Engenheiro de Inteligência Artificial: como começar na carreira

A engenharia de Inteligência Artificial é baseada nos princípios de engenharia de sistemas, engenharia de software e ciência da computação visando utilizar da IA na solução de problemas, simplificando, automatizando ou agilizando determinadas tarefas mais eficientemente do que um ser humano. Diferente de um cientista de dados que busca a criação de modelos, e um engenheiro de software da qual é responsável pela criação robusta do esqueleto base seja do site, aplicativo ou projeto de modo geral, o engenheiro de IA é responsável pela operacionalização da inteligência artificial selecionado pelo cientista de dados no esqueleto digital criado pelo engenheiro de software, garantindo que ele funcione com dados adequados, precisos, eficientes e lucrativos no ambiente de produção.

O papel de engenheiro de IA é relativamente novo no setor de TI. Os profissionais da área geralmente são responsáveis pelo desenvolvimento, teste, implantação e aplicação de projetos avançados baseados em modelos de Inteligência Artificial, bem como pela manutenção e infraestrutura do sistema. Os engenheiros da área devem ter aptidão para solucionar problemas e podem navegar entre os setores de desenvolvimento de softwares tradicionais e implementações de machine learning.

Pilares da Engenharia Inteligência Artificial

-Infraestrutura e MLOps (Machine Learning Operations): Implementar um modelo de IA em um site, aplicativo ou projeto não é o único dever de um Engenheiro de IA, como também manter o seu modelo atualizado e sempre aprendendo com os novos dados fornecidos com o tempo é algo tão fundamental quanto, para isso os MLO servi, que é um automatizador que permite o Engenheiro ter maior facilidade para incrementar conceitos de Deep Learning, aprendizagem por reforço entre outros em seus modelos, mantendo assim os mesmos sempre úteis e em pleno funcionamento.

-Engenharia de Dados: A qualidade de dados é essencial para o sucesso de qualquer modelo de IA. O Engenheiro de IA trabalha em conjunto com a engenharia de dados, pois garantir que os dados estejam limpos e bem estruturados mantêm a eficiência e velocidade do modelo em seu dever próprio.

-Desenvolvimento de Software: O Engenheiro de IA se baseia nos princípios sólidos da engenharia de software, manter um código limpo, compreensível e eficiente é algo básico e essencial para qualquer profissional da tecnologia assim aplicando testes rigorosos consequência a estabilidade e segurança do sistema.

-Modelagem e Otimização: Embora o cientista de dados seja o principal responsável pela criação do modelo de IA, o engenheiro participa de um papel fundamental na implementação do mesmo e sua otimização prática em relação ao projeto proposto. Isso inclui a otimização de performance, redução do tempo de inferência e a garantia de que o modelo se integre corretamente com o resto do sistema.

Habilidades e Capacitação

Indústria e mercado: principalmente no campo de ciência de dados, o conhecimento sólido de indústria e mercado são pré-requisitos indispensáveis para a atuação como engenheiro de IA.

Abordagem tradicional: o engenheiro também precisa compreender a abordagem tradicional (cascata) no ciclo de desenvolvimento de software, incluindo práticas de integração, entrega e implantação contínua. O profissional também deve conhecer várias práticas de teste, desde desenvolvimento orientado a testes a desenvolvimento orientado a comportamento.

Machine learning: o profissional também precisa entender onde encaixar o machine learning na integração contínua e nos canais de entrega contínua do projeto. Ou seja, um engenheiro de IA precisa saber como aprimorar os processos ágeis em uma organização de TI com o machine learning.

Outras exigências: entre algumas outras habilidades exigidas de um engenheiro de IA podemos incluir, pelo menos 5 anos de experiência em várias linguagens de programação (as mais exigidas sendo Python, Java, C/C++, Perl) e formação em estatística e matemática.

No que tange à capacitação, um engenheiro de IA deve ser capacitado a:

• Implantar softwares em produção;
• Utilizar de metodologias modernas de desenvolvimento de software
• Programar usando de diversas linguagens de alto nível/avançado
• Dispor de habilidades desenvolvidas de pensamento crítico
• Ser proeficiente em estatística e matemática
• Possuir alto senso de responsabilidade
• Trabalhar de maneira autônoma
• Contar com pensamento analítico

Responsabilidades

As responsabilidades de um engenheiro de IA também não são poucas, incluindo:

• Coordenação entre cientistas de dados e analistas de negócios
• Automatização da infraestrutura usada pela equipe de Data Science
• Conversão de modelos de machine learning em APIs acessíveis a outros aplicativos
• Teste e implantação de modelos
• Desenvolvimento de produtos viáveis com base em machine learning
• Automatização de processos com machine learning
• Utilização da IA no treinamento de capacidades inovadoras

Como pode-se perceber, é complexo descrever o papel de um profissional de IA, especialmente por se tratar de uma área recente. Além disto, cada empresa usa das implementações de práticas de automação criativa de seu próprio jeito com suas próprias especificidades, com focos e metas diferentes.

O Futuro da Engenharia de IA

A Engenharia de IA é uma das profissões mais promissoras da atualidade. A ascensão do Engenheiro de IA se deve pela implementação dos algoritmos teóricos da IA, em soluções práticas e viáveis. A priori, à medida que esses mesmos algoritmos teóricos se tornam mais complexos ao decorrer do tempo, o engenheiro de IA também precisa se manter atualizado e capaz de executar qualquer base teórica criada por matemáticos, cientistas de dados e cientistas da computação, em algo real e viável. Com a crescente adoção de IA nos mais variados setores, os profissionais de IA, continuarão a ser peças-chave na transformação digital das organizações.

A crescente da área também leva à alta demanda de profissionais competentes no mercado de trabalho. O alto investimento para a capacitação e busca de profissionais capazes de liderar esses projetos provém de empresas de tecnologias, startups, indústrias tradicionais e até governos. As oportunidades vão desde desenvolvimento de produtos, pesquisa e desenvolvimento de novos modelos e soluções, até consultoria em estratégias de IA.

Entretanto, a ética e a responsabilidade na criação dos sistemas de IA veem se tornando discussões centrais. Adicionando uma nova camada de desafio aos programadores, os engenheiros precisam garantir que suas criações sejam seguras, justas e que respeitem os direitos dos indivíduos, demonstrando a relevância do papel desses profissionais.