Estudo aponta que as duas profissões serão tendência e, por isso, entram para as habilidades mais buscadas pelo mercado até 2027
As profissões e vagas passarão por transformações nos próximos anos, é o que afirma o relatório “Futuro do Trabalho 2023”, do Fórum Econômico Mundial, divulgado no final do primeiro semestre de 2023. O estudo aponta o surgimento de 69 milhões de postos de trabalho, e o desaparecimento de outros 83 milhões, até 2027. A pesquisa mostra que 23% dos empregos devem mudar neste período, impulsionados principalmente pelas soluções desenvolvidas com o uso da inteligência artificial (IA). Por isso, entre as tendências deste novo mercado, um dos principais destaques são as funções relacionadas ao machine learning (aprendizado de máquina) e demais ferramentas de IA.
“A área de aprendizado da máquina está entre uma das mais buscadas pelos nossos clientes e acreditamos que a demanda deve aumentar, consideravelmente, nos próximos anos. No momento, o mercado tem buscado por talentos cada vez mais especializados, ao mesmo tempo, há o desafio de vencer a escassez da mão de obra qualificada”, comenta Giuliana Corbo, CEO da Nearsure, empresa dedicada a relacionar talentos de TI da América Latina com o mercado norte-americano,
Os profissionais especializados em machine learning são versáteis e podem atuar em empresas que vão desde as gigantes da tecnologia como Google, Microsoft, Amazon, Facebook, passando também pelo setor financeiro, comércio eletrônico, medicina, indústria da saúde, entre tantos outros.
O que o mercado pede?
No caso da Nearsure, os especialistas em aprendizado de máquina são selecionados por meio da combinação de habilidades técnicas e competências que trarão muito mais versatilidade ao aplicar a inteligência artificial em suas operações.
Entre os principais requisitos para estas vagas estão: conhecimento técnico; habilidades de análise de dados; conhecimento em inteligência artificial; capacidade de resolver problemas; conhecimento em domínios específicos; habilidades de comunicação; experiência em projetos reais; adaptabilidade e aprendizado contínuo, entre outros.
Giuliana afirma que os talentos na área de inteligência artificial são cobiçados pela sua contribuição para a inovação e o progresso tecnológico, principalmente colaborando em projetos interdisciplinares com especialistas de outros setores.
“É uma área que ainda deve expandir com seu imenso potencial. Os candidatos que estão começando os estudos agora, ainda podem se preparar para as demandas que surgirão nos próximos cinco anos. É importante não perder o foco na qualificação e exigências do mercado”, detalha Corbo.
Dicas para quem quer começar
Para quem deseja iniciar os estudos em machine learning, estas são algumas recomendações de ferramentas de IA recomendadas para os estudantes: uso de bibliotecas Python, uma das linguagens de programação mais populares e essencial para o trabalho; a verificação do Kaggle Out,plataforma virtual onde o aluno pode aprender por meio de competições relacionadas ao universo da ciência de dados e aprendizado de máquina. Por último, a participação em fóruns e grupos para a troca de experiências com profissionais.
Outro ponto importante é a compreensão dos sete algoritmos essenciais para os iniciantes em aprendizado de máquinas: Regressão linear; Regressão Logística; Árvores de Classificação e Regressão; Florestas Aleatórias; Máquinas de Vetores de Suporte; K-vizinhos mais próximos e Redes neurais.
Para mais dicas, a Nearsure preparou um conteúdo detalhado ao público que se interessar pelo tema.