Tecnologias e habilidades mais pedidas em vagas de IA hoje, com dificuldade, uso de mercado e riscos associados.
Ferramenta para orquestrar pipelines de dados e tarefas agendadas.
Dificuldade: Intermediário · Mercado: Alta demanda
Onde usar: Orquestração de pipelines de dados que alimentam modelos de IA.
Quando aprender: Ao lidar com pipelines de dados recorrentes e complexos.
Riscos: Qualidade de Dados Baixa
Boas práticas: Adicionar validações de qualidade em cada etapa do pipeline
Plataforma para rodar pipelines de Machine Learning sobre Kubernetes.
Dificuldade: Avançado · Mercado: Demanda moderada
Onde usar: Organizações com infraestrutura Kubernetes que querem escalar pipelines de ML.
Quando aprender: Em times de plataforma/infraestrutura de ML mais maduros.
Riscos: Ausência de Versionamento de Modelos
Boas práticas: Padronizar pipelines reutilizáveis
Ferramenta open source para rastrear experimentos, versionar modelos e gerenciar o ciclo de vida de ML.
Dificuldade: Intermediário · Mercado: Alta demanda
Onde usar: Times que precisam organizar experimentos e versões de modelos.
Quando aprender: Assim que o time começa a treinar mais de um modelo regularmente.
Riscos: Baixa Reprodutibilidade
Boas práticas: Registrar parâmetros, métricas e versão dos dados de cada experimento