Gerente de Aprendizado de Máquina

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Títulos semelhantes

Gerente de IA, Gerente de Ciência de Dados, Gerente de Análise, Gerente de Inteligência Artificial, Gerente de Engenharia de Dados

Descrição do cargo

Desde que os computadores foram criados, os programadores sempre desejaram que eles fossem capazes de pensar por conta própria. Na verdade, existe toda uma área da ciência de dados chamada aprendizado de máquina dedicada a esse objetivo! 

Como explica a IBM, “o aprendizado de máquina é um ramo da inteligência artificial (IA) e da ciência da computação que se concentra no uso de dados e algoritmos para imitar a maneira como os seres humanos aprendem, melhorando gradualmente sua precisão.” 

O que antes era restrito ao mundo da ficção científica, hoje milhares de empresas investem fortemente em IA e aprendizado de máquina — com equipes dedicadas trabalhando arduamente para aprimorar ainda mais a tecnologia. Essas equipes precisam da liderança focada de gerentes experientes em aprendizado de máquina, que compreendam os objetivos comerciais de suas empresas e saibam como orientar as equipes para o sucesso. 

Aspectos gratificantes da carreira
  • Trabalhando com equipes na vanguarda da tecnologia
  • Desenvolvimento de programas para aumentar a eficiência e atingir as metas da empresa
  • Remuneração competitiva e excelentes oportunidades de desenvolvimento profissional
Os bastidores
Responsabilidades do cargo

Horário de trabalho

  • Os gerentes de aprendizado de máquina trabalham em regime de tempo integral, geralmente com noites, fins de semana e feriados livres, embora possam ser necessárias horas extras ocasionalmente.

Funções típicas

  • Procure áreas em que o aprendizado de máquina (ML) possa ser aplicado a projetos e processos existentes
  • Reunir-se com a liderança da empresa e as equipes para explicar conceitos, propor estratégias e analisar possíveis impactos e benefícios
  • Crie um roteiro de aprendizado de máquina que inclua os processos e os desafios, bem como os fundamentos matemáticos, os recursos e as ferramentas a serem utilizados
  • Implementar iniciativas de aprendizado de máquina de acordo com o cronograma
  • Liderar equipes de ML que podem incluir cientistas de dados, engenheiros e programadores
  • Aumentar a conscientização dos usuários sobre como o aprendizado de máquina está sendo adotado e quais mudanças eles precisam conhecer
  • Colaborar com as equipes de gerenciamento de dispositivos móveis, conforme necessário, para garantir que as novas estratégias de dados sejam implementadas de forma eficiente
  • Gerar e implementar algoritmos capazes de extrair informações úteis de grandes conjuntos de dados
  • Avaliar objetivamente diferentes metodologias e seus resultados
  • Utilizar linguagens de programação e ferramentas como Python, R e TensorFlow
  • Desenvolver processos automatizados para a validação de modelos preditivos

Responsabilidades adicionais

  • Colaborar com empresas parceiras, conforme orientado, para compartilhar conhecimentos, percepções ou informações sobre mudanças
  • Construir redes sólidas de parcerias externas para aprimorar a aprendizagem
  • Treinar ou orientar os membros da equipe e os gerentes assistentes
Competências necessárias para o cargo

Competências interpessoais

  • Analítico
  • Visão empresarial
  • Habilidades de comunicação
  • Decisivo
  • Atento aos detalhes
  • Ético
  • Independente
  • Habilidades de liderança
  • Objetivo
  • Organizado
  • Paciente
  • Resolução de problemas
  • Trabalho em equipe

Competências técnicas

Diferentes tipos de organizações
  • Empresas de consultoria
  • Comércio eletrônico/lojas de varejo
  • Setor financeiro
  • Órgãos governamentais
  • Empresas do setor de saúde e farmacêutico
  • Fabricação
  • Instituições de pesquisa
  • Empresas de tecnologia
Expectativas e sacrifícios

Espera-se que os gerentes de aprendizado de máquina estejam no auge de suas habilidades e prontos para liderar equipes de forma eficaz, a fim de atingir as metas organizacionais relacionadas ao aprendizado de máquina. 

Elas devem ser criativas, éticas e visionárias, capazes de identificar e aproveitar todas as oportunidades para integrar e potencializar os recursos de aprendizado de máquina (ML) e impulsionar o desempenho. Nesta era de competitividade tecnológica, as empresas que não conseguirem acompanhar as tendências podem rapidamente ficar para trás e perder clientes. 

Tendências atuais

O aprendizado de máquina está evoluindo rapidamente e há várias tendências importantes que merecem atenção. Entre elas está o avanço do aprendizado profundo e das redes neurais profundas, inspiradas na rede interconectada de neurônios do cérebro humano. O aprendizado por reforço também é uma tendência em alta na robótica, treinando programas (também conhecidos como agentes) para interagir com os ambientes por meio de tentativa e erro. 

