O que separa um engenheiro de IA de um desenvolvedor
O mercado de inteligência artificial está em constante evolução, com novas oportunidades surgindo a cada dia. No entanto, para se tornar um engenheiro de IA, é necessário ir além do domínio das ferramentas atuais e adquirir um conjunto de habilidades que abrange desde fundamentos de machine learning até compreensão do modelo de negócio do cliente.
De acordo com Gabriel Valentim, cofundador da nero.AI, uma software house especializada em soluções de IA para empresas, o engenheiro de IA atua como elo entre um modelo de linguagem e o sistema que vai funcionar no cotidiano de uma empresa. Três pilares sustentam esse trabalho: o técnico, o de engenharia e o gerencial.
O pilar técnico envolve fundamentos de machine learning e modelos de linguagem, enquanto o pilar de engenharia se refere à colocação da solução em produção. Já o pilar gerencial é responsável por entender os processos e o modelo de negócio do cliente. É esse terceiro pilar que mais diferencia um engenheiro de IA de um desenvolvedor que apenas adicionou o título ao currículo.
Um dos principais erros cometidos é supor que um bom desenvolvedor full stack se adapta rapidamente à área de IA. Na prática, a transição exige aprender um arcabouço diferente, incluindo fundamentos de machine learning clássico, funcionamento de modelos pré-treinados e a lógica de negócio de cada cliente.
A variação salarial reflete a complexidade do cargo. Um profissional que apenas acrescenta ferramentas de IA ao repertório tende a receber valores próximos ao cargo de origem. Já quem domina os três pilares pode chegar a receber R$ 30 mil mensais ou mais, especialmente em contratos com empresas estrangeiras.
Em resumo, para se tornar um engenheiro de IA, é necessário adquirir um conjunto de habilidades que abrange desde fundamentos de machine learning até compreensão do modelo de negócio do cliente. Além disso, é importante entender que a transição de um desenvolvedor para um engenheiro de IA exige aprender um arcabouço diferente e que a variação salarial reflete a complexidade do cargo.
- Fundamentos de machine learning
- Modelos de linguagem
- Compreensão do modelo de negócio do cliente
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