, as vagas remotas para engenheiros de ML/CV cresceram em popularidade.

Um engenheiro de ML/CV é um especialista em modelos de treinamento com dados. Categorização de imagens, reconhecimento de fala e previsão de mercado estão entre as operações que os modelos podem automatizar.

Ao conquistar vagas remotas de engenheiro de ML e CV, suas principais responsabilidades serão:

• Elaborar sistemas de Machine Learning
• Pesquisar e implementar algoritmos e ferramentas de ML.
• Escolher os conjuntos de dados corretos
• Escolher os melhores métodos para representação de dados
• Identificar as discrepâncias de distribuição de dados que afetam o desempenho do modelo
• Validar a exatidão dos dados
• Transformar e converter protótipos de ciência de dados
• Realizar análises estatísticas
• Testar algoritmos de Machine Learning
• Usar resultados para melhorar os modelos
• Ampliar as capacidades das bibliotecas de Machine Learning
• Criar aplicações de Machine Learning que atendam os requisitos dos clientes

Aprender a codificar em Python é o primeiro e mais importante passo para se tornar um desenvolvedor bem-sucedido. Depois, você pode então se inscrever em um curso de Machine Learning. Os cursos estão disponíveis no Coursera, Udemy e outros sites de aprendizagem on-line. Experimente trabalhar em um projeto próprio de Data Science e Machine Learning depois de ter aprendido as bases – não há nada como a experiência prática. Ao mesmo tempo, comece a aprender como adquirir os dados necessários. Você também deve ter experiência em bibliotecas OpenCV ou CV e frameworks como TensorFlow e PyTorch.

O próximo passo pode ser juntar-se a um grupo de ML ou CV online ou participar de uma competição. Você pode utilizar isto como uma oportunidade para colocar suas habilidades à prova e conhecer novas pessoas que podem ajudá-lo em sua carreira. Após completar sua graduação, você pode se candidatar a estágios e empregos de Machine Learning. Durante o processo de seleção, você será avaliado em suas habilidades matemáticas, de estatísticas e no nível de seus conhecimentos sobre probabilidade.

Você não terá problemas se sua preparação for excelente. Uma vez que você tenha desenvolvido suas habilidades de programação e adquirido a experiência de trabalho necessária, conquistar vagas remotas de engenheiro de ML/CV será mamão com açúcar.

Aprender as habilidades essenciais é o primeiro passo para garantir empregos remotos de engenheiro de ML/CV. Veja as habilidades necessárias abaixo:

1. Algoritmos de Machine Learning

Você deve aprender os algoritmos e saber quando e como aplicar tais algoritmos. Os três tipos mais comuns de algoritmos de Machine Learning são supervisionados, sem supervisão e aprendizagem por reforço. Os mais comuns incluem o Classificador Nave Bayes, K Means Clustering, Máquina de Vetores de Suporte, Algoritmo Apriori, Regressão Linear, Regressão Logística, Árvores de Decisão e Random Forests. É uma boa ideia adquirir uma compreensão básica destes algoritmos antes de iniciar sua carreira como engenheiro de ML/CV. Afinal, nenhum desenvolvedor quer perder a oportunidade de impressionar o gerente responsável pela sua contratação durante as entrevistas em vagas remotas de desenvolvedor de ML/CV!

2. Modelagem e avaliação de dados

Como um engenheiro de ML/CV, você deve ser capaz de modelar e avaliar dados. Como você sabe, os dados são o seu ganha-pão. A modelagem de dados requer entender a estrutura central dos dados e depois procurar por padrões que não são evidentes a olho nu. Você também deve avaliar os dados usando um método que seja apropriado para a situação. Regressão, classificação, clustering, redução de dimensões e outras abordagens de Machine Learning, por exemplo, são todos dependentes de dados. O modo K é um procedimento de clustering de variáveis categóricas, e K é uma estratégia de clustering de probabilidades. Você deve estar ciente destes fatos sobre diversas metodologias para fazer a modelagem e avaliação dos dados. As empresas que anunciam vagas remotas de engenheiros de ML/CV estão procurando desenvolvedores que tenham experiência nisso.