À medida que os modelos de aprendizado de máquina se tornam mais complexos, os pesquisadores devem prestar atenção às considerações éticas e à forma como esses modelos tomam decisões. Outras tendências incluem conceitos como aprendizado federado, aprendizado por transferência e modelos pré-treinados, AutoML, computação de ponta e aprendizado de máquina no dispositivo — todos temas que os gerentes de aprendizado de máquina precisam conhecer para se manterem atualizados! 

Que tipo de coisas as pessoas que seguem essa carreira gostavam de fazer quando eram mais jovens…

Os gerentes de aprendizado de máquina provavelmente já se interessavam por tecnologia desde cedo. Talvez tivessem interesse por matemática, programação e linguagens de programação. Provavelmente também gostavam de resolver problemas de forma analítica ou até mesmo de ler sobre os impactos da tecnologia nos negócios. 

O trabalho em equipe é uma parte importante dessa área profissional, mas os gerentes de aprendizado de máquina são líderes que devem estar dispostos a agir quando houver divergências. É função deles garantir que o aprendizado de máquina seja conduzido de forma adequada e que as decisões tomadas sejam corretas. Essa capacidade de liderança pode ter sido desenvolvida por meio de atividades extracurriculares na escola.   

Formação e capacitação necessárias
  • Os gerentes de aprendizado de máquina geralmente precisam ter um mestrado em ciência da informação, ciência da computação ou área relacionada
  • Os funcionários não começam como gerentes. Para se tornar um gerente, é necessário ter vários anos de experiência profissional relevante, incluindo pelo menos alguns anos de experiência em cargos de supervisão
  • Muitos gerentes são promovidos internamente, tendo começado em cargos de nível básico ou intermediário como engenheiros de aprendizado de máquina, programadores ou, em alguns casos, até mesmo em funções comerciais
  • Os temas mais comuns do curso incluem:
  1. Modelagem de dados
  2. Aprendizado profundo
  3. Algoritmos e técnicas de aprendizado de máquina
  4. Processamento de linguagem natural
  5. Redes neurais
  6. Linguagens de programação (R, Python, C++, Java) e bibliotecas Python como NumPy, Pandas, Matplotlib e Scikit-learn
  7. Aprendizado por reforço
  8. Relação entre IA e ML
  9. Estatística e probabilidade
  1. Certificado Profissional em Aprendizado de Máquina da IBM
  2. Certificação em Aprendizado de Máquina da Amazon - Especialização
  3. Certificação de Engenheiro Profissional de ML do Google
O que procurar em uma universidade
  • Os alunos devem procurar faculdades que ofereçam cursos de ciência de dados, ciência da computação, inteligência artificial ou aprendizado de máquina
  • Procure cursos que ofereçam estágios ou outras oportunidades nas quais você possa adquirir experiência prática, especialmente na área de IA e ML
  • Considere se inscrever em um programa duplo de bacharelado e mestrado para economizar tempo na conclusão do seu mestrado
  • Decida se você quer fazer cursos online ou híbridos
  • Sempre compare os custos das mensalidades e outras taxas. Analise suas opções de bolsas de estudo e auxílio financeiro
  • Veja se o curso tem alguma parceria com empresas que contratam recém-formados!
  • Anote as estatísticas de formatura e colocação profissional dos ex-alunos 
Coisas para fazer no ensino médio e na faculdade
  • Os alunos do ensino médio devem cursar disciplinas de matemática (incluindo cálculo diferencial), inglês, comunicação e tecnologia da informação (especialmente IA e ML, se possível)
  • Os alunos do ensino médio que não têm acesso a cursos de IA/ML podem estudar por conta própria para começar a construir uma base. Que tal participar ou criar um clube de informática?
  • Conhecimentos de Python e SQL serão úteis mais adiante, e também podem ser adquiridos por meio do estudo autônomo
  • Inscreva-se em um curso de graduação em ciência da computação, ciência de dados ou área relacionada, com ênfase em aprendizado de máquina. Considere se inscrever em um programa duplo de bacharelado e mestrado para economizar tempo na conclusão do mestrado
  1. Um mestrado pode não ser necessário para todos os cargos, mas pode valorizar suas qualificações e permitir que você se candidate a vagas iniciais com salários mais altos
  • Procure empregos de meio período onde você possa adquirir experiência profissional relevante. Você precisará de anos de experiência para ser considerado para um cargo de gestão (incluindo experiência na supervisão de outras pessoas e na liderança de equipes)
  • Inscreva-se em estágios relevantes, seja por meio da sua instituição de ensino ou por conta própria
  • Leia revistas e artigos em sites relacionados à aprendizagem de máquina. Considere fazer cursos pontuais pela Courseraou outros sites para um aprendizado mais estruturado
  • Solicite uma entrevista informativa com um gerente de aprendizado de máquina em atividade 
Roteiro típico
Roteiro do Gerente de Aprendizado de Máquina
Como conseguir seu primeiro emprego
  • Dê uma olhada em portais de emprego como Indeed.com, LinkedIn, Glassdoor, Monster, CareerBuilder, SimplyHired ou ZipRecruiter
  • Não espere começar em um cargo de gerência! A menos que você já tenha alguns anos de experiência profissional relevante, precisará se candidatar primeiro a vagas de nível inicial
  • Considere se mudar para perto de uma cidade que seja um centro tecnológico, como Austin, Dallas, Raleigh, San Jose ou Charlotte
  • Mantenha contato com seus colegas de turma e use sua rede de contatos para obter dicas sobre empregos. A maioria dos empregos ainda é encontrada por meio de contatos pessoais
  • Pergunte aos seus professores, ex-supervisores e/ou colegas de trabalho se eles estariam dispostos a servir como referências pessoais. Não forneça os dados de contato pessoais deles sem autorização prévia
  • Confira alguns exemplos de currículos relacionados à Aprendizado de Máquinae perguntas típicas de entrevista, incluindo noções básicas como “Quais são os diferentes tipos de Aprendizado de Máquina?” ou tópicos mais avançados, como “Como você saberá qual algoritmo de Aprendizado de Máquina escolher para o seu problema de classificação?”
  • Pratique simulações de entrevistas com o centro de orientação profissional da sua escola (se houver)
  • Vista-se adequadamente para as entrevistas e demonstre seu entusiasmo e conhecimento na área de IA/ML 
Como subir na carreira
  • São necessários anos de formação e experiência profissional para chegar ao cargo de gerente de aprendizado de máquina. Quando você chega lá, já está em uma posição bastante elevada, mas ainda há oportunidades de crescimento profissional e aumentos salariais
  • Os cargos de nível superior incluem Gerente Sênior de Aprendizado de Máquina, Diretor de Aprendizado de Máquina ou Chefe de Aprendizado de Máquina
  • Os gerentes também podem buscar cargos de liderança multifuncional ou de especialização no setor. Alguns optam por mudar para cargos exclusivamente de pesquisa e desenvolvimento
  • Informe seu supervisor de que você está interessado em progredir na carreira e peça a opinião dele
  • A maioria dos gerentes de ML possui um diploma de pós-graduação, mas, para aqueles que não o possuem, fazer um mestrado será uma excelente maneira de aprimorar suas credenciais e qualificações
  • Agregue valor à organização incorporando o aprendizado de máquina sempre que for útil. Comunique-se com a liderança e as partes interessadas para garantir que os objetivos e benefícios do aprendizado de máquina sejam compreendidos  
  • Liderar equipes de forma eficaz e garantir que os projetos sejam concluídos dentro do prazo e do orçamento
  • Acompanhe as tendências e os desafios da IA e do ML. Mantenha-se atualizado sobre os softwares mais recentes
  • Para quem trabalha em organizações menores, talvez seja necessário candidatar-se a uma vaga em uma organização maior ou de outro tipo para conseguir um salário melhor ou alcançar objetivos profissionais mais ambiciosos
  1. Por exemplo, gestores que trabalham em órgãos governamentais podem receber um salário mais alto em uma empresa privada do setor de tecnologia
  • Concluir certificações avançadas de terceiros também pode ser útil. As opções incluem:
  1. Certificado Profissional em Aprendizado de Máquina da IBM
  2. Certificação em Aprendizado de Máquina da Amazon - Especialização
  3. Certificação de Engenheiro Profissional de ML do Google
  • É claro que os gerentes de ML com sólida experiência em negócios podem ter sucesso como empreendedores, lançando seus próprios negócios relacionados à IA ou ao ML, em vez de trabalhar para outra pessoa!
  1. Veja o caso do professor Andrew Ng, da Universidade de Stanford, um renomado empreendedor na área de aprendizado de máquina e cofundador da Coursera e do Google Brain, cujo patrimônio líquido é de cerca de US$ 122 milhões!
Ferramentas/recursos recomendados

