Profissões em Inteligência Artificial

Nos últimos anos, nossas vidas foram invadidas por aplicações práticas de inteligência artificial. Esta explosão na oferta de serviços dependentes de IA resultou num aumento significativo da demanda de trabalho na área. De acordo com o Indeed, o número de posições abertas no mercado de IA decolou a partir de 2016, praticamente dobrando até o final de 2018, e a inclusão de machine learning entre as habilidades solicitadas por empregadores aumentou praticamente 8 vezes entre 2015 e 2020. A expectativa é de que esta tendência se intensifique nos próximos anos.

Neste artigo, apresentamos algumas das principais oportunidades encontradas atualmente no mercado de IA, assim com as responsabilidades e habilidades associadas a cada posição.

Engenheiro de Machine Learning

O profissional com este cargo é responsável por construir e administrar as plataformas usadas nos projetos de ML. É ele quem desenvolve a infraestrutura necessária para a implementação destes projetos, seja uma solução disponível na nuvem, seja código desenvolvido localmente. Além de entender dos princípios de programação e dominar uma ou mais linguagens, o engenheiro de ML também deve entender os métodos que fundamentam os modelos de machine learning. Por isso, é importante ter uma formação matemática sólida e habilidades analíticas refinadas.

Cientista/Analista de Dados

Tradicionalmente essas nomenclaturas são relativamente intercambiáveis, mas nas empresas cuja cultura de dados está mais bem consolidada, há uma separação das duas funções. Os cientistas são responsáveis principalmente pela coleta e tratamento de dados, como as etapas de pré-processamento – limpeza, resolução de dados faltantes ou inconsistentes, feature engineering -, para entregar dados adequados aos métodos de ML. Já os analistas estão mais interessados em aplicar conceitos estatísticos e interpretar as saídas dos modelos para fazer inferências, ou seja, tirar informações úteis dos dados, e assim produzir resultados que podem orientar decisões de negócio.

Os cientistas e analistas de dados devem entender dos princípios matemáticos, de big data e das principais linguagens para seu processamento, além de serem capazes de traduzir as informações geradas por sua análise às áreas dependentes.

Engenheiro de Dados

O grande volume de dados processado pelas empresas deve ter uma infraestrutura robusta para seu armazenamento estável e fácil acesso por todas as áreas que dependem deles. Esta é a função do engenheiro de dados.

Este profissional deve entender tanto das características computacionais de big data, incluindo data mining, visualização e migração de dados, como dos requisitos mais associados ao hardware necessário para seu armazenamento e processamento.

Desenvolvedor de Business Intelligence

O desenvolvedor de BI faz a ponte entre a análise de dados e o mercado, identificando tendências e oportunidades de negócio. Eles são tipicamente responsáveis por desenvolver, modelar e manter dados complexos em plataformas de alta acessibilidade, para que os tomadores de decisão possam orientar o negócio com a informação mais atual disponível.

Este cargo exige pessoas com fortes habilidades técnicas e analíticas, focadas na resolução de problemas. Eles também devem traduzir as informações levantadas aos seus colegas não-técnicos, na tarefa de convencê-los sobre as oportunidades que identificaram.

O desenvolvedor de BI teve ter um bom conhecimento dos fundamentos matemáticos e de ciência da computação, mas também do potencial mercado consumidor, reconhecendo a viabilidade comercial do trabalho técnico realizado na empresa.

Cientista de Robótica

Este profissional está preocupado em usar inteligência artificial em robôs, agentes que devem promover uma transformação física no mundo. Os robôs devem não somente ser capazes de realizar uma determinada tarefa, mas também de se auto monitorar, inspecionar e melhorar, aprendendo por si mesmos.

O cientista de robótica deve, portanto, dominar os princípios de inteligência artificial, mas também ter amplos conhecimentos sobre o processo no qual os robôs vão agir, para garantir que seu impacto real no ambiente de trabalho esteja de acordo não só com os objetivos do negócio, mas também com aspectos legais e protocolos de segurança.

Pesquisador

A área de inteligência artificial está em constante evolução, por isso as pessoas interessadas em pesquisa teórica ainda estão sob alta demanda. São estes pesquisadores que avançam o conhecimento e desenvolvem novos modelos, os quais depois podem encontrar aplicação prática.

Os cientistas devem conhecer os fundamentos ainda mais básicos da área, entendendo dos princípios computacionais na interface entre hardware e software. Além da academia, eles podem encontrar oportunidades na indústria em funções relacionadas à criação de plataformas de benchmarking, computação paralela e computação distribuída, por exemplo.


O mercado de trabalho em inteligência artificial está aquecido, e deve ser manter assim ainda por muitos anos. Além das posições mais generalistas apresentadas, também tem aumentado a procura por pessoal técnico especializado em tarefas como visão computacional e processamento de linguagem natural. A cada poucos anos alguma subárea rompe o patamar necessário para transformar um conceito fundamentado em inteligência artificial em uma solução prática com potencial comercial, então é de se esperar que logo surjam posições inéditas. As pessoas interessadas na área que se mantiverem engajadas num processo de aprendizado contínuo terão um futuro interessante e potencialmente promissor.

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