3. Redes Neurais

Ninguém pode negar a importância das redes neurais na vida de um engenheiro de ML/CV. Os nós são compostos de várias camadas, incluindo uma camada de entrada que recebe dados do mundo exterior e os passa através de múltiplas camadas ocultas que transformam os dados em informações úteis para a camada de saída. Outras redes neurais incluem redes neurais de alimentação, redes neurais recorrentes, redes neurais convolucionais, redes neurais modulares, redes neurais com função radial, entre outras. Embora não seja necessário um entendimento completo dessas redes neurais para ser contratado para vagas remotas de engenharia de ML/CV, é crucial entender o básico. Você sempre pode aprender o resto na prática!

4. Linguagens de Programação

Para ter o melhor desempenho nas vagas de engenharia de ML/CV, você precisará conhecer pelo menos uma linguagem de programação. Você deve certificar-se de que seus programas sejam capazes de executar rapidamente os trabalhos. As redes neurais recursivas são um tópico de estudo popular em uma variedade de campos. Em PNL, modelos de treinamento são usados para construir um modelo baseado em corpora automaticamente. O RNN é um método bem conhecido para isso.

5. CNN

A CNN é uma rede neural que possui uma ou mais camadas convolutivas. É comumente usada para processamento de imagens, classificação, segmentação e outros dados autocorrelacionados. A técnica de passar um filtro sobre um sinal de entrada é conhecida como convolução. Elas são compostas por nós com pesos e tendências que podem ser aprendidas. Cada neurônio recebe muitas entradas e depois calcula um total ponderado, que depois passa por uma função de ativação antes de responder com uma saída.

6. OpenCV

OpenCV é uma biblioteca de código aberto que pode ser usada para realizar tarefas de visão computadorizada como análise de vídeo, análise de CCTV e análise de imagens. A realidade é que a aprendizagem do OpenCV era uma tarefa problemática, pois a documentação era de difícil compreensão. Os tutoriais eram difíceis de entender e incompletos. Mas, temos muitos recursos acessíveis hoje em dia.

7. Git

Git é um software que te permite acompanhar as mudanças em uma coleção de arquivos. É normalmente usado para coordenar o trabalho entre programadores que colaboram com o código fonte durante o desenvolvimento de software. Seus objetivos incluem velocidade, integridade de dados e suporte a operações dispersas e não lineares. O sistema de controle de versão mais amplamente utilizado é o Git. Ele acompanha as mudanças que você faz nos arquivos para que você possa ver o que fez e voltar às versões anteriores se necessário. Git também facilita a cooperação, permitindo que várias modificações de pessoas sejam reunidas em uma única fonte.

A engenharia de ML/CV é uma das profissões mais flexíveis, pois permite que você trabalhe de qualquer lugar onde você tenha uma conexão à Internet e um laptop. Se seu trabalho o permite, você pode trabalhar de casa ou de seu coworking favorito! Estes são apenas alguns dos benefícios que a profissão de engenheiro de ML/CV pode trazer.

Trabalhar remotamente como um engenheiro de ML/CV exige que você seja bom o suficiente para que as empresas te contratem, apesar das diferenças de fuso-horários e distância. Tenha uma rotina de trabalho produtiva e mantenha suas habilidades técnicas atualizadas para obter um ótimo emprego remoto como engenheiro de ML/CV.

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Na Turing, cada engenheiro de ML/CV é livre para determinar sua faixa salarial. A Turing, por outro lado, recomendará um salário com o qual estamos confiantes de que poderemos lhe oferecer uma oportunidade vantajosa e de longo prazo. Nossas sugestões baseiam-se na análise das condições de mercado e na demanda que recebemos de nossos clientes.