Como se tornar um Engenheiro de IA

Link do original: https://www.simplilearn.com/tutorials/artificial-intelligence-tutorial/how-to-become-an-ai-engineer (Simplilearn.com)

Introdução

A engenharia de inteligência artificial (IA) está se tornando uma das carreiras mais promissoras da era tecnológica. Segundo o artigo, no primeiro trimestre de 2025 os anúncios de emprego relacionados à IA nos EUA aumentaram 25,2% em relação ao primeiro trimestre de 2024, e o salário médio para essas funções atingiu aproximadamente US$ 156.998. (Simplilearn.com)
Além disso, cerca de 78 % das empresas globais já utilizavam IA em ao menos uma função de negócio — contra 55 % no ano anterior. (Simplilearn.com)
Este cenário evidencia que profissionais capazes de projetar, desenvolver e implantar sistemas de IA estão em alta demanda — o que exige um conjunto claro de habilidades, conhecimentos e trajetória. O artigo da Simplilearn apresenta um guia passo a passo para quem quer se tornar engenheiro de IA, abordando desde fundamentos até certificações, portfólio, experiências práticas e perspectivas de carreira.

O que faz um Engenheiro de IA?

De forma resumida, um engenheiro de IA é responsável por projetar, desenvolver e implantar sistemas inteligentes que resolvem problemas reais. (Simplilearn.com)
Essas são algumas de suas atividades típicas:

• Construir modelos que reconheçam padrões, façam previsões ou compreendam linguagem natural. (Simplilearn.com)

• Trabalhar com coleta, limpeza e preparação de dados para que máquinas consigam aprender efetivamente. (Simplilearn.com)

• Testar e otimizar algoritmos para garantir acurácia e confiabilidade. (Simplilearn.com)

• Colaborar com cientistas de dados, desenvolvedores de software e gerentes de produto para transformar ideias em soluções de IA que funcionem em escala. (Simplilearn.com)
  Enquanto o cientista de dados pode focar mais em insights e modelos, o engenheiro de IA está mais voltado para tornar esses modelos em aplicações reais, escaláveis e integradas ao negócio. (Simplilearn.com)

Caminho para se tornar um Engenheiro de IA

O artigo divide o percurso em etapas bem definidas — seguem elas com os destaques relevantes:

1. Construir fundamentos sólidos de programação

A programação é a base para qualquer trabalho de IA — sem ela não se consegue projetar ou treinar sistemas inteligentes. (Simplilearn.com)
Linguagem principal: Python, devido à sua sintaxe simples e ao amplo ecossistema de bibliotecas como NumPy, Pandas, TensorFlow e PyTorch. (Simplilearn.com)
Linguagens secundárias:

• R (usado para modelagem estatística) (Simplilearn.com)

• Java (aplicações corporativas) (Simplilearn.com)

• C++ (sistemas de IA de alta performance, como robótica) (Simplilearn.com)
  Boas práticas importantes: Aprender sintaxe, padrões de codificação, depuração, versionamento (Git/GitHub) e princípios de código limpo. (Simplilearn.com)

Dica prática: Comece um projeto simples em Python, use GitHub para versionar, e vá iterando.

2. Aprender matemática e estatística para IA

A matemática é o “combustível” dos algoritmos de IA — o engenheiro de IA não usa apenas ferramentas, mas precisa entender o que está por trás. (Simplilearn.com)
Principais áreas matemáticas:

• Álgebra Linear: vetores, matrizes, valores próprios, operações matriciais. (Simplilearn.com)

• Cálculo: derivadas, gradientes, métodos de otimização (essenciais para backpropagation em redes neurais). (Simplilearn.com)

• Probabilidade e Estatística: distribuições, métodos bayesianos, testes de hipótese, inferência estatística. (Simplilearn.com)

• Matemática Discreta e Lógica: grafos, conjuntos, raciocínio lógico — útil para sistemas de IA e decisão. (Simplilearn.com)

Dica prática: Revise álgebra linear e cálculo básico antes de mergulhar em redes neurais.

3. Dominar Machine Learning e Deep Learning

As duas áreas formam o núcleo das aplicações de IA. (Simplilearn.com)
Machine Learning (ML): inclui aprendizagem supervisionada (regressão, classificação), não supervisionada (clustering, redução de dimensionalidade) e aprendizagem por reforço. (Simplilearn.com)
Deep Learning (DL):

• Redes neurais artificiais (ANN) – base para muitos modelos. (Simplilearn.com)

• CNNs (Convolutional Neural Networks): visão computacional, reconhecimento de imagem. (Simplilearn.com)

• RNNs / LSTMs: séries temporais, linguagem natural. (Simplilearn.com)

• Transformers: modelos modernos (ex: GPT, BERT) para NLP e mais. (Simplilearn.com)
  Áreas especializadas:

• NLP (Processamento de Linguagem Natural) (Simplilearn.com)

• Visão Computacional (Simplilearn.com)

• Aprendizagem por Reforço (Robótica, jogos) (Simplilearn.com)

Dica prática: Escolha uma área de aplicação (por exemplo NLP ou visão) e desenvolva um projeto para consolidar o aprendizado.