Sites

Livros

  • Aprendizado de máquina na prática com Scikit-Learn, Keras e TensorFlow: conceitos, ferramentas e técnicas para construir sistemas inteligentes, de Aurélien Géron
  • Aprendizado de Máquina para Leigos, de John Paul Mueller
  • O Livro de Aprendizado de Máquina de Cem Páginas, de Andriy Burkov 
Plano B

O aprendizado de máquina é uma área fascinante, mas são necessários anos de formação e experiência profissional para se qualificar para um cargo de gerência. Existem inúmeras opções de carreira relacionadas a considerar, algumas das quais podem exigir menos tempo para se qualificar. Da mesma forma, algumas dessas funções podem servir como um trampolim para se tornar um gerente de aprendizado de máquina no futuro!  

  • Engenheiro de prompts de IA
  • Engenheiro de Big Data
  • Desenvolvedor de Business Intelligence
  • Programador de computadores
  • Analista de Sistemas de Informática
  • Arquiteto de bancos de dados
  • Cientista de dados
  • Analista de Segurança da Informação
  • Matemático
  • Engenheiro de Aprendizado de Máquina
  • Engenheiro de robótica
  • Arquiteto de Software
  • Desenvolvedor Web

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$131K
$169K
$214K

Os novos funcionários começam com um salário de cerca de US$ 131 mil. O salário médio é de US$ 169 mil por ano. Profissionais altamente experientes podem ganhar cerca de US$ 214 mil.

Fonte: Departamento de Estatísticas do Trabalho dos EUA