Tecnologias e habilidades mais pedidas em vagas de IA hoje, com dificuldade, uso de mercado e riscos associados.
Serviço da AWS para acessar vários modelos fundacionais de IA generativa via API gerenciada.
Dificuldade: Básico · Mercado: Alta demanda
Onde usar: Empresas que já usam AWS e querem testar múltiplos modelos sem gerenciar infraestrutura.
Quando aprender: Ao explorar IA generativa dentro do ecossistema AWS.
Riscos: Exposição de Chaves e Credenciais
Boas práticas: Usar IAM roles em vez de chaves fixas quando possível
Plataforma da AWS para construir, treinar e implantar modelos de Machine Learning.
Dificuldade: Avançado · Mercado: Alta demanda
Onde usar: Times de ML que precisam de controle fino sobre treino e deploy na AWS.
Quando aprender: Em projetos de ML mais robustos e customizados.
Riscos: Ausência de Monitoramento em Produção
Boas práticas: Configurar monitoramento e alertas desde o primeiro deploy
Plataforma de IA do Google Cloud para treinar, hospedar e gerenciar modelos.
Dificuldade: Intermediário · Mercado: Alta demanda
Onde usar: Empresas que já usam Google Cloud e querem uma solução integrada de ponta a ponta.
Quando aprender: Ao decidir por uma nuvem específica para IA corporativa.
Riscos: Exposição de Infraestrutura de Inferência
Boas práticas: Configurar IAM e redes privadas corretamente