Um dia na vida de um engenheiro de aprendizado de máquina: o que eles fazem?

Um engenheiro de aprendizado de máquina lida principalmente com Inteligência Artificial. Um engenheiro de aprendizado de máquina é basicamente um programador de computador que cria programas que auxiliam as máquinas a agir sem serem especificamente direcionados para executar esse conjunto de tarefas. Os engenheiros de aprendizado de máquina têm impacto em várias pessoas, desde pesquisas na Web personalizadas até feeds de notícias personalizados.

Engenheiros de aprendizado de máquina trabalham em empresas de ponta como Spotify, Adobe, Facebook, Google, Linkedin etc.

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Habilidades que um engenheiro de aprendizado de máquina utiliza no trabalho

Programação básica – Arquitetura de computadores (memória, processamento distribuído, cache de largura de banda), estruturas de dados (filas, pilhas, árvores, gráficos, arrays multidimensionais) e algoritmos (pesquisa, classificação, otimização).

Probabilidade e estatística – conceitos de redes de Bayes, regra de Bayes, processos de decisão de Markov etc. Junto com os conceitos de probabilidade, conceitos estatísticos como mediana, variância, média, teste de hipóteses, média, distribuições normais, distribuições uniformes e distribuições binomiais.

Algoritmos e bibliotecas de aprendizado de máquina – Um engenheiro de aprendizado de máquina seleciona modelos apropriados, como árvore de decisão, rede neural, regressão linear, reforço, algoritmos genéticos e ensacamento. Um engenheiro de aprendizado de máquina está ciente das vantagens e desvantagens de diferentes abordagens, como vazamento de dados, viés e variância, dados ausentes e overfitting e underfitting.

Modelagem e avaliação de dados – Um engenheiro de aprendizado de máquina avalia a estrutura de um conjunto de dados para identificar padrões construtivos.

Habilidades de redação - Algumas empresas exigem que um engenheiro de aprendizado de máquina publique artigos sobre seus projetos.

As responsabilidades de um engenheiro de aprendizado de máquina incluem:

• Análise de algoritmos de aprendizado de máquina para encontrar uma solução para um problema.
• Identificação de diferenças na distribuição dos dados.
• Verificação da qualidade dos dados e averiguar a qualidade dos dados com a ajuda da limpeza de dados.
• Exploração e visualização de dados.
• Supervisão dos processos de aquisição de dados.
• Alimente dados em modelos definidos por cientistas de dados.
• Definir estratégias de validação.
• Interpretação de objetivos de negócio e desenvolvimento de modelos.
• Produção de resultados do projeto e isolamento de problemas que precisam ser resolvidos para tornar os programas mais eficazes.
• Uso de estratégia de avaliação e modelagem de dados para prever ocorrências imprevistas.
• Gerenciamento de recursos disponíveis para o cientista de aprendizado de máquina, como hardware e pessoal.
• Pesquisa e implementação das melhores práticas para melhorar a infraestrutura atual de machine learning. Explicar processos complexos para clientes e colegas de trabalho de origens não técnicas
• Suporte aos gerentes de produto e engenheiros na implementação de machine learning no produto. Saiba mais sobre as responsabilidades do engenheiro de aprendizado de máquina.

Um dia típico na vida de um engenheiro de aprendizado de máquina consiste em ler trabalhos de pesquisa e aplicar esse conhecimento aos projetos atuais, identificar qual algoritmo funciona bem para os problemas que eles estão tentando resolver, manter discussões com seu gerente de relatórios sobre as soluções que eles estão trabalhando, respondendo a e-mails, participando de reuniões de escritório e chamadas de clientes, projetando bancos de dados e verificando métricas para modelos existentes.

Ele executa todas as funções desde a coleta de dados, preparação, otimização do modelo e implantação. Desenvolva ferramentas de teste para monitorar e analisar o desempenho e a precisão dos dados.

Agenda de um engenheiro de aprendizado de máquina

Se um engenheiro de aprendizado de máquina começa seu dia às 9h, ele revisa os projetos e o código que estão em operação durante a noite. Ele verifica sua lista de tarefas para o seu dia. Ele verifica seu e-mail de trabalho e responde aos e-mails.

Das 10h00 às 12h00, atende chamadas relacionadas ao trabalho. Depois disso, ele começa a trabalhar com projetos e ferramentas de machine learning. Ele projeta um banco de dados. Ele utiliza habilidade matemática para realizar esses cálculos. Ele aprende novos conceitos com a ajuda de ferramentas criativas como Scikit Learn, H20 etc. Um engenheiro de aprendizado de máquina e sua equipe montam uma lista de técnicas e algoritmos baseados em pesquisa que eles gostariam de implementar.

Após o almoço, por volta das 13h, ele participa de reuniões de escritório onde os membros da equipe compartilham o que estão trabalhando, o progresso que fizeram em seus respectivos projetos e analisam o progresso uns dos outros e discutem o que poderiam ter feito melhor. Ele atende as ligações dos clientes.

Ele discute o progresso de projetos em andamento e ideias propostas para novos produtos e projetos. Um engenheiro de aprendizado de máquina precisa de habilidades de comunicação excepcionais para conversar com seus colegas de trabalho e clientes. Ele projeta os sistemas com cautela para evitar gargalos.

Entre as 14h00 e as 17h00, ele escreve testes de unidade, verifica os modelos concluídos e conclui as tarefas contínuas. Depois de concluir essas tarefas, ele verifica as métricas do modelo existente e compara essas métricas com o modelo de linha de base. Ele volta a codificar e analisa as solicitações do lado do cliente. Ele utiliza suas fortes habilidades analíticas para interpretar os resultados e identificar problemas para projetar seus projetos de forma eficaz.

Entre 18h e 20h, ele finaliza os modelos de banco de dados, projetos e solicitações de código e garante que nenhuma tarefa esteja pendente antes de sair do escritório.

Depois de chegar em casa, ele verifica seu e-mail de trabalho por volta das 22h para ver se há algum problema relacionado ao trabalho e toma medidas sobre os problemas que precisam de ação imediata.

Um engenheiro de aprendizado de máquina que trabalha em uma empresa disse: “A melhor parte é que sempre tenho a oportunidade de experimentar meus modelos, e meus colegas estão abertos a ouvir e implementar minhas ideias”.

“Estou constantemente aprendendo e sempre ansioso para aprender novas abordagens na área. Há sempre a oportunidade de contribuir de uma forma diferente”, acrescentou.

É imperativo que um engenheiro de aprendizado de máquina interprete o ecossistema completo para o projeto em que está trabalhando. A excelente notícia para os engenheiros de aprendizado de máquina é que o aprendizado de máquina tem uma vasta aplicação em vários domínios. Vários campos, como manufatura, educação, finanças e tecnologia da informação, se beneficiariam muito do aprendizado de máquina. Os engenheiros de aprendizado de máquina projetam sistemas complexos para resolver os desafios complexos apresentados pelo mundo que está mudando rapidamente.

Até o ano de 2025, estima-se que a criação global de dados atinja 175 Zettabytes. Isso significa que a inteligência artificial criará um enorme número de empregos. No campo da inteligência artificial, um engenheiro de máquinas lidera na frente. Um engenheiro de aprendizado de máquina seria capaz de manter uma carreira próspera e florescente no futuro.

Em breve, haverá mais inovações surpreendentes iniciadas pelo aprendizado de máquina, e os engenheiros de aprendizado de máquina continuarão sendo parte integrante de todas essas operações de ML.

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