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O mercado de inteligência artificial está abrindo posições, mas quem pretende se tornar engenheiro de IA precisa ir além do domínio das ferramentas do momento. A profissão exige um conjunto de habilidades que vai de fundamentos de machine learning até compreensão do modelo de negócio do cliente, e reunir tudo isso num só profissional ainda é raro.
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É o que avalia Gabriel Valentim, cofundador da nero.AI, software house especializada em soluções de IA para empresas, em entrevista ao Podcast Canaltech desta sexta-feira (27).
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Para Valentim, 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 (fundamentos de machine learning e modelos de linguagem), o de engenharia (colocar a solução em produção) e o gerencial (entender os processos e o modelo de negócio do cliente).
“Se o desenvolvedor não está atento para como funciona o modelo de negócio, as dinâmicas de mercado e o dia a dia do nosso cliente, a gente não vai conseguir agregar tanto valor no fim do dia”, afirma Valentim.
Esse terceiro pilar é, segundo ele, o mais difícil de encontrar no mercado, e o que mais diferencia um engenheiro de IA de um desenvolvedor que apenas adicionou o título ao currículo.
Um dos equívocos frequentes é supor que um bom desenvolvedor full stack se adapta rapidamente à área. Na prática, a transição exige aprender um arcabouço diferente: fundamentos de machine learning clássico, funcionamento de modelos pré-treinados e, sobretudo, a lógica de negócio de cada cliente.
“O primeiro erro é achar que um desenvolvedor full stack, por ele ser muito bom, consegue se adaptar muito rápido”, diz Valentin.
A variação salarial reflete essa complexidade. Um profissional que apenas acrescenta ferramentas de IA ao repertório tende a receber valores próximos ao cargo de origem. Quem domina os três pilares pode chegar a R$ 30 mil mensais ou mais, especialmente em contratos com empresas estrangeiras.
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