Acabaram as vagas júnior em Visão Computacional?

Antigamente, já era difícil encontrar vagas de entrada em Visão Computacional. Hoje, a impressão que muita gente tem é que t̶á̶ ̶i̶g̶u̶a̶l̶ ̶a̶n̶t̶i̶g̶a̶m̶e̶n̶t̶e̶ ficou ainda pior.

Recentemente, o Bruno, estudante de Ciência da Computação no Rio de Janeiro, me enviou a seguinte dúvida:

“Tenho bastante interesse na área de Visão Computacional, mas às vezes fico meio reticente sobre as oportunidades no mercado de trabalho. Sei que estágio é quase impossível de achar na área. Como você avalia o mercado atualmente?"

A pergunta é excelente porque toca em uma mudança importante que tenho observado nos últimos anos.

Durante muito tempo, empresas que queriam incorporar qualquer tipo de recurso de visão computacional aos seus produtos precisavam contratar especialistas para desenvolver soluções relativamente específicas. Hoje, alguns desses problemas podem ser resolvidos utilizando algumas soluções disponibilizadas por grandes empresas de tecnologia através de APIs, serviços de Cloud ou até mesmo na forma dos pesos dos modelos pré-treinados.

Por exemplo, chegou a mim um pedido de consultoria de um professor de português de um curso pré-vestibular que queria desenvolver uma ferramenta de correção automatizada de erros ortográficos em redações. Este é um tipo de problema que requer conhecimentos em Optical Character Recogniton (OCR), em uma situação controlada que um modelo generalista como ChatGPT ou Gemini conseguiriam auxiliar. O fato de ter que lidar com texto na etapa seguinte torna o uso desses modelos ainda mais apelativo.

Apesar de parecerem "muito inteligentes" para muita gente, estes assistentes de Inteligência Artificial (IA) com os quais conversamos, não são tão bons assim em tarefas específicas de visão computacional em quaisquer condições. No entanto, alguns problemas clássicos de visão têm sido alvos de modelos de base/fundacionais (foundation models) como o Segment Anything, que realiza segmentação semântica em imagens ou o Depth Anything, que estima mapas de profundidade a partir de imagens também. A tendência é que essas soluções sejam ofertadas por serviço de Cloud como Microsoft Azure, Amazon Web Services ou Google Cloud Platform, concentrando o mercado nas mãos das Big Techs.

Este cenário cria espaço para um novo perfil profissional: o chamado engenheiro de IA.

O engenheiro de IA é alguém que combina conhecimentos de desenvolvimento de software com a capacidade de integrar modelos de linguagem, visão, áudio e sistemas multimodais a produtos reais. Em muitos contextos, esse profissional consegue entregar valor para a empresa sem precisar desenvolver um modelo especializado. Quando é necessário conhecimentos aprofundados de alguma área para treinar ou ajustar modelos, é mais comum que o cargo se torne o de engenheiro de machine learning.

O resultado é que algumas vagas de entrada em áreas como Visão Computacional e Processamento de Linguagem Natural podem ficar ainda mais escassas do que já eram. Contudo, isso não significa que a especialização deixou de valer a pena.

No vídeo abaixo, respondo à pergunta do Bruno com mais detalhes e explico por que acredito que essa transformação está criando duas trilhas profissionais bastante diferentes para quem deseja trabalhar com IA e Visão Computacional. Para descobrir o que está acontecendo e navegar melhor este cenário, assista ao vídeo aqui:

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