Carreira em Inteligência Artificial: como começar e progredir

Quer trabalhar com IA, mas não sabe por onde começar? Comece com coisas práticas: aprenda Python, construa projetos simples e mostre o resultado no GitHub. Empresas valorizam quem entrega resultados, não só quem tem diploma.

Habilidades essenciais

Aprenda Python e bibliotecas: NumPy, Pandas, Scikit-learn. Depois foque em TensorFlow ou PyTorch para redes neurais. Essas ferramentas são usadas no dia a dia e aparecem em quase todas as vagas.

Domine o básico de matemática aplicada: álgebra linear, probabilidade e estatística. Não precisa ser um PhD, mas entenda vetores, matrizes, distribuições e métricas de avaliação (accuracy, precision, recall, AUC).

Conheça fundamentos de engenharia de dados: limpeza de dados, pipelines, SQL e conceitos básicos de ETL. Modelos bons nascem de dados bem preparados.

Projetos que realmente ajudam

Monte 3 projetos claros e pequenos que você possa explicar em 2 minutos: um classificador de imagens com transfer learning, uma análise de sentimentos usando Hugging Face e um sistema simples de recomendação com dados públicos. Cada projeto deve ter código no GitHub, readme com objetivos e resultados reproduzíveis no Colab.

Use datasets reais do Kaggle ou conjuntos públicos. Registre suas decisões: por que escolheu aquela arquitetura, quais métricas melhoraram e o que você faria a seguir. Isso mostra pensamento crítico.

Automatize testes básicos e inclua scripts para treinar e avaliar modelos. Recrutadores valorizam projetos que rodem sem esforço e entreguem resultados claros.

Participe de competições menores no Kaggle ou de hackathons. Mesmo sem ganhar, você aprende práticas de produção, versionamento e colaboração em equipe.

Construa um portfólio enxuto: links para GitHub, colab notebooks, uma página com seus projetos e um README que explique impacto e resultados num nível não técnico.

Networking e presença: atualize LinkedIn com descrição objetiva (ex.: "Desenvolvedor Python focado em modelos de machine learning para problemas de classificação e recomendação"). Comente em posts, compartilhe códigos pequenos e peça feedback.

Busque estágios ou vagas júnior com foco em resolver problemas, mesmo que não sejam "IA pura". Experiência prática em produtos e dados é mais valiosa que títulos.

Aprenda ferramentas de produção: Docker, Git, noções de CI/CD e ao menos um cloud (AWS, GCP ou Azure). Saber colocar um modelo em produção aumenta muito suas chances.

Treine como contar sua história em entrevistas: descreva o problema, sua abordagem, métricas e o impacto. Seja objetivo e mostre aprendizado.

Comece hoje: escolha um tutorial prático, crie um projeto no GitHub e publique um post curto explicando o que aprendeu. Pequenos passos consistentes levam você da curiosidade ao emprego em IA.