Transição de Data Science para AI Engineering: tudo sobre RNN

São Paulo — InkDesign News — A rápida evolução do machine learning (aprendizado de máquina) impulsiona a criação de novas funções e o aprimoramento das habilidades exigidas no setor, refletindo profundas mudanças no mercado de trabalho.

Arquitetura de modelo

As responsabilidades de profissionais de ciência de dados, como a construção de pipelines de dados e a aplicação de práticas de MLOps, têm se tornado cada vez mais relevantes. De acordo com dados recentes, “69% dos anúncios de vagas para cientistas de dados solicitam habilidades em machine learning e cerca de 19% mencionam NLP” (

“69% dos anúncios de vagas para cientistas de dados solicitam habilidades em machine learning e cerca de 19% mencionam NLP”
(“69% of data scientist job listings request machine learning skills and about 19% mention NLP”)

— Sara Nóbrega, AI Engineer

).

Isso ressalta a crescente complexidade das funções, que agora incluem aspectos de engenharia de software e manutenção de modelos em produção. Durante um treinamento intensivo, profissionais da área têm que otimizar modelos dentro de prazos mais curtos, refletindo a pressão do mercado e a necessidade de agilidade.

Treinamento e otimização

As técnicas de otimização exigem não só a compreensão de algoritmos como canais convolucionais (CNNs) e deep learning, mas também o uso eficiente de ferramentas como Azure Machine Learning e MLflow. A transição do papel de cientista de dados para um engenheiro de AI frequentemente envolve aprender a trabalhar em ambientes de produção. “A minha experiência mudou bastante quando comecei a usar ferramentas que automatizam a integração e entrega contínuas” (

“A minha experiência mudou bastante quando comecei a usar ferramentas que automatizam a integração e entrega contínuas”
(“My experience changed a lot when I started using tools that automate continuous integration and delivery”)

— Sara Nóbrega, AI Engineer

).

Essas ferramentas são fundamentais para o desenvolvimento de pipelines que não apenas satisfazem a necessidade de agilidade, mas também garantem a consistência do desempenho do modelo.

Resultados e métricas

Resultados preliminares mostram que a adoção de práticas de MLOps pode aumentar a eficiência operacional em até 30%. Isso enfatiza a importância do trabalho colaborativo entre cientistas de dados e equipes de operações. As expectativas no setor evoluem rapidamente e a “convergência” entre os papéis se torna cada vez mais evidente, com profissionais precisando entender não apenas a teoria, mas também como as tecnologias se aplicam na prática e afetam o resultado final dos projetos.

Os desafios incluem a implementação de testes unitários e a integração de APIs, que são fundamentais para garantir resiliência e eficácia. Este novo foco em metodologia e métricas assegura que modelos criados em ambientes de teste cumpram as expectativas quando implementados.

A evolução contínua das tecnologias de inteligência artificial reflete seu papel crucial em diversas indústrias, levando a uma demanda crescente por profissionais que compreendem tanto os aspectos técnicos quanto a visão holística do processo. O futuro do aprendizado de máquina e da engenharia de AI promete aplicações ainda mais inovadoras à medida que as habilidades dos profissionais se expandem.

Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)