Em primeiro lugar, quando falamos de inteligência artificial inovadora, a Gen IA está no centro das atenções. Modelos Generativos (GenIA) ou modelos de ia generativa, tipo o ChatGPT, situam-se entre as inovações mais avançadas em desenvolvimento atualmente. Dessa forma, essa modelagem pode produzir textos humanizados, e potencialmente revolucionar setores como produção de conteúdos, auxílio ao consumidor, entre outros. Todavia, a produção desses modelos é um procedimento complexo que abrange o envolvimento de diferentes especialistas em TI.
Por outro lado, cientistas de dados, engenheiros de machine learning e peritos em Linguística Computacional(PLN) trabalham juntos para instruir algoritmo de ChatGPT. Ademais, esses profissionais coletam terabytes de dados, constroem algoritmos e deployam sistemas que geram respostas humanas, um enfoque que exige Python, GPUs e equipes para além de 100 pessoas [1] [2].
Cientistas de Dados com IA: o coração para Modelos Generativos – Gen IA
Antes de tudo, os cientistas de dados exercem um papel-chave para adestrar modelos de GenIA (LLMs). Eles são responsáveis pela análise e coleta de dados abundantes, que são então utilizados para educar o modelo. E assim, suas tarefas inclui pré-processamento de dados, extração de atributos e seleção da modelagem. Os cientistas de dados devem ter um sólido conhecimento de estatística e machine learning, bem como aptidões de programação em Python e R.
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Analista de Dados com Gen IA: o núcleo chave do planejamento de dados da sua organização
Primeiramente, o analista de dados transforma dados primários em informações estratégicas para ajudar empresas a tomarem decisões embasadas. Dessa forma, ele estabelece o vínculo Inter áreas técnicas e de negócio, interpretando padrões para prever tendências ou resolver problemas.
Principais Responsabilidades:
- Tratamento e Coleta: Extração de dados de diversas fontes e executar a depuração e organização, ou seja, assegura que os relatórios sejam confiáveis.
- Monitoramento de KPIs: Identificar e acompanhar medidas de performance chave (KPIs), como resultado, monitora o desempenho específicos dos departamentos, como vendas, custos ou produtividade.
- Visualização de Dados: Criar dashboards, relatórios e gráficos interativos, e assim, comunicar descobertas claramente aos gestores.
- Análise Descritiva: Examinar dados passados para inferir o que ocorreu e dessa forma, identificar as causas de determinados fenômenos terem acontecido.
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Skills obrigatórias para 2026:
- ✅ Python, R, Pandas⭐⭐⭐⭐⭐
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Engenheiros de Machine Learning (MLE): os arquitetos dos Modelos Generativos (Gen IA)
Igualmente importante, os engenheiros de machine learning são encarregados de delinear, forjar e assegurar a execução dos sistemas de machine learning usados para adestrar modelos da IA.
Por Isso, compreendem as tarefas de selecionar e criar algoritmos apropriados, desenvolver módulos personalizados e aperfeiçoar a performance do modelo. Tais engenheiros devem possuir um sólido conhecimento das definições sobre machine learning, assim como competências em programação em Python, C++ e Java.
Desafios reais:
- Antes de tudo, Fine-tuning para domínios específicos (RH, DevOps) [3][4]
- Otimização inference (reduzir latência 80%) em segundo lugar
- Finalmente, Monitoramento drift em produção
Wawiwa Tech Training:
- ✅ Machine learning para programadores
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Stack técnico essencial:
- ✅ PyTorch/TensorFlow ⭐⭐⭐⭐⭐
- ✅ Distributed Training (Horovod) ⭐⭐⭐⭐
- ✅ MLOps (Kubeflow, MLflow) ⭐⭐⭐
- ✅ Salário BR: R$ 7 K- 23 K/mês Fonte: Glassdoor.
Cientistas Pesquisadores: inovação avançada para Modelos Generativos Gen IA
Por outro lado, os cientistas pesquisadores exercem um papel-chave no progresso das modelagens de GenIA conduzindo pesquisas avançadas no setor. Por isso, eles se responsabilizam por esboçar e conduzir experimentos, analisar dados e publicar artigos. Dessa forma, estes cientistas devem ter um sólido conhecimento de machine learning, PLN e sistemas de informação, e skills de programação com Python e R.
Ademais, publicam papers no NeurIPS e inventam arquiteturas como GPT-4. Por outro lado, testam hipóteses em clusters de 100k GPUs.
Impacto real:
- Em primeiro lugar, GPT-3 → GPT-4: +50% qualidade compreensão
- Em segundo lugar, RLHF (Aprendizagem por Reforço com Feedback Humano)
- Em terceiro lugar, Multimodal (texto + imagem)[6
Wawiwa Tech Training:
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Skills obrigatórias para 2026:
- ✅ PhD ML/NLP ⭐⭐⭐⭐⭐
- ✅ PyTorch bleeding edge ⭐⭐⭐⭐
- ✅ Papers arXiv ⭐⭐⭐⭐⭐
- ✅ Salário BR: R$ 16K-30KFonte: Portal Exame
Gerentes de Projeto/Tech Leads com Modelos Generativos de Gen IA: a orquestra Completa
Da mesma forma, os gerentes de projeto são essenciais para organizar as atividades dos diversos especialistas em TI envolvidos na geração de modelos de GenIA. E assim, supervisionam cronogramas, recursos e orçamentos, além da inter-relação com partes interessadas (stakeholders). Os gerentes de projeto devem possuir capacidades avançadas de gestão de pessoas e comunicação, bem como experiência em administração de projetos.
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- ✅ Product Manager Program
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Humanos impulsionam os Modelos Generativos de IA – Gen IA
Finalmente, como pode visto, criar Modelos generativos(LLMs), tipo o ChatGPT, é um procedimento complexo que abrange a ação de deferentes especialistas em TI. E assim, qualquer dessas funções exerce um papel-chave no desenvolvimento das modelagens e cada uma requer um conjunto exclusivo de aptidões e conhecimentos.
Porém, o fio condutor entre todas essas funções é uma sólida compreensão de machine learning, PLN e sistemas de informação, somado a aptidões para programação em Python e R.
Finalmente, a criação de modelos de GenIA, tipo o ChatGPT, é um procedimento complexo e versátil que exige muito trabalho humano, principalmente em funções e talentos do setor tecnológico.
FONTES
[1] iWeaver – ChatGPT Group Chats
https://www.iweaver.ai/pt/blog/chatgpt-group-chats-is-coming-soon/[1]
[2] OpenAI – ChatGPT Team
https://openai.com/pt-BR/index/introducing-chatgpt-team/[2]
[3] Wawiwa Tech – Home
https://wawiwa-tech.com[3 [blocked]]
[4] Wawiwa Team – Líderes Programas
https://wawiwa-tech.com/wawiwa-team/[4]
[5] Wawiwa Upskilling + ChatGPT Blog
https://wawiwa-tech.com/upskilling/
https://wawiwa-tech.com/blog/tech-jobs/behind-the-scenes-of-chatgpt-and-ai-language-models-the-technology-job-roles-for-humans/[5]
[6] Wawiwa Backend YouTube
https://www.youtube.com/watch?v=z__G1CpxNI0[6]__
[7] Unite.AI – ChatGPT Team
https://www.unite.ai/pt/chatgpt-team-introducing-open-ai-team-productivity-booster/[7]
[FILE] Nos bastidores ChatGPT – Funções tecnológicas
Conteúdo proprietário: 7 funções detalhadas
