Com o rápido crescimento da Inteligência Artificial, surge uma demanda cada vez maior por Engenheiros de Machine Learning.

Softwares orientados a IA que empregam aprendizado profundo, aprendizado de máquina, reconhecimento de voz, máquinas autônomas e Visão Computacional são apenas alguns dos fatores.

Outro fator que impulsiona a ascensão dos Engenheiros de Machine Learning é o déficit de Cientistas de Dados. Como resultado, muitas empresas já perceberam que, assim como no desenvolvimento de software, é melhor distribuir o trabalho por várias funções.

A função de Engenheiro de Machine Learning está entre Engenharia de Software e Ciência de Dados. Em equipes maiores, os Engenheiros de Machine Learning liberam os Cientistas de Dados para se concentrarem na modelagem que requer profundo conhecimento científico, como estatísticas ou outras formas de modelagem matemática, deixando o lado da engenharia para os Engenheiros de Machine Learning.

O Que Exatamente faz um Engenheiro de Machine Learning?

O Engenheiro de Machine Learning é essencialmente o profissional responsável pelo deploy de modelos de aprendizado de máquina e pela criação e manutenção do Pipeline de Machine Learning (MLOps). Esse profissional deve dominar as principais ferramentas e técnicas para colocar um modelo em produção e fazê-lo resolver o problema para o qual ele foi criado.

Engenheiro de Machine Learning vs Cientista de Dados

Você encontra descrições das diferenças entre Engenheiro de Machine Learning e Cientistas de Dados que variam de muito boas a completamente erradas, apesar do fato de muitas empresas usarem os termos Engenheiro de Machine Learning e Cientista de Dados de maneira intercambiável. Proponho uma definição um tanto simples de Cientista de Dados:

Se você pode programar e criar modelos únicos, utilizáveis e precisos a partir do zero, você é um Cientista de Dados.

Por outro lado, o que é um Engenheiro de Machine Learning? Isso requer um pouco mais de contexto e entendimento das tendências que estão contribuindo para A Ascensão do Engenheiro de Machine Learning. Acompanhe.

Tendência 1 – Frameworks de Machine Learning e Deep Learning

Os frameworks de aprendizado de máquina e aprendizado profundo formam grande parte da infraestrutura e fazem a maior parte do trabalho pesado no ecossistema de Ciência de Dados. Nos últimos cinco anos, houve uma série de frameworks lançados. Linguagens de programação como Python, Rust, Julia, C++ e até Java têm muitas bibliotecas e pacotes específicos para Machine Learning e Deep Learning. No entanto, é a disponibilidade de código aberto e a facilidade de uso dos frameworks de aprendizado de máquina e aprendizado profundo mais poderosas e ricas em recursos, como TensorFlow, PyTorch, Keras e Spark, que permitem que o papel do Engenheiro de Machine Learning prospere. A experiência em pelo menos alguns desses frameworks é um requisito essencial para a função.

Tendência 2 – Modelos Pré-Treinados

Modelos pré-treinados estão se tornando mais facilmente disponíveis. Esses modelos foram amplamente adotados em redes de Deep Learning, como YOLO e Mask R-CNN, para caixas delimitadoras em detecção de imagens e VGG-Face e FaceNet para reconhecimento facial, além de modelos ViT (Vision Transformers).

A mesma tendência continua com o Processamento de Linguagem Natural (PLN), o entendimento de linguagem natural (NLU) e a geração de linguagem natural (NLG). Modelos pré-treinados estão tornando acessíveis os chatbots inteligentes, o sistema de perguntas e respostas, a tradução de idiomas e muitos outros aplicativos de PLN. Alguns dos modelos pré-treinados polivalentes conhecidos incluem BERT, GPT, UMLFIT e, especialmente, a biblioteca API Hugging Face Transformers API, que fornece acesso imediato a milhares de LLMs (Large Language Models) pré-treinados. Além disso, bibliotecas como spaCy fornecem modelos pré-treinados para fins gerais, capazes de prever entidades nomeadas, tags de parte do discurso e dependências sintáticas.

Os Engenheiros de Machine Learning aproveitam o fato de que muitos desses modelos podem ser usados ​​imediatamente e são ajustados com relativa facilidade para dados mais específicos e personalizados.

