Você já ouviu falar da profissão de Engenheiro de Machine Learning? Essa carreira em ascensão na área de tecnologia tem atraído muita atenção devido aos altos salários que pode proporcionar. Mas afinal, quanto ganha um Engenheiro de Machine Learning em 2024? No artigo a seguir, do Engenharia 360, desvendamos os números e descobrir o potencial de remuneração dessa profissão. Confira!

O que faz um Engenheiro de Machine Learning?

Diferente de um Cientista de Dados, que foca na criação de modelos e algoritmos, o Engenheiro de Machine Learning é responsável por implementar essas soluções em sistemas reais. Em outras palavras, ele constrói e coloca em prática os modelos de Inteligência Artificial, garantindo que eles funcionem de maneira eficiente e atendam às necessidades do negócio.

As principais responsabilidades de um Engenheiro de Machine Learning incluem:

• Desenvolvimento de sistemas de machine learning: Isso envolve desde a coleta e pré-processamento de dados até a criação e treinamento de modelos, passando pela implementação e deployment em ambientes de produção.
• Otimização de modelos: O engenheiro busca constantemente maneiras de melhorar o desempenho dos modelos, ajustando parâmetros e utilizando técnicas avançadas.
• Monitoramento e manutenção de sistemas: É importante garantir que os sistemas de machine learning estejam funcionando corretamente e que seus resultados sejam confiáveis.
• Comunicação com stakeholders: O engenheiro precisa comunicar os resultados do seu trabalho de forma clara e concisa para stakeholders de diferentes áreas da empresa.

Salário médio de Engenheiros de Machine Learning

O salário de um Engenheiro de Machine Learning pode variar de acordo com diversos fatores, como nível de experiência, localização, empresa contratante e área de atuação.

No entanto, em geral, a carreira oferece remunerações bastante atraentes.

No Brasil

• Média salarial: R$ 7.558,00 (Glassdoor)
• Faixa salarial: R$ 5.000 - R$ 10.000 (Glassdoor)
• Salário máximo: R$ 74.400 (Glassdoor)

Nos Estados Unidos

• Média salarial: US$ 113.013 anuais (PayScale)
• Salário mensal médio: US$ 9.417 (PayScale)

Vale ressaltar que esses valores são apenas médias e que a remuneração individual pode ser maior ou menor.

Habilidades e conhecimentos necessários para se tornar um Engenheiro de Machine Learning

Para se destacar nessa profissão, é essencial possuir um conjunto de habilidades e conhecimentos específicos, tais como:

• Conhecimento aprofundado em linguagens de programação, como Python, R ou Java
• Vasta experiência com modelagem de dados e arquitetura de software
• Familiaridade com os frameworks de Machine Learning (como Keras e TensorFlow)
• Facilidade para lidar com disciplinas como matemática, estatística e álgebra
• Capacidade de trabalhar usando metodologias ágeis

Como se tornar um Engenheiro de Machine Learning

Uma das formas mais eficientes para conquistar uma posição como Engenheiro de Machine Learning é por meio do estudo e da formação profissional. No Brasil, existem diversas opções de cursos disponíveis no mercado, o que facilita a migração de carreira para quem está interessado nessa área.

Alguns cursos que podem impulsionar sua carreira nesse sentido são:

• Estudos em Ciência de Dados, Data Analytics e Machine Learning
• Cursos de capacitação em Inteligência Artificial (IA) e Machine Learning
• Pós-Graduação em Inteligência Artificial, Machine Learning e Deep Learning

Onde atua um Engenheiro de Machine Learning

A demanda por profissionais de tecnologia está crescendo exponencialmente em todo o mundo. Isso se deve à crescente adoção da inteligência artificial por empresas de diversos setores, como varejo, finanças, saúde, manufatura e agronegócio.

Os Engenheiros de Machine Learning podem atuar em uma ampla variedade de setores e empresas que demandam a construção de modelos de inteligência artificial. Algumas das possibilidades incluem:

• Startups
• Instituições financeiras
• Empresas de varejo
• Organizações ligadas à tecnologia

Independentemente do setor, o objetivo desse profissional é auxiliar na construção e implantação de modelos de IA que possam ser utilizados em aplicativos, sites, sistemas e diversas outras aplicações.

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Fontes: Instituto Infnet, Quero Bolsa.

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Eduardo Mikail

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