100 + Vagas de Engenheiro ML e NLP | Vagas para brasileiros

O avanço da ML e do processamento de linguagem natural faz do ML/NLP um caminho profissional cheio de possibilidades. De acordo com uma pesquisa feita pelo Indeed, o principal emprego em termos de remuneração, crescimento de empregos e demanda geral é o de engenheiro ML . Os profissionais de ML estão em alta demanda e com pouca oferta, o que ajuda a explicar por que esta profissão é tão bem recompensada.

Uma vez que a ML requer um conhecimento prático de programação de computadores, estatísticas e análise de dados, o futuro de sua carreira como engenheiro ML/NLP é promissor. Ela pode até mesmo incluir funções de liderança em ambientes de automação ou análises que estão relacionadas à ciência de dados, big data, integração de inteligência artificial e outras técnicas.

Os engenheiros agora podem empregar o NLP para fazer reconhecimento de fala, análise de sentimentos, tradução, autocorreção gramatical durante a digitação e produção de respostas automáticas. Como ela também funciona com a linguagem humana, que é incrivelmente diversificada e pode ser falada de várias maneiras, a NLP é um campo desafiador a ser dominado. Como resultado, tanto o profissional de ML quanto o de NLP estão em alta demanda. Quando você aprender os conceitos a fundo, você será capaz de colaborar com grandes empresas.

À medida que mais pessoas confiam na Internet, os trabalhos para engenheiros remotos ML/NLP estão se tornando mais populares. Se você entender como a ML pode ajudar as empresas a atingir seus principais objetivos, você pode se tornar um engenheiro especializado em ML/NLP.

Quando se trata de perspectivas de emprego, o alcance da ML em todas as partes do mundo é grande quando comparado com outros setores da tecnologia. Segundo Gartner a inteligência artificial e a ML empregaram 2,3 milhões de pessoas até o fim de 2022. Isto define o escopo dos empregos relacionados ao ML. Mas como a NLP fica nesse quesito?

Os contínuos avanços no poder de processamento têm impulsionado ainda mais a evolução da NLP. Embora o processamento de linguagem natural (NLP) tenha percorrido um longo caminho desde seu humilde início, os especialistas da indústria acreditam que sua implementação continuará sendo uma das grandes questões relacionadas a dados. Estes relatórios mostram claramente o escopo dos trabalhos de engenharia ML/NLP no futuro.

Você está tentado a se candidatar a empregos remotos para engenheiro ML/NLP? Vamos dar uma olhada nos detalhes para saber mais sobre os vários aspectos dessa profissão.

Você será responsável por potencializar os dados coletados para treinar modelos como um engenheiro ML/NLP. Depois disso, você terá que usar os modelos para automatizar tarefas como categorização de imagens, reconhecimento de fala e previsão de mercado. Mas isso não é tudo.

Você precisará desenvolver dispositivos e sistemas que possam compreender a fala humana. Um engenheiro ML/NLP dividirá a linguagem em estruturas menores e mais básicas, procurará entender as relações entre elas e examinará como os elementos estruturais interagem para formar um significado.

Vamos analisar mais de perto o que você fará uma vez que tenha conseguido um emprego remoto como engenheiro ML/NLP.

• Definir os conjuntos de dados que serão usados para treinar o modelo e avaliar os resultados dos testes.
• Definir metodologias de validação e colocar modelos de dados em ação.
• Treinar modelos de dados e afinar seus hiperparâmetros.
• Realizar análise estatística e refinamento do modelo.
• Ampliar e manter as bibliotecas e frameworks ML.

O primeiro e mais importante passo é aprender a programar em Python e R. Depois disso, você pode se matricular em um curso de ML e plataformas de aprendizagem como Coursera, Udemy e afins oferecem uma variedade de cursos. Uma vez que você tenha dominado os fundamentos, experimente criar um projeto pessoal de ML. Não há nada melhor do que a experiência real para aprender algo. Você também pode começar a aprender como coletar os dados apropriados enquanto está descobrindo mais sobre ML.

Participar de grupos de ML on-line ou participar de uma competição pode ser o próximo passo no seu caminho de aprendizagem. Você pode usar isto como uma oportunidade para testar suas habilidades e conhecer novos indivíduos que podem ajudá-lo a avançar em sua carreira. Também é possível buscar por estágios e empregos de ML após a conclusão bem-sucedida de seu curso. Você será avaliado em sua matemática, estatísticas e conhecimentos de probabilidade durante o processo de seleção. Além disso, áreas cruciais como as abordagens fundamentais de NLP serão avaliadas, por isso lembre-se de sempre fazer os deveres de casa!

Nada pode lhe parar se você se preparou bem. Conseguir um trabalho remoto como engenheiro ML/NLP será muito fácil se você desenvolver bem suas habilidades de programação e se conseguir a experiência necessária para a área.

Vamos ver como as empresas estão abordando a área de ML/NLP e as habilidades necessárias para conseguir um emprego como engenheiro ML/NLP

Desenvolver as habilidades necessárias é o primeiro passo para obter empregos remotos de engenheiro ML/NLP. Vamos dar uma olhada nelas agora mesmo!

1. Algoritmos para ML

Qual é uma habilidade que não pode faltar para se tornar um engenheiro ML/NLP? Conhecer todos os algoritmos padrões para ML é indispensável. Você também deve saber onde, como e quais algoritmos para determinadas situações. Algoritmos de ML Supervised, Unsupervised, and Reinforcement são as três formas mais prevalentes de algoritmos ML. Naive Bayes Classifier, K-Means Clustering, Support Vector Machine, Apriori Algorithm, Linear Regression, Logistic Regression, Decision Trees, Random Forests e outros também são mais comuns. Antes de iniciar sua carreira como engenheiro ML/NLP, é uma boa ideia ter uma compreensão sólida de todos esses algoritmos. Afinal, nenhum engenheiro quer desperdiçar a chance de impressionar o gerente RH durante as entrevistas de trabalho remoto para engenheiro ML/NLP!

2. Modelagem e avaliação de dados

Como um engenheiro ML/NLP, você deve ser capaz de modelar e avaliar dados. Os dados são seu ganha pão, como você bem sabe. Entender a estrutura fundamental dos dados e depois procurar padrões que não são visíveis a olho nu é o que a modelagem de dados implica. Além disso, você deve avaliar os dados usando uma abordagem que seja apropriada para os mesmos. Por exemplo, regression, classification, clustering, dimension reduction, outros métodos de ML dependem dos dados. O K-mode é um algoritmo de agrupamento para variáveis categóricas, onde o “k” significa uma clustering strategy. Para contribuir adequadamente na modelagem e avaliação dos dados, é preciso estar atento a estes fatos que estão relacionados a várias técnicas. Durante os processos seletivos para trabalhos remotos de engenheiros ML/NLP, as empresas estão procurando profissionais com conhecimento nestes assuntos.

3. Redes neurais

Ninguém pode negar a importância das redes neurais na vida de um engenheiro ML/NLP. Os neurônios têm várias camadas, incluindo uma camada de entrada que retira dados do mundo exterior ao viajar por várias camadas ocultas que transformam a informação que entra em dados valiosos para a camada de saída. Feedforward Neural Networks, Recurrent Neural Networks, Convolutional Neural Networks, Modular Neural Networks, Radial Basis Function Neural Networks, e outras formas de redes neurais existem no universo da ML. Embora não seja necessário compreender completamente estas redes neurais para conseguir trabalhos remotos como engenheiro ML/NLP, é importante compreender os princípios delas. Você pode sempre aprender conforme for evoluindo!

4. Processamento de linguagem natural (NLP)

NLP é uma habilidade essencial se você quiser trabalhar como engenheiro remoto ML/NLP. A NLP tenta ensinar aos computadores a linguagem humana bem como todas as suas complexidades. Isto é para que as máquinas possam compreender e interpretar a linguagem humana e como resultado, entender melhor a comunicação humana. O processamento da linguagem natural é construído sobre a base das mais diversas bibliotecas. Estas bibliotecas contêm diversas funções que podem ajudar os computadores a compreender a linguagem natural, decompondo o texto e sua gramática, extraindo frases-chave e eliminando palavras desnecessárias, entre outras coisas. Você pode estar familiarizado com algumas (ou talvez todas) dessas bibliotecas, como a Natural Language Toolkit, que é a plataforma mais utilizada para o desenvolvimento de aplicações NLP.

5. Probabilidade e estatísticas

Alguns modelos, como a modelagem da linguagem n-grama, dependem de "adivinhação" de acordo com as condições. Você deve aprender a probabilidade e as estatísticas, uma vez que você vai precisar desse conhecimento enquanto manipula ou analisa corpora.

6. Conhecimento linguístico

Os artigos e frases são compostos de palavras que seguem regras particulares. Por exemplo, substantivos e verbos têm várias características e funções. Você será capaz de fazer o seu melhor em trabalhos de engenheiro ML/NLP se estiver com o conhecimento linguístico em dia.

7. Habilidades em programação

Você não será capaz de manusear as palavras com suas próprias mãos. Portanto, você precisará saber como programar em pelo menos uma linguagem. Você deve garantir que seus programas sejam capazes de completar tarefas rapidamente. Em vários domínios, as redes neurais recursivas são um tópico de pesquisa popular. Modelos de treinamento são usados na NLP para gerar um modelo baseado em corpora automaticamente. O RNN é uma técnica popular para isso. Seja um especialista em algumas das linguagens de programação populares para ter sucesso na sua busca por empregos remoto de engenheiro ML/NLP.

O ML está se tornando cada vez mais comum, e agora está sendo usado em praticamente todos os setores. Medicina, cibersegurança, automóveis e outros setores também estão experimentando as possibilidades do ML. Aprender mais sobre ML e NLP e se tornar um engenheiro ML/NLP é uma ideia fantástica e uma boa escolha de carreira! Lembre-se que mesmo que você tenha todas as qualificações necessárias, conseguir um emprego em uma má empresa pode arruinar sua carreira, além de desmotivá-lo

Cada engenheiro ML/NLP na Turing é livre para determinar sua faixa salarial. A Turing irá propor uma remuneração que temos certeza que será vantajosa e de longo prazo.Nossas recomendações são baseadas em uma análise das condições atuais do mercado e da demanda do cliente.