Tendência 3 – Aprendizado de Máquina Automatizado (AutoML)

Há também uma tendência crescente em direção ao aprendizado de máquina automatizado. De um modo geral, isso inclui seleção automática de recursos, transformação de dados e outras funções especializadas, visando facilitar o trabalho de Cientistas de Dados.

O AutoML inicialmente era uma ferramenta de produtividade de Ciência de Dados, ajudando a reduzir o tempo necessário para muitas dessas tarefas. Agora, é uma parte essencial do conjunto de habilidades do Engenheiro de Machine Learning, permitindo que eles automatizem a preparação de dados, incluindo seleção de imputação de recursos, e realizando uma melhor pesquisa de modelo com otimização automática de hiperparâmetros.

As ferramentas AutoML continuarão a ficar mais sofisticadas, permitindo que os Engenheiros de Machine Learning executem mais tarefas que eram da competência dos Cientistas de Dados.

Tendência 4 – MLOps e Engenheiro de Dados

Semelhante ao papel que o DevOps e a engenharia de infraestrutura desempenham na engenharia de software, os MLOps e os Engenheiros de Dados estão executando componentes essenciais nos projetos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo. Os Engenheiros de Machine Learning, por definição, são profissionais que possuem as habilidades necessárias para criar os fluxos de trabalho e a infraestrutura de ML necessários para mover projetos do início até a produção.

Mecanismos de aprendizado de máquinas distribuídos, como o Apache Spark, e plataformas de gerenciamento de fluxo de trabalho, como o Apache Airflow e o Kubeflow, são apenas algumas das ferramentas que os Engenheiros de Machine Learning empregam para criar pipelines de dados.

Dada a infraestrutura e as ferramentas empregadas, esse tipo de trabalho deve ser realizado na nuvem, não localmente. Assim, o domínio preferido de um Engenheiro de Machine Learning é a nuvem (Cloud Computing).

Tendência 5 – Tendências do Mercado de Trabalho

A demanda por Cientistas de Dados continua superando a oferta em ordens de magnitude. As organizações entendem a necessidade de formar uma equipe em torno de projetos de IA que inclua Cientistas de Dados, Engenheiros de Machine Learning, Engenheiros de Dados, Engenheiros de IA, Arquitetos de Dados, Analistas de Dados e muito mais.

Assim, todos os laboratórios de IA, os gigantes da tecnologia Google, Facebook e Uber, as empresas da Fortune 500 como Bloomberg, CitiBank, Biogen, GE e Ford – para não mencionar as startups como Tesla e Airbnb – estão contratando Engenheiros de Machine Learning. Com o aumento da demanda, vem o aumento dos salários, o que está atraindo muitos profissionais para essa função (que não requer um curso de graduação específico). E a tendência é de crescimento para os próximos anos.

Tendências à parte – Tornando-se um Engenheiro de Machine Learning

Como discutimos acima, um Engenheiro de Machine Learning é alguém que pode não ter as habilidades científicas aprofundadas de um Cientista de Dados, mas possui outras habilidades sob demanda, incluindo programação, frameworks de ML & DL, AutoML, MLOps e Engenharia de Dados. Não obstante o fato de muitos Cientistas de Dados também atuarem como Engenheiros de Machine Learning.

Na maioria das vezes, o caminho para se tornar um Engenheiro de Machine Learning começa com programação. Como resultado, os programadores Python, Rust e C++ têm um pouco de vantagem. No entanto, Java, .NET, Scala, JavaScript e outras linguagens estão sendo cada vez mais utilizadas em Ciência de Dados, bibliotecas de IA e APIs.

Com um domínio fundamental do básico em programação, o caminho a seguir é claro. O próximo passo para se tornar um Engenheiro de Machine Learning é ganhar experiência com frameworks de ML & DL, modelos pré-treinados e AutoML, juntamente com plataformas de fluxo de trabalho de Machine Learning. E claro, aprender como funcionam os principais modelos de Machine Learning.

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Equipe DSA

Referências:

Rise of the ML Engineer

Qual a Diferença Entre Cientista de Dados e Engenheiro de Machine Learning?