4. Trabalhar com ferramentas e frameworks de IA

Ser capaz de usar as ferramentas certas faz a diferença entre teoria e produção. (Simplilearn.com)
Bibliotecas essenciais:

• NumPy, Pandas (manipulação e pré-processamento de dados) (Simplilearn.com)

• Matplotlib, Seaborn (visualização de dados) (Simplilearn.com)

• Scikit-learn (algoritmos de ML) (Simplilearn.com)
  Frameworks de Deep Learning:

• TensorFlow, Keras (Simplilearn.com)

• PyTorch (Simplilearn.com)
  Big Data & Cloud:

• Apache Spark, Hadoop (para datasets em larga escala) (Simplilearn.com)

• Plataformas de nuvem como AWS, Azure, GCP para escalar modelos. (Simplilearn.com)
  MLOps / DevOps para IA:

• MLflow, Kubeflow, Docker, Kubernetes: para deploy, monitoramento e manutenção de modelos em produção. (Simplilearn.com)

Dica prática: Coloque um modelo simples em produção (ex: API Flask ou FastAPI), usando Docker, para entender o ciclo completo.

5. Obter certificações e cursos

Mesmo que graus formais sejam úteis, certificações e cursos ajudam a demonstrar competência prática. (Simplilearn.com)
Formação acadêmica comum:

• Bacharelado em Ciência da Computação, Data Science, TI ou campo relacionado. (Simplilearn.com)

• Mestrado em IA, ML ou Data Science (opcional, mas benéfico) (Simplilearn.com)
  Certificações profissionais:
  O artigo cita programas como o Microsoft AI Engineer Program, “Professional Certificate in AI and Machine Learning”, “Professional Certificate Program in Generative AI and Machine Learning”. (Simplilearn.com)

Dica prática: Escolha uma certificação acreditada, complete com projetos práticos e adicione ao seu perfil profissional.

6. Construir projetos e um portfólio

Ter projetos reais no seu portfólio é muitas vezes mais valorizado do que apenas conhecimentos teóricos. (Simplilearn.com)
Projetos recomendados:

• Modelos de previsão (ex: vendas, churn) (Simplilearn.com)

• Chatbots (NLP) (Simplilearn.com)

• Sistemas de reconhecimento de imagem (visão) (Simplilearn.com)

• Sistemas de recomendação (ex: e-commerce) (Simplilearn.com)
  Portfólio digital:

• GitHub para hospedagem de código. (Simplilearn.com)

• Participação em competições (ex: Kaggle) (Simplilearn.com)

• Publicação de modelos em plataformas como Hugging Face. (Simplilearn.com)
  Projeto de capstone: fim a fim, cobrindo coleta, pré-processamento, modelagem, avaliação e deploy. (Simplilearn.com)

Dica prática: Construa e documente um projeto completo de IA e adicione ao seu portfólio como “de produção”.

7. Candidatar-se a estágios e posições iniciais

Experiência prática é crucial para entrar no mercado. (Simplilearn.com)
Estágios: permitem convivência com dados reais, ferramentas da indústria e time multidisciplinar. (Simplilearn.com)
Cargos de entrada: AI Engineer júnior, ML Engineer, Analista de Dados com foco em IA, Assistente de Cientista Aplicado. (Simplilearn.com)
Networking e preparação para entrevistas:

• Otimize seu perfil no LinkedIn. (Simplilearn.com)

• Conecte-se com influenciadores, recrutadores e comunidades de IA. (Simplilearn.com)

• Participe de hackathons, webinars, conferências. (Simplilearn.com)

• Pratique desafios de programação (LeetCode, HackerRank), perguntas de ML/IA e estudos de caso. (Simplilearn.com)

Dica prática: Escolha uma posição-alvo, estude a descrição, prepare projetos que se alinhem aos requisitos e pratique para entrevistas técnicas.

Salário e perspectivas

O artigo apresenta uma visão geográfica de salários para engenheiros de IA:

• EUA: aproximadamente US$ 95.000–100.000 (variação conforme níveis e empresa) (Simplilearn.com)

• Índia: ₹10.00.000–13.50.000 (Simplilearn.com)

• Reino Unido: £44.000–£90.000 (Simplilearn.com)

• Austrália: A$ 85.000–A$ 153.000 (Simplilearn.com)

• Europa: € 55.000–€ 75.000 (Simplilearn.com)

• Singapura: S$ 60.000–S$ 96.000 (Simplilearn.com)
  Além disso, o artigo reforça que a demanda por engenheiros de IA está crescendo rapidamente: por exemplo, o número de posições relacionadas a IA nos EUA no primeiro trimestre de 2025 foi o mais alto já registado, com crescimento ano a ano de 25,2 %. (Simplilearn.com)
  Um estudo da McKinsey & Company citado indica que 92% dos executivos planejam aumentar investimentos em IA nos próximos três anos, e espera-se que a IA possa contribuir com até US$ 19,9 trilhões para a economia global até 2030. (Simplilearn.com)
  Ou seja: tanto a remuneração quanto o crescimento da carreira são muito favoráveis para quem seguir esse caminho.

Principais responsabilidades

O artigo subdivide as responsabilidades de um engenheiro de IA em “core technical responsibilities” e outras dimensões. (Simplilearn.com)
Tecnicamente:

• Desenvolvimento de modelos de IA/ML alinhados aos objetivos de negócio. (Simplilearn.com)

• Preparação de dados: coleta, limpeza, pré-processamento e engenharia de features. (Simplilearn.com)

• Seleção de algoritmos e arquiteturas adequadas (ex: TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn). (Simplilearn.com)
  Outras responsabilidades incluem:

• Colaboração interdisciplinar (produto, engenharia, ciência de dados) para garantir que a solução de IA funcione em contexto real. (Simplilearn.com)

• Transformar um protótipo de IA em um serviço ou API de produção. (Simplilearn.com)

• Monitoramento, manutenção e iteração dos sistemas de IA após implantação. (Simplilearn.com)

• Ética e governança: garantir que os modelos sejam justos, transparentes, explicáveis e que respeitem privacidade e compliance. (Simplilearn.com)

Quais habilidades são exigidas?

O artigo apresenta uma categoria ampla de habilidades divididas em técnicas, de domínio, soft skills. Aqui está a síntese:

Habilidades técnicas

• Programação: Proficiência em Python (principal), conhecimento em R, Java, C++. (Simplilearn.com)

• ML/DL: Conhecimento em aprendizagem supervisionada, não supervisionada, reforço; uso de redes neurais, CNNs, RNNs/LSTMs, Transformers. (Simplilearn.com)

• Manipulação e análise de dados: Experiência com Pandas, NumPy, Scikit-learn; visualização com Matplotlib/Seaborn. (Simplilearn.com)

• Big Data/Cloud/MLOps: Spark, Hadoop, AWS/Azure/GCP, ferramentas de deploy (Docker/Kubernetes/MLflow). (Simplilearn.com)

• Generative AI e RL: Modelos de IA Generativa (ex: GPT, Stable Diffusion), frameworks de RL (OpenAI Gym etc). (Simplilearn.com)

Soft skills e domínio

• Comunicação eficaz: saber explicar conceitos técnicos para stakeholders não técnicos. (Simplilearn.com)

• Trabalho em equipe interdisciplinar. (Simplilearn.com)

• Pensamento crítico e resolução de problemas: aplicar lógica, otimização, criatividade. (Simplilearn.com)

• Conhecimento de domínio: entender o setor de aplicação (saúde, finanças, varejo etc) para contextualizar soluções. (Simplilearn.com)

• Ética, transparência e governança de IA. (Simplilearn.com)

• Aprendizado contínuo: dada a rapidez com que a IA evolui, é essencial se atualizar constantemente. (Simplilearn.com)

Qual o tempo necessário e existe alternativa a grau em Ciência da Computação?

Sim — artigo afirma que o tempo varia dependendo da rota, background e dedicação. (Simplilearn.com)

• Um caminho dedicado por meio de cursos/bootcamps pode levar cerca de 1–2 anos. (Simplilearn.com)

• Um bacharelado tradicional leva cerca de 4 anos; mestrado estende esse prazo. (Simplilearn.com)
  Quanto à formação: embora um diploma em Ciência da Computação, Ciência de Dados ou TI seja comum, quem vem de áreas como matemática, física ou negócios também pode entrar — o essencial é adquirir proficiência em programação, ML/DL e resolver problemas de IA. (Simplilearn.com)

Considerações finais / key takeaways

• Engenheiros de IA estão entre os papéis de tecnologia de mais rápido crescimento globalmente, com forte demanda e remuneração elevada. (Simplilearn.com)

• O conjunto de habilidades exigido abrange: programação (Python), matemática (álgebra linear, cálculo, estatística), ML/DL, ferramentas e frameworks de IA, Big Data/Cloud/MLOps, bem como soft skills e entendimento de domínio.

• A jornada típica inclui: construir fundamentos → aprender matemática → dominar ML/DL → trabalhar com ferramentas/framworks → obter certificações → construir portfólio com projetos reais → conseguir estágio ou posição de entrada → evoluir carreira.

• A perspectiva de carreira é muito promissora: as empresas estão aumentando o investimento em IA e a economia global pode receber trilhões de dólares de contribuição da IA até 2030. (Simplilearn.com)

• Mesmo sem um diploma tradicional em computação, com foco, prática e portfólio relevante, é possível ingressar